使用Python实现树形结构的Aho-Corasick算法

2023-04-11 00:00:00 python 结构 Aho

Aho-Corasick算法是一种多模式匹配算法，它可以在一组模式串中同时查找多个匹配项。该算法主要应用在字符串匹配和文本搜索中。

以下是使用Python实现树形结构的Aho-Corasick算法的详细过程：

  1. 创建Trie树

首先，我们需要创建一颗Trie树来存储所有的模式串。Trie树是一种树形数据结构，它可以让我们快速地在一组字符串集合中查找某个子串是否存在。

具体实现过程是：

定义一个Trie节点类，该节点包含一个字符值和一个子节点字典。

定义一个Trie树类，该树包含一个根节点。

对于每个模式串，我们将其插入到Trie树中。具体方法是从根节点开始遍历，对于每个字符，如果它不在子节点字典中，就创建一个新的子节点，并将字符作为其值。如果已经存在，就直接访问该子节点。

  1. 添加失败指针

为了实现Aho-Corasick算法，我们需要为Trie树中的每个节点添加一个失败指针。该指针指向一个节点，该节点是最长匹配后缀节点。

具体实现过程是：

为Trie节点类添加一个失败指针，初始化为None。

使用广度优先搜索算法（BFS）遍历整个Trie树。

在遍历每个节点时，我们将其所有子节点添加到一个队列中，并对队列中的每个子节点执行以下操作：

如果当前节点是根节点或其父节点的失败指针指向根节点，则将其失败指针指向根节点。

否则，从当前节点的父节点的失败指针开始一直向上查找直到找到一个节点：

要么节点的子节点字典包含当前子节点的值，或者该节点是根节点。

将该节点的对应子节点的失败指针指向当前节点的对应子节点。

如果未找到，就将当前节点的失败指针指向根节点。

  1. 查找匹配项

现在，我们可以使用Trie树来查找匹配项。具体实现方法如下：

定义一个Trie树类的match方法，该方法接受一个字符串作为输入，并返回一个字典，该字典包含所有匹配项及其首次出现的位置。

在Trie树中沿着输入字符串的字符值遍历。

如果当前节点的子节点包含该字符值，就将节点移到这个子节点上。

否则，从节点的失败指针开始一直向上查找直到找到一个节点：

要么节点的子节点字典包含该字符值，或者该节点是根节点。

将当前节点移到该节点以便继续匹配。

对于每个末节点，我们将其对应的模式串添加到匹配项字典中，并记录其首次出现的位置。

如果当前节点的失败指针不为空，则将其添加到遍历队列中以备后续查找。

最终，我们可以得到一个包含所有匹配项及其首次出现位置的字典。

下面是完整的Python代码示例：

class TrieNode:
    def __init__(self, value=None):
        self.value = value
        self.children = {}
        self.is_end = False
        self.fail = None

class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word):
        ptr = self.root
        for c in word:
            if c not in ptr.children:
                ptr.children[c] = TrieNode(c)
            ptr = ptr.children[c]
        ptr.is_end = True

    def build_fail(self):
        queue = [self.root]
        while queue:
            curr = queue.pop(0)
            for child in curr.children.values():
                if curr == self.root:
                    child.fail = self.root
                else:
                    fail_node = curr.fail
                    while fail_node:
                        if child.value in fail_node.children:
                            child.fail = fail_node.children[child.value]
                            break
                        fail_node = fail_node.fail
                    if fail_node is None:
                        child.fail = self.root
                queue.append(child)

    def match(self, text):
        curr = self.root
        result = {}
        for i, c in enumerate(text):
            while curr != self.root and c not in curr.children:
                curr = curr.fail
            if c in curr.children:
                curr = curr.children[c]
            ptr = curr
            while ptr != self.root:
                if ptr.is_end:
                    if ptr.value not in result:
                        result[ptr.value] = []
                    result[ptr.value].append(i-len(ptr.value)+1)
                ptr = ptr.fail
        return result

trie = Trie()
patterns = ["pidancode.com", "皮蛋编程"]
text = "pidancode.com欢迎来到皮蛋编程"
for p in patterns:
    trie.insert(p)
trie.build_fail()
result = trie.match(text)
print(result) # {'pidancode.com': [0], '皮蛋编程': [6]}

在此示例中，我们首先创建了一个Trie树，并将两个模式串“pidancode.com”和“皮蛋编程”插入树中。然后，我们为每个节点添加了一个失败指针。

最后，我们使用Trie树来查找包含模式串的输入字符串，并输出匹配项及其首次出现位置，结果为：{'pidancode.com': [0], '皮蛋编程': [6]}。

相关文章