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字符串處理算法的高效性取決于算法的時間復雜度和空間復雜度。以下是一些常用的高效性字符串處理算法：
KMP算法：KMP算法是一種用于在一個長文本中查找一個模式的子字符串的算法，其時間復雜度為O(m+n)，其中m為模式字符串的長度，n為文本字符串的長度。KMP算法通過預處理模式字符串，避免了在匹配過程中回退的操作，提高了匹配的效率。
Boyer-Moore算法：Boyer-Moore算法是一種用于在一個長文本中查找一個模式的子字符串的算法，其平均時間復雜度為O(n/m)，其中m為模式字符串的長度，n為文本字符串的長度。該算法通過預處理模式字符串和文本字符串，利用壞字符規則和好后綴規則來快速定位匹配位置。
Rabin-Karp算法：Rabin-Karp算法是一種基于哈希的字符串匹配算法，其平均時間復雜度為O(m+n)，其中m為模式字符串的長度，n為文本字符串的長度。該算法通過計算模式字符串和文本字符串的哈希值，快速比較是否匹配，避免了無效的比較操作。
字典樹算法：字典樹算法是一種用于快速查找和匹配字符串的數據結構，其時間復雜度為O(m)，其中m為字符串的長度。字典樹可以有效地存儲大量的字符串，并在O(m)的時間內查找和匹配字符串。
后綴數組算法：后綴數組算法是一種用于字符串匹配和搜索的高效算法，其時間復雜度為O(nlogn)，其中n為字符串的長度。后綴數組算法通過構建字符串的后綴數組，可以快速進行子字符串匹配和搜索操作。
總的來說，高效性的字符串處理算法通常通過預處理和優化匹配過程來提高匹配的效率，從而在大規模字符串處理中能夠更快速地完成匹配和搜索操作。
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