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            Aho-Corasick算法實踐

            摘要:

                Aho-Corasick算法可以在文本串中識別一組關鍵字,所需時間和文本長度以及所有關鍵字的總長度成正比。該算法使用了一種稱為“trie”的特殊形式的狀態裝換圖。Trie是一個樹形結構的狀態裝換圖,從一個結點到它的各個子結點的邊上有不同的標號。Trie的葉子結點表示識別到的關鍵字。

                在這里,將著重討論算法的實現。算法包含兩個部分,一是經典的KMP算法,二是KMP的擴展算法Aho-Corasick算法。前者實現單關鍵字的模式匹配,后者實現多關鍵字的匹配。(參考龍書詞法分析部分內容)

               【源代碼:http://www.shnenglu.com/Files/yefeng/ACKMP.rar(vc9.0下測試通過) 】

            一、經典KMP算法

                當初,初學KMP算法時,總是通過反復的舉例去理解,沒有一種好的表達方式,而龍書描述這個算法使用了trie樹,也就是一個單鏈的狀態轉換圖。如模式b0b1...bn-1,trie樹如下:

                

                對模式串定義失效函數f:x->y,x,y in S,描述狀態轉移,f(s)表示在狀態s處,當下一個字符不是bs時轉向狀態f(s)繼續匹配。因此設置f(s)成為關鍵問題。

                f(s)的存在其實主要是為了消除回溯。細節就不再多說了,這里只從原理上簡單說明。

                設模式串為W,用文法描述,U、V表示W的一部分,w表示一個字符:

                W -> UwV,

                當U識別完成后,進入狀態s,識別w時,發現到來的字符不等于w,則需要轉向狀態f(s),f(s)到哪里去找呢?

                那就要看U是什么樣子了。不管什么情況,只要U非空串,總可以表示成:

                   U -> uXu,或 U -> u,或U-> uXx,(x != u)

                可以發現,前綴u是,如果后綴也是u,意味著主串中u已經被識別,如果還從模式串頭匹配u無疑是多余的,所以f(s)應該是識別前綴u后進入的狀態。然后再匹配下一個字符。而滿足條件的u可能會有多個,所以總是選擇最長的那個。偽代碼如下:

               

                到此為止,應該算是可以結束KMP了,但實際情況下還可以對f函數進行優化。很多書本上描述的next數組就可以從f函數推導過來。

                其實也顯然,設狀態s接收字符w,當與輸入字符c不等于c時,轉向狀態t,倘若t狀態也只接收字符w,顯然再次比較w與c是多余的,之后必然再次轉向狀態f(t)。在運行的時候,這些狀態轉換時沒有意義的,可以在構造f之后,直接將f(s)設置為f(t)提高運行效率(不過此時f函數的意義已經不同了)。f優化如下:

               

            二、多關鍵字匹配與Aho-Corasick算法

                Aho和Corasick對KMP算法進行了推廣,使它可以在一個文本串識別一個關鍵字集合中的任何關鍵字。在這種情況下,trie是一棵真正的樹,從其根結點開始就會出現分支。如果一個字符串是某個關鍵字的前綴,那么在trie中就又一個和該字符串對應的狀態。如關鍵字集合{he,she,his,hers},trie樹如下:

               

               

                類似的,仍然構造類似KMP算法中那樣的實效函數。對于上面的例子,失效函數如下:

            s

            0

            1

            2

            3

            4

            5

            6

            7

            8

            9

            f(s)

            -1

            0

            0

            0

            1

            2

            0

            3

            0

            3


              1.構造失效函數

                類似KMP算法,同樣采用實效實效函數推進的方法,假設當前狀態為s,s的一個孩子結點的根結點根節點t狀態,如果當前的失效函數已知為f(s),則顯然地,f(t)必定是f(s)的孩子結點狀態,所要做的就是在狀態f(s)處尋找接受字符同s->t下一個狀態,如果能找到,那就是f(t),否則說明到s處匹配串的前綴長度太長,需縮減,所以需要找到更短的后綴,于是就到f(s)處繼續,如果仍然找不到,則轉到f(f(s))處,形成狀態的遞歸轉移。構造中需要遍歷之前結點的所有孩子,所以需采用廣度優先遍歷,偽代碼如下:

               

                具體的構造如下:

               

              2.構造Trie樹

                具體實現當然需要用到樹形結構了,顯然采用靜態鏈表應該是最適合的,因為樹構造完就不需要改變,而且當模式串比較多的時候可以減少內存碎片。

                每一個結點有5個域:接受字符,下一個兄弟結點,第一個孩子結點,失效函數值,結點狀態。

            但是有一種特殊情況,如上面的第二個圖,在進行匹配時,hers是永遠不會被匹配,因為he總是先于hers被匹配。這里就不考慮在內點狀態結束,這個問題暫時無法解決。于是可以做個特殊處理,只使用4個域,因為此時匹配成功后狀態就到了葉子結點,葉子結點不存在孩子域,這個域被浪費了,這里就可以借用一下,比如此域值為x,當x<0時,使用x xor 0x80000000表示識別到的模式串編號。

                另一個棘手的問題是結點個數問題,這個數組到底多大?如何確定?

                可以使用分值算法計算,先把模式串按字典順序排好序,設想n個排好序的模式串第i位排在一起,相同字符的組成一組,如AiBi…Xi,再把每組下一個字符,也就是第i+1位排在一起,相同字符的組成一組,如A’iB’I…X’i,以此遞歸運算。偽代碼如下:

                

              3.缺點

                水平有限,程序缺點很多,很多問題都沒有解決。

                1.如果存在兩個模式串,一個是另一個的子串,那么后者將無法被匹配。

                2.無法處理動態決定大小寫敏感性

                3.不夠完整,只能向后匹配

            posted on 2009-12-06 22:51 夜風 閱讀(6310) 評論(1)  編輯 收藏 引用 所屬分類: C/C++技術編譯技術算法

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            # re: Aho-Corasick算法實踐
            2014-05-12 10:10 | Ring
            請問一下關于Aho-Corasick算法里面的失效函數。為什么節點9的失效函數為3呢?
            看編譯原理定義此失效函數的定義為:假設S是對應串b1b2...bn的狀態,那么狀態f(s)對應于最長的即是串b1b2...bn的后綴又是某個關鍵字的前綴的字符串。  回復  更多評論
              
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