Filtrage par motif

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Le filtrage par motif est la vérification de la présence de constituants d'un motif. Par contraste avec la reconnaissance de forme, les motifs sont spécifiés rigidement. De tels motifs concernent conventionnellement soit des séquences, soit des arbres. On utilise le filtrage par motif pour vérifier que l'objet filtré a la structure désirée, pour y trouver une structure appropriée, pour y retrouver des parties alignées ou pour substituer quelque chose d'autre aux motifs reconnus. Les séquences (particuièrement les chaînes de caractères) sont souvent décrites par des expressions rationnelles. Les séquences peuvent aussi être vues commes des arbres.

Les motifs d'arbre peuvent être utilisés par les langages de programmation comme un outil général pour traiter leur structure. Certains langages de programmation fonctionnelle tels que Haskell, ML et le langage de mathématiques symboliques Mathematica ont une syntaxe spéciale pour exprimer les motifs d'arbre et une construction de langage pour l'exécution conditionnelle et la récupération de valeurs fondée sur celle-ci. Pour des raisons d'efficacité et de simplicité, ces motifs d'arbre n'ont pas toutes les fonctionnalités propres aux expressions rationnelles. Selon le langage, les expressions de reconnaissance de motif peuvent être utilisées comme argument de fonctions, dans des expression case où de nouvelles variables sont liées, ou dans des situations très limitées comme l'affectation en Python. Il est souvent possible de donner des motifs alternatifs qui sont essayés en séquence. La reconnaissance de motif peut bénéficier de gardes.

Les langages de réécriture de termes reposent sur le filtrage par motif comme manière fondamentale pour un programme d'évaluer un résultat. Le filtrage par motif est le plus approprié quand la structure de données sous-jacente est aussi simple et flexible que possible. C'est particulièrement le cas pour les langages avec un penchant symbolique. Dans les langages de programmation symbolique, les motifs sont du même type que le reste des données, et peuvent donc être passés comme argument à des fonctions. En d'autre termes, ce sont des entités de première classe.

[modifier] Voir aussi

Type algébrique de données.
Reconnaissance de forme pour les motifs flous.
AIML pour un langage d'intelligence artificielle fondé sur le filtrage de motif dans la parole.
SNOBOL pour un langage de programmation fondé sur une sorte de motif.
PCRE Perl Compiled Regular Expressions, une implantation moderne du filtrage par motif de chaîne utilisée par de nombreux langages.