Aho-Corasick自动机
阅读原文时间:2023年07月13日阅读:1

在模式匹配问题中,如果模板有很多个,KMP算法就不太适合了。因为每次查找一个模板。都要遍历整个文本串。可不可以只遍历一次文本串呢?可以,方法是把所有模板组成一个大的状态转移图(称为$Aho-Corasick$自动机,简称$AC$自动机),而不是每个模板各建一个状态转移图。注意到KMP的状态转移图是线性的字符串加上失配边组成的,不难想到AC自动机是Trie加上失配边组成的。

下图是$\{he,she,his,hers \}$的Trie。

下图是对应的Aho-Corasick自动机。

如果已经构造好AC自动机,匹配算法几乎和KMP是一样的,代码如下:

//在T中找模板
void find(const char* T)
{
int n = strlen(T);
int j = ; //当前结点编号,初始为根节点
for (int i = ; i < n; i++) //文本串当前指针
{
int c = idx(T[i]);
while (j && !ch[j][c]) j = f[j]; //顺着失配边走,直到可以匹配
j = ch[j][c];
if (val[j]) print(j);
else if (last[j]) print(last[j]); //找到了
}
}

其中print函数为:

//递归打印以结点j结尾的所有字符串
void print(int j)
{
if (j)
{
printf("%d: %d\n",j, val[j]);
print(last[j]);
}
}

代码中出现了一个陌生的数组last,下面解释以下。和Trie一样,我们认为所有val[j]>0的结点都是单词结点,反之亦然。但和Trie不同的是,同一个结点可能对应多个字符串的结尾,如图所示:

结点B不仅意味着找到串101,还意味着找到串01。换句话说,当找到一个模板后,应该顺着失配指针往回走,,看看有没有其它串。当然,失配指针不一定指向一个单词结点(比如,两个串是101和010,那么上图的结点A不是单词结点),为了提高效率,这里增设一个指针last[j],表示结点j沿着失配指针往回走时,遇到的下一个单词结点编号。这个last[j]在正规文献中叫后缀链接(suffix link)。

计算失配函数的方式和KMP很接近,只是把线性递归改成了按照BFS顺序递推,代码如下:

//计算fail函数
void getFail()
{
queueq;
f[] = ;
//初始化队列
for (int c = ; c < sigma_size; c++)
{
int u = ch[][c];
if (u)
{
f[u] = ;
q.push(u);
last[u] = ;
}
}
//按BFS序计算fail
while (!q.empty())
{
int r = q.front(); q.pop();
for (int c = ; c < sigma_size; c++)
{
int u = ch[r][c];
if (!u) continue;
q.push(u);
int v = f[r];
while (v && !ch[v][c]) v = f[v];
f[u] = ch[v][c];
last[u] = (val[f[u]] ? f[u] : last[f[u]]);
}
}
}

由于失配工程比较复杂,要反复沿着失配边走,在实践中常常会把上述AC自动机改造一下,把所有不存在的边补上,即把计算失配函数中的语句"if(!u)&nbsp; continue;"改成:if(!u){ ch[r][c] = ch[f[r]][c]; continue;}

这样,就完全不需要失配函数了,而是对所有的转移一视同仁也就是说,find函数中的语句"while(j && !ch[j][c])&nbsp; j=f[j];"; 可以直接完全删除。

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