Aho-Corasick算法

Aho-Corasick Algorithm 简称简称AC算法，通过将模式串预处理为确定有限状态自动机，扫描文本一遍就能结束。其复杂度为O(n)，即与模式串的数量和长度无关；与其相当的就是Wu-Manber algorithm了（由吳昇博士跟UdiManber所提出）。

AC算法的主要思想就是构造的有限状态自动机，根据有限状态自动机会根据输入进行模式串匹配。有限状态自动机会随着字符的输入而发生状态转移，转移的状态有如下三种：

1.success状态，即AC自动机根据输入有能直接到达的状态（没有发生跳转）；

2.failure状态，即AC自动机根据输入没有直接到达的状态，这时候就会发生跳转，跳转到其他一个路径（比如AC根节点就是其第一个孩子的所有failure状态）

3.output状态，即成功匹配到一个输入段

以上三个阶段分别对应算法中的三个步骤：

1.建立Pattern tree；即建立自动机，简单来说就是根据输入的字符串构造一棵“树”；

2.建立failure状态，即在每个叶子节点上加上failure状态（根节点不需要），即标注当前输入串到当前叶子节点时，若不能继续匹配所能跳转的路径；

3.比对text，即成功到达output状态的时候，代表一次匹配成功。

举例说明：

如果有ABCD,BELIEVE,ELF,ELEPHANT,PHANTOM五个字符串，则构成AC自动机如下：

其中黑色箭头代表success状态走向，红色箭头代表failure状态走向（其余所有节点没有标注红色箭头的全部指向根节点，包括根节点本身），红色节点代表output状态；即输入一个模式串，沿着上面的pattern tree状态走，只要走到红色节点，代表一次匹配成功。

匹配流程：输入一个字符串，先匹配success状态（程序中用一个数组记录AC自动机每个节点的success状态），若success状态匹配无法匹配，则匹配failure状态（程序中用一个数组记录AC自动机每个节点的failure状态），直到找到output节点。

代码细节：代码主要参照GitHub上面，写的非常清晰，非常好，这里主要截取几个重要的方法：

1.通过添加模式串，构造trie树，即我们上述所讲的pattern树（此过程会建立success状态表）：

/** * 添加一个模式串 * * @param keyword */public void addKeyword(String keyword) {if (keyword == null || keyword.length() == 0) {return;}State currentState = this.rootState;for (Character character : keyword.toCharArray()) {currentState = currentState.addState(character);}currentState.addEmit(keyword);}

使用方法：

   Trie trie = new Trie();        trie.addKeyword("ABCD");        trie.addKeyword("BELIEVE");        trie.addKeyword("ELF");        trie.addKeyword("ELEPHANT");

          2.建立failure状态表：

/** * 建立failure表 */private void constructFailureStates() {//阻塞队列Queue<State> queue = new LinkedBlockingDeque<State>();// 第一步，将深度为1的节点的failure设为根节点for (State depthOneState : this.rootState.getStates()) {depthOneState.setFailure(this.rootState);queue.add(depthOneState);}this.failureStatesConstructed = true;// 第二步，为深度 > 1 的节点建立failure表，这是一个bfswhile (!queue.isEmpty()) {State currentState = queue.remove();for (Character transition : currentState.getTransitions()) {State targetState = currentState.nextState(transition);queue.add(targetState);State traceFailureState = currentState.failure();while (traceFailureState.nextState(transition) == null) {traceFailureState = traceFailureState.failure();}State newFailureState = traceFailureState.nextState(transition);targetState.setFailure(newFailureState);targetState.addEmit(newFailureState.emit());}}}

         3.状态跳转：

/** * 跳转到下一个状态 * * @param currentState *            当前状态 * @param character *            接受字符 * @return 跳转结果 */private static State getState(State currentState, Character character) {State newCurrentState = currentState.nextState(character); // 先按success跳转while (newCurrentState == null) // 跳转失败的话，按failure跳转{currentState = currentState.failure();newCurrentState = currentState.nextState(character);}return newCurrentState;}

       4.匹配过程：

/** * 模式匹配 * * @param text *            待匹配的文本 * @return 匹配到的模式串 */@SuppressWarnings("unchecked")public Collection<Emit> parseText(String text) {checkForConstructedFailureStates();int position = 0;State currentState = this.rootState;List<Emit> collectedEmits = new ArrayList<Emit>();for (Character character : text.toCharArray()) {if (trieConfig.isCaseInsensitive()) {character = Character.toLowerCase(character);}currentState = getState(currentState, character);storeEmits(position, currentState, collectedEmits);++position;}if (trieConfig.isOnlyWholeWords()) {removePartialMatches(text, collectedEmits);}if (!trieConfig.isAllowOverlaps()) {IntervalTree intervalTree = new IntervalTree((List<Intervalable>) (List<?>) collectedEmits);intervalTree.removeOverlaps((List<Intervalable>) (List<?>) collectedEmits);}return collectedEmits;}

具体代码来自：https://github.com/hankcs/aho-corasick