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AC(Aho—Corasiek) 多模式匹配算法

famince
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发布于 2014/01/27 19:52
字数 2945
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简介:

AC多模式匹配算法产生于1975年的贝尔实验室,最早使用于图书馆的书目查询程序中。该算法以有限状态自动机(FSA),以及KMP前缀算法 为基础.(有说法: ac自动机是KMP的多串形式,是一个有限自动机)


AC定义:

AC有限自动机 M 是1个6元组:M =(Q,∑,g,f,qo,F)其中:

1、Q是有限状态集(模式树上的所有节点).

2、∑是有限的输入字符表(模式树所有边上的字符).

3、g是转移函数.

4、f是失效函数,不匹配时自动机的状态转移.

5、qo∈Q是初态(根节点);

6、F量Q是终态集(以模式为标签的节点集).


AC有限状态自动机实现:

首先假设模式集合{he,she his,hers}, 输入字符串"ushers":


AC自动机算法主要建立三个函数,转向函数goto,失效函数failure和输出函数output(output 构造间杂在goto 构造以及failure构造中);


1、AC有限状态自动机M 操作循环框架:

a> 如果g(s,a) = s', 则自动机M 继续调用goto函数,以新状态s',以及新字符x为输入;如果状态s',匹配了某个模式,则输出;

b> 如果f(s,a) = failure, 则自动机M 调用failure状态转移f(s) = s',并以状态s',字符a 调用步骤1;


构造M伪代码:


2、构造goto函数及输出函数output:

goto函数: 是一个状态在接受一个字符后转向另一个状态或者失败的函数(对应于FSA里的转移函数);

定义如下:

g(S,a) 其中S ∈ Q, a ∈ Σ :从当前状态S开始,沿着边上标签为a的路径所到的状态。假如状态节点(U,V)边上的标签为a,那么g(U,a)=V;如果根节点上出来的边上的标签没有a,则g(0,a)=O(失败),即如果没有匹配的字符出现,自动机停留在初态;如果不是根节点,且该节点出来的标签没有字符a,则g(U,a) = failure,称为失败;


下图(a)是用goto函数以{he,she his,hers}模式集构造的字符串模式匹配机:

状态0是初始状态,在状态0和状态1间的有向边标有字符'h',表示g(0,a) = 1;缺失的有向边表示失败,当任意字符σ != e或i,有g(1,σ) = failure;

注意: 所有字符有 g(0,σ) != failure, 状态0的这个属性确保 M 会处理输入的任意字符;任意字符σ不在以状态0开始有向边的字符,有g(0,σ) = 0;同时说明状态0的失效函数(failure) 没有意义,不用计算;


构造goto伪代码:


3、构造失效函数failure及输出函数output;

失效函数: 指的也是状态和状态之间一种转向关系,在goto失败(failure)的情况下使用的转换关系. 基本原理是KMP 算法的前缀函数;

下图(b)是各状态的失效函数值:

下图(c)是各状态i最终的output值:


首先,我们定义状态转移图(a)中状态s的深度为从状态0到状态s的最短路径。例如图(a)起始状态的深度是0,状态1和3的深度是1,状态2,4,和6的深度是2,等等。 

计算思路:先计算所有深度是1的状态的失效函数值,然后计算所有深度为2的状态,以此类推,直到所有状态(除了状态0,因为它的失效函数没有定义)的失效函数值都被计算出。

计算方法:用于计算某个状态失效函数值的算法在概念上是非常简单的。首先,令所有深度为1的状态s的函数值为f(s) = 0。假设所有深度小于d的状态的f值都已经被算出了,那么深度为d的状态的失效函数值将根据深度小于d的状态的失效函数值来计算。 

具体步骤:

为了计算深度为d 状态的失效函数值,假设深度为d-1的状态r,执行以下步骤:

Step1: 如果对所有字符a,有g(r, a) = fail,那么什么都不做;(好像是废话,这如果成立,说明状态r节点下面没有节点了,根本不需要计算)

Step2: 否则,对每个使g(r, a) = s成立的字符a,执行以下操作:

          a) 记state = f(r);

          b) 执行零次或者多次令state = f(state),直到出现一个state使得g(state, a) != fail; (注意到,因为对任意字符a,g(0, a) != fail,所以这种状态一定能够找到);

          c) 记f(s) = g(state, a);

注意: 这里有点拗口,不好理解,一句话来说: 就是看当前状态节点前一个状态节点(父节点)的failure节点是否有当前字符的外向变,如果有,则当前状态failure状态就是对应外向变对应的节点;如果没有,则根据对应failure状态的failure状态;


举个例子:求图(a)中状态4 的failure 状态, 已知其前一个(父节点)的f(1)= 0,且状态0(根节点)有字符'h'的外向边,该外向边对应状态1,则有f(4) = 1;类似前缀规则:求已经匹配字串"sh" 最大后缀,同时是某个模式串的前缀;


failure 函数伪代码:


4最后是遍历搜索:

状态机搜索过程中会有一种特殊情况:如果模式集中某个模式是另一个模式的子串,为了防止这种情况下漏掉子串模式,需要在这种子串的终态添加到长模式中;代码实现中就是某个状态的failure状态是某个终态,则当前状态也是终态,需要输出failure状态匹配的模式;


具体实现代码:

#include<iostream>
#include<string.h>
#include<malloc.h>
#include <queue>
using namespace std;


/* reallocation step for AC_NODE_t.outgoing array */
#define REALLOC_CHUNK_OUTGOING 2

struct ac_edge;

typedef struct node{
	unsigned int id; 		/* Node ID : just for debugging purpose */
	unsigned short depth;	/* depth: distance between this node and the root */
	
	struct node *parent;		/*parent node, for compute failure function*/
	struct node *failure_node;	/* The failure node of this node */

	short int final; 		/* 0: no ; 1: yes, it is a final node */
	int patternNo;		/*Accept pattern index: just for debugging purpose */

	/* Outgoing Edges */
	struct ac_edge* outgoing_edge;/* Array of outgoing character edges */
	unsigned short outgoing_num;	/* Number of outgoing character edges */
	unsigned short outgoing_max;	/* Max capacity of allocated memory for outgoing character edges */
}AC_NODE_t;

/* The Ougoing Edge of the Node */
struct ac_edge
{
    char alpha; /* Edge alpha */
    AC_NODE_t * next;	/* Target of the edge */
};


static void node_assign_id (AC_NODE_t * thiz);
static AC_NODE_t * node_find_next(AC_NODE_t * pAc_node, char ch);


/******************************************************************************
 * Create node
******************************************************************************/
AC_NODE_t *node_create()
{
	AC_NODE_t* pNode = (AC_NODE_t*)malloc(sizeof(AC_NODE_t));

	memset(pNode, 0, sizeof(AC_NODE_t));

	pNode->failure_node = NULL;
	pNode->parent = NULL;
	pNode->final = 0;

	/*init outgoing character edges*/
	pNode->outgoing_max = REALLOC_CHUNK_OUTGOING;
	pNode->outgoing_edge = (struct ac_edge *) malloc (pNode->outgoing_max*sizeof(struct ac_edge));

	node_assign_id(pNode);

	return pNode;
}

/******************************************************************************
 * assign a unique ID to the node (used for debugging purpose).
******************************************************************************/
static void node_assign_id (AC_NODE_t * thiz)
{
	static int unique_id = 0;
	thiz->id = unique_id ++;
}

/******************************************************************************
 * Establish an new edge between two nodes
******************************************************************************/
void node_add_outgoing (AC_NODE_t * thiz, AC_NODE_t * next, char alpha)
{
	if(thiz->outgoing_num >= thiz->outgoing_max)
	{
		thiz->outgoing_max += REALLOC_CHUNK_OUTGOING;
		thiz->outgoing_edge = (struct ac_edge *)realloc(thiz->outgoing_edge, thiz->outgoing_max*sizeof(struct ac_edge));
	}

	thiz->outgoing_edge[thiz->outgoing_num].alpha = alpha;
	thiz->outgoing_edge[thiz->outgoing_num++].next = next;
}

/******************************************************************************
 * Create a next node with the given alpha.
******************************************************************************/
AC_NODE_t * node_create_next (AC_NODE_t * pCur_node, char alpha)
{
	AC_NODE_t * pNext_node = NULL;
	pNext_node = node_find_next (pCur_node, alpha);

	if (pNext_node)
	{
		/* The (labeled alpha) edge already exists */
		return NULL;
	}

	/* Otherwise add new edge (node) */
	pNext_node = node_create ();
	node_add_outgoing(pCur_node, pNext_node, alpha);

	return pNext_node;
}

/******************************************************************************
 * Find out the next node for a given Alpha to move. this function is used in
 * the pre-processing stage in which edge array is not sorted. so it uses linear search.
******************************************************************************/
static AC_NODE_t * node_find_next(AC_NODE_t * pAc_node, char ch)
{
	int i = 0;

	if(NULL == pAc_node)
	{
		return NULL;
	}

	for (i=0; i < pAc_node->outgoing_num; i++)
	{
		if(pAc_node->outgoing_edge[i].alpha == ch)
			return (pAc_node->outgoing_edge[i].next);
	}

	return NULL;
}

/******************************************************************************
* add parent node's all leaf node(outgoing node) into queue
******************************************************************************/
int  queue_add_leaf_node(AC_NODE_t *parent, queue<AC_NODE_t*> &myqueue)
{
	int i;

	for (i = 0; i < parent->outgoing_num; i++)
	{
		myqueue.push (parent->outgoing_edge[i].next);
	}

	return 0;
}

/******************************************************************************
 * Initialize automata; allocate memories and add patterns into automata
******************************************************************************/
AC_NODE_t * ac_automata_create(char pattern[][255], int patterns_num)
{
	int iPattern_index, iChar_index;
	AC_NODE_t *root = node_create();
	AC_NODE_t *pCur_node = NULL, *pNext_node = NULL;
	char alpha;

	for(iPattern_index=0; iPattern_index<patterns_num; iPattern_index++)
	{
		pCur_node = root;
		for(iChar_index=0; iChar_index<strlen(pattern[iPattern_index]); iChar_index++)   ///对每个模式进行处理
		{
			alpha = pattern[iPattern_index][iChar_index];
			pNext_node = node_find_next(pCur_node, alpha);
			if(NULL != pNext_node)
			{
				pCur_node = pNext_node;
			}
			else
			{
				pNext_node = node_create_next(pCur_node, alpha);
				if(NULL != pNext_node)
				{
					pNext_node->parent = pCur_node;
					pNext_node->depth = pCur_node->depth + 1;

					pCur_node = pNext_node;
				}
			}
		}

		pCur_node->final = 1;
		pCur_node->patternNo = iPattern_index;
	}

	return root;
}

/******************************************************************************
 * find failure node for all node, actually failure function maps a state into a new state.
 * the failure function is consulted whenever the goto function reports fail;
 * specificialy compute the failue node, we use it's parent node's failure node
******************************************************************************/
int ac_automata_setfailure(AC_NODE_t * root)
{
	int i =0;
	queue<AC_NODE_t*> myqueue;

	char edge_ch = '\0';
	AC_NODE_t *pCur_node = NULL, *parent = NULL, *pNext_Node = NULL;

	for(i= 0; i< root->outgoing_num; i++)	//f(s) = 0 for all states s of depth 1
	{
		root->outgoing_edge[i].next->failure_node = root;
	}

	queue_add_leaf_node(root, myqueue);

	while(!myqueue.empty())
	{
		parent = myqueue.front();
		myqueue.pop();
		queue_add_leaf_node(parent, myqueue);

		for(i = 0; i < parent->outgoing_num; i++)
		{
			edge_ch = parent->outgoing_edge[i].alpha;

			pCur_node = parent->outgoing_edge[i].next;

			pNext_Node = node_find_next(parent->failure_node, edge_ch);
			if(NULL == pNext_Node)
			{
				if(parent->failure_node == root)
				{
					pCur_node->failure_node = root;
				}
				else
				{
					parent = parent->failure_node->parent;
				}
			}
			else
			{
				pCur_node->failure_node = pNext_Node;
			}
		}
	}

	return 0;
}

/******************************************************************************
 * Search in the input text using the given automata.
******************************************************************************/
int ac_automata_search(AC_NODE_t * root, char* text, int txt_len, char pattern[][255])
{
	AC_NODE_t *pCur_node = root;
	AC_NODE_t *pNext_node = NULL;
	int position = 0;

	while(position < txt_len)
	{
		pNext_node = node_find_next(pCur_node, text[position]);
		if (NULL == pNext_node)
		{
			if(pCur_node == root)
			{
				position++;
			}
			else
			{
				pCur_node = pCur_node->failure_node;
			}
		}
		else
		{
			pCur_node = pNext_node;
			position++;
		}

		if(pCur_node->final == 1)    ///some pattern matched
		{
			cout<<position-strlen(pattern[pCur_node->patternNo])<< '\t' << '\t' <<pCur_node->patternNo<< '\t' << '\t' <<pattern[pCur_node->patternNo]<<endl;
		}
	}

	return 0;
}

/******************************************************************************
 * Prints the automata to output in human readable form.
******************************************************************************/
void ac_automata_display (AC_NODE_t * root)
{
	unsigned int i;
	AC_NODE_t * pCur_node = root;
	struct ac_edge * pEdge = NULL;

	if(root == NULL)
	{
		return;
	}

	printf("---------------------------------\n");

	queue<AC_NODE_t*> myqueue;
	myqueue.push( pCur_node );

	while(!myqueue.empty())
	{
		pCur_node = myqueue.front();
		myqueue.pop();

		printf("NODE(%3d)/----fail----> NODE(%3d)\n", pCur_node->id, (pCur_node->failure_node)?pCur_node->failure_node->id:0);

		for (i = 0; i < pCur_node->outgoing_num; i++)
		{
			myqueue.push (pCur_node->outgoing_edge[i].next);

			pEdge = &pCur_node->outgoing_edge[i];
			printf("         |----(");
			if(isgraph(pEdge->alpha))
				printf("%c)---", pEdge->alpha);
			else
				printf("0x%x)", pEdge->alpha);
			printf("--> NODE(%3d)\n", pEdge->next->id);
		}
		printf("---------------------------------\n");
	}
}

/******************************************************************************
 * Release all allocated memories to the automata
******************************************************************************/
int ac_automata_release(AC_NODE_t * root)
{
	if(root == NULL)
	{
		return 0;
	}

	queue<AC_NODE_t*> myqueue;
	AC_NODE_t *pCur_node = NULL;

	myqueue.push( root );
	root = NULL;

	while(!myqueue.empty())
	{
		pCur_node = myqueue.front();
		myqueue.pop();

		for (int i = 0; i < pCur_node->outgoing_num; i++)
		{
			myqueue.push (pCur_node->outgoing_edge[i].next);
		}
		free(pCur_node);
	}

	return 0;
}

int main()
{
	unsigned int i = 0;
	char haystack[] = "ushers";
	char needle[4][255]={"he","she", "his","hers"};

	/* 1. create ac finite state automata match machine, compute goto and output func*/

	AC_NODE_t *root = ac_automata_create(needle, sizeof(needle)/sizeof(needle[0]));

	/* 2. compute failure function*/

	ac_automata_setfailure( root );

	/* 3. Display automata (if you are interested)*/

	ac_automata_display( root );

	cout << endl << "haystack : " << haystack << endl;
	cout << "needles : ";
	for(i = 0; i<sizeof(needle)/sizeof(needle[0]); i++)
	{
		cout << needle[i] << " ";
	}
	cout << endl << endl;
	cout << "match result : " << endl << "position\t" << "node_id\t\t" << "pattern" << endl;

	/* 3. seaching multi patterns use automata*/

	ac_automata_search(root, haystack, strlen(haystack), needle);

	/* 4. Release the automata */

	ac_automata_release ( root );

	return 0;
}


后记:

根据不同的AC_NODE结构设计,实现会有些不同,但原理一样;

可以改进的地方:

1、可以把同深度节点排序,后面查找某状态的指定字符外向边状态,可以使用二分查找,加快速度;

2、这里的AC_NODE 里面每个节点只对应一个匹配模式(patternNo),理论上是有多个的匹配模式的,有待完善;

3、已知g(4,e) = 5; 假设M 当前状态为4, 且下一个字符不是'e',这时候M 会调用f(4)=1,其实这时候我们已经不需要去查找状态1以'e'为外向边的状态了,因为下一个字符确定不是'e';如果没有"his"模式,我们可以直接从状态1跳到状态0;而现在代码是会去做这个多余查找动作的。这个可以用确定有限自动机来避免,下篇文章我会详细和大家讨论下.

有任何问题,还请不吝赐教~


references:

<1>、Efficient String  Matching: An  Aid  to Bibliographic Search.pdf(june 1975)

<2>、http://blog.csdn.net/sunnianzhong/article/details/8832496

<3>、http://blog.csdn.net/sealyao/article/details/4560427

<4>、http://www.it165.net/pro/html/201311/7860.html

<5>、http://sourceforge.net/projects/multifast/

<6>、多模式匹配算法的研究.pdf

<7>、模式匹配算法在网络入侵系统中的应用研究.pdf


© 著作权归作者所有

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