Aho-Corasick算法

2018-03-15 10:25:02

在计算机科学中，Aho–Corasick算法是由Alfred V. Aho和Margaret J.Corasick 发明的字符串搜索算法，用于在输入的一串字符串中匹配有限组“字典”中的子串。它与普通字符串匹配的不同点在于同时与所有字典串进行匹配。算法均摊情况下具有近似于线性的时间复杂度，约为字符串的长度加所有匹配的数量。

AC自动机主要依靠构造一个有限状态机（类似于在一个trie树中添加失配指针）来实现。这些额外的失配指针允许在查找字符串失败时进行回退（例如设Trie树的单词cat匹配失败，但是在Trie树中存在另一个单词cart，失配指针就会指向前缀ca），转向某前缀的其他分支，免于重复匹配前缀，提高算法效率。

当一个字典串集合是已知的(例如一个计算机病毒库), 就可以以离线方式先将自动机求出并储存以供日后使用，在这种情况下，算法的时间复杂度为输入字符串长度和匹配数量之和。

UNIX系统中的一个命令fgrep就是以AC自动机算法作为基础实现的。

 

一、自动机

自动机是计算理论的一个概念，其实是一张“图”，每个点是一个“状态”，而边则是状态之间的转移，根据条件能指导从一个状态走向另一个状态。很多字符串匹配算法都是基于自动机模型的，比如被广泛使用的正则表达式。

 

二、AC自动机

AC自动机可以看成是对KMP算法的推广，KMP算法是一种单模字符串匹配算法，AC自动机是多模字符串匹配算法，可以一次对多个pattern进行匹配。

AC自动机的建立流程也很简单，主要分为以下几步：

1.建Trie树

2.在Trie树上建立失配指针，成为AC自动机

3.自动机上匹配字符串

下面以模式串he/ she/ his /hers为例，待检测文本为“ushers”。

1、建立Trie树

建立Trie树可以说是非常模板了。

    class TrieNode {
        TrieNode[] children;
        TrieNode fail;
        boolean isWord;

        TrieNode() {
            children = new TrieNode[26];
            fail = null;
            isWord = false;
        }
    }

    TrieNode root;

    void bulidTrie(String[] patterns) {
        root = new TrieNode();
        for (String pattern : patterns) {
            TrieNode cur = root;
            for (int i = 0; i < pattern.length(); i++) {
                if (cur.children[pattern.charAt(i) - 'a'] == null)
                    cur.children[pattern.charAt(i) - 'a'] = new TrieNode();
                cur = cur.children[pattern.charAt(i) - 'a'];
            }
            cur.isWord = true;
        }
    }

2、建立失配指针

AC自动机的核心就是建立失配指针，其思路和KMP算法非常类似，在KMP中如果文本的text[i...j] 和 pattern[0...j - i]在text[j]出失配，KMP采取的思路是计算pattern[0...j - i - 1]的最长公共前后缀，然后将pattern向后滑动数位，从最长公共前后缀之后继续比较，如果依然失配，则重复上述的流程，直到到首位，如果依然失配，则text下移。

在AC自动机中也是这样，构造失败指针的过程概括起来就一句话：设这个节点上的字母为C，沿着他父亲的失败指针走，直到走到一个节点，他的儿子中也有字母为C的节点。然后把当前节点的失败指针指向那个字母也为C的儿子。如果一直走到了root都没找到，那就把失败指针指向root。具体操作起来只需要：先把root加入队列(root的失败指针指向自己或者NULL)，这以后我们每处理一个点，就把它的所有儿子加入队列，队列为空。

    void core() {
        Queue<TrieNode> queue = new LinkedList<TrieNode>();
        queue.add(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            TrieNode cur = queue.poll();
            for (int i = 0; i < 26; i++) {
                if (cur.children[i] != null) {
                    if (cur == root) cur.children[i].fail = root;
                    else {
                        TrieNode tmp = cur.fail;
                        while (tmp != null) {
                            if (tmp.children[i] != null) {
                                cur.children[i].fail = tmp.children[i];
                                break;
                            }
                            tmp = tmp.fail;
                        }
                        if (tmp == null) cur.children[i].fail = root;
                    }
                    queue.add(cur.children[i]);
                }
            }
        }
    }

3、在自动机上进行匹配

    int query(String text) {
        int res = 0;
        TrieNode pre = root;
        for (int i = 0; i < text.length(); i++) {
            int index = text.charAt(i) - 'a';
            while (pre.children[index] == null && pre != root) pre = pre.fail;
            if (pre == root && pre.children[index] == null) continue;
            pre = pre.children[index];
            TrieNode tmp = pre;
            while (tmp != root && tmp.isWord) {
                res++;
                tmp.isWord = false;
                tmp = tmp.fail;
            }
        }
        return res;
    }

完整代码：

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class AhoCorasick {
    class TrieNode {
        TrieNode[] children;
        TrieNode fail;
        boolean isWord;

        TrieNode() {
            children = new TrieNode[26];
            fail = null;
            isWord = false;
        }
    }

    TrieNode root;

    AhoCorasick() {
        root = new TrieNode();
    }

    void bulidTrie(String[] patterns) {
        for (String pattern : patterns) {
            TrieNode cur = root;
            for (int i = 0; i < pattern.length(); i++) {
                if (cur.children[pattern.charAt(i) - 'a'] == null)
                    cur.children[pattern.charAt(i) - 'a'] = new TrieNode();
                cur = cur.children[pattern.charAt(i) - 'a'];
            }
            cur.isWord = true;
        }
    }

    void core() {
        Queue<TrieNode> queue = new LinkedList<TrieNode>();
        queue.add(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            TrieNode cur = queue.poll();
            for (int i = 0; i < 26; i++) {
                if (cur.children[i] != null) {
                    if (cur == root) cur.children[i].fail = root;
                    else {
                        TrieNode tmp = cur.fail;
                        while (tmp != null) {
                            if (tmp.children[i] != null) {
                                cur.children[i].fail = tmp.children[i];
                                break;
                            }
                            tmp = tmp.fail;
                        }
                        if (tmp == null) cur.children[i].fail = root;
                    }
                    queue.add(cur.children[i]);
                }
            }
        }
    }

    int query(String text) {
        int res = 0;
        TrieNode pre = root;
        for (int i = 0; i < text.length(); i++) {
            int index = text.charAt(i) - 'a';
            while (pre.children[index] == null && pre != root) pre = pre.fail;
            if (pre == root && pre.children[index] == null) continue;
            pre = pre.children[index];
            TrieNode tmp = pre;
            while (tmp != root && tmp.isWord) {
                res++;
                tmp.isWord = false;
                tmp = tmp.fail;
            }
        }
        return res;
    }

    public static void main(String[] args) {
        AhoCorasick ac = new AhoCorasick();
        String[] patterns = new String[]{"he", "she", "his", "hers"};
        ac.bulidTrie(patterns);
        ac.core();
        int ans = ac.query("ushers");
        System.out.println(ans);
    }
}