某个课程的作业，促使我来看看这玩意。
整个程序的算法思想是看别人的ACM的blog看懂的，感觉确实和KMP很像。但是代码呢就比较工程化一点。顺便回忆了一把ACM的感觉。
基本原理呢基于字典树，并增加了失败节点。
实现原理类似KMP算法，但是一次可以匹配多个字符串。在匹配失败时转向失败节点，并从失败节点开始继续向下匹配。
比如：我们有字典集合
acd、aceb、bef、cef
节点关系如图所示，红色为失败指针
代码语言：javascript复制digraph "ac_automation" {
node [shape=box, fontsize = 14, labelfontsize = 14];
edge [fontsize = 14, labelfontsize = 14];
char_0 [label="0"];
char_1 [label="1"];
char_2 [label="2"];
char_3 [label="acd"];
char_4 [label="4"];
char_5 [label="aceb"];
char_6 [label="6"];
char_7 [label="7"];
char_8 [label="bef"];
char_9 [label="9"];
char_10 [label="10"];
char_11 [label="cef"];
char_0 -> char_1 [style=bold,label="a"];
char_0 -> char_6 [style=bold,label="b"];
char_0 -> char_9 [style=bold,label="c"];
char_1 -> char_2 [style=bold,label="c"];
char_2 -> char_9 [color=red];
char_2 -> char_3 [style=bold,label="d"];
char_2 -> char_4 [style=bold,label="e"];
char_3 -> char_9 [color=red];
char_4 -> char_10 [color=red];
char_4 -> char_5 [style=bold,label="b"];
char_5 -> char_10 [color=red];
char_6 -> char_7 [style=bold,label="e"];
char_7 -> char_8 [style=bold,label="f"];
char_9 -> char_10 [style=bold,label="e"];
char_10 -> char_11 [style=bold,label="f"];
}当查找acefcab时，首先会按aceb的支路一直匹配到e，在e的位置发现找不到f，然后跳转到e的失败节点（即cef支路的e节点），查到f。并以此完成了第一次匹配。
接下来从根节点重新匹配并分别进入第一层的c节点，回到根节点，进入a节点，回到根节点，和进入b节点。
并在最终只匹配成功了cef
代码如下：
代码语言：javascript复制/**
* AC 自动机， 数节点类和自动机功能类
* 文档格式：doxygen
* @author owentou, [email protected]
* @date 2012.08.28
*/
#ifndef __AC_AUTOMATION_HPP_
#define __AC_AUTOMATION_HPP_
#if defined(_MSC_VER) && (_MSC_VER >= 1020)
# pragma once
#endif
#include <map>
#include <string>
#include <cstddef>
#include <list>
#include <vector>
#include <assert.h>
#include "smart_ptr.h"
template<typename CH = char>
class ACTrie: public std::enable_shared_from_this< ACTrie<CH> >
{
public:
typedef std::shared_ptr< ACTrie<CH> > ptr_type;
private:
/**
* 关联的匹配字符串<br />
* size不为0表示该节点有关联的字符串并且是最后一个节点
*/
std::string m_strMatchedString;
/**
* 失败转向节点
*/
ptr_type m_pFailed;
/**
* 下一个查找项
*/
std::map<CH, ptr_type> m_stNext;
/**
* 初始化自身和子节点的失败指针
* @param pPreFailed 初始搜索的指针（一般为父节点的失败指针）
* @param cChar 搜索的字符
*/
void _init_failed(ptr_type pPreFailed, const CH& cChar)
{
typedef typename std::map<CH, ptr_type>::iterator iter_type;
// 设置自身的失败指针
iter_type iter;
for(;; pPreFailed = pPreFailed->m_pFailed)
{
iter = pPreFailed->m_stNext.find(cChar);
if (iter != pPreFailed->m_stNext.end())
{
m_pFailed = iter->second;
break;
}
if (NULL == pPreFailed->m_pFailed.get())
{
m_pFailed = pPreFailed;
break;
}
}
}
/**
* 把子节点填充到链表中（用于BFS）<br />
* 调用此函数时，当前节点的失败指针必须已经设置好
* @param stList 填充目标
*/
void _fill_children(std::list< std::pair<CH, ptr_type> >& stList)
{
typedef typename std::map<CH, ptr_type>::iterator iter_type;
for(iter_type iter = m_stNext.begin();
iter != m_stNext.end();
iter)
{
iter->second->m_pFailed = m_pFailed; // 临时用于记录父节点的失败指针
stList.push_back(std::make_pair(iter->first, iter->second));
}
}
/**
* 获取当前指针
* @return 当前对象的智能指针
*/
ptr_type _get_ptr()
{
return this->shared_from_this();
}
public:
ACTrie(ptr_type pRoot): m_pFailed(pRoot){}
/**
* 设置失败指针
* @param pFailed 失败指针
*/
void SetFailed(ptr_type pFailed)
{
m_pFailed = pFailed;
}
/**
* 初始化根节点中，子节点的失败指针<br />
* 当前节点会被视为根节点
*/
void InitFailed()
{
m_pFailed = ptr_type(NULL);
std::list< std::pair<CH, ptr_type> > stList;
typedef typename std::map<CH, ptr_type>::iterator iter_type;
// 第一层节点
for(iter_type iter = m_stNext.begin();
iter != m_stNext.end();
iter)
{
iter->second->m_pFailed = _get_ptr();
iter->second->_fill_children(stList);
}
// 后续节点 BFS 建树
while (stList.size() > 0)
{
std::pair<CH, ptr_type> stNode = stList.front();
stList.pop_front();
stNode.second->_init_failed(stNode.second->m_pFailed, stNode.first);
stNode.second->_fill_children(stList);
}
}
/**
* 清空后续分支
*/
void Reset()
{
m_stNext.clear();
}
/**
* 当前节点是否是一个关键字的最后一个节点
* @return 如果是返回true
*/
bool IsLastNode() const
{
return m_strMatchedString.size() > 0;
}
/**
* 构建关键字的字典树节点
* @param pStr 当前字符指针
* @param iLeftBytes 关键字剩余字节数
* @param strOrigin 关键字原始内容
*/
void InsertChildren(const CH* pStr, int iLeftBytes, const std::string& strOrigin)
{
// 最后一个节点
if (0 >= iLeftBytes)
{
m_strMatchedString.assign(strOrigin.data(), strOrigin.size());
return;
}
iLeftBytes -= sizeof(CH);
typedef typename std::map<CH, ptr_type>::iterator iter_type;
iter_type iter = m_stNext.find(*pStr);
if (iter != m_stNext.end())
{
iter->second->InsertChildren(pStr 1, iLeftBytes, strOrigin);
return;
}
std::pair<iter_type, bool> iter_new = m_stNext.insert(std::make_pair(*pStr, ptr_type(new ACTrie<CH>(m_pFailed))));
assert(iter_new.second);
iter_new.first->second->InsertChildren(pStr 1, iLeftBytes, strOrigin);
}
/**
* 匹配目标字符
* @param pChar 目标字符指针
* @param iLeftBytes 剩余字节数
* @return 第一项为匹配完成后剩余字节数，第二项为匹配的关键字<br />
* 如果匹配失败，第一项为0或负数，第二项为空串
*/
std::pair<int, std::string> Match(const CH* pChar, int iLeftBytes) const
{
using namespace std;
// 成功匹配
if (IsLastNode())
{
return std::make_pair(iLeftBytes, m_strMatchedString);
}
// 已到目标串目末尾，无匹配
if (iLeftBytes <= 0)
{
return std::make_pair(iLeftBytes, std::string(""));
}
// 匹配下一项
typedef typename std::map<CH, ptr_type>::const_iterator iter_type;
iter_type iter = m_stNext.find(*pChar);
if (iter != m_stNext.end())
{
return iter->second->Match(pChar 1, iLeftBytes - sizeof(CH));
}
// 如果是root节点，往后匹配
if (NULL == m_pFailed->m_pFailed.get())
{
return Match(pChar 1, iLeftBytes - sizeof(CH));
}
// 否则, failed节点进行匹配
return m_pFailed->Match(pChar, iLeftBytes);
}
};
template<typename CH = char>
class ACAutomation
{
public:
typedef typename ACTrie<CH>::ptr_type trie_type;
typedef std::pair<size_t, const std::string> item_type;
typedef std::vector< item_type > value_type;
private:
/**
* 根节点(空节点)
*/
std::shared_ptr< ACTrie<CH> > m_pRoot;
bool m_bIsInited;
/**
* 初始化字典树的失败指针
*/
void init()
{
if (m_bIsInited)
return;
m_pRoot->InitFailed();
m_bIsInited = true;
}
public:
ACAutomation():
m_pRoot(new ACTrie<CH>( std::shared_ptr< ACTrie<CH> >(NULL) )),
m_bIsInited(false)
{
// 临时的自环
m_pRoot->SetFailed(m_pRoot);
}
~ACAutomation()
{
// 解除自环，防止内存泄漏
m_pRoot->SetFailed(std::shared_ptr< ACTrie<CH> >(NULL));
}
/**
* 增加关键字
* @param strKeyword 关键字字符串
*/
void InsertKeyword(const std::string& strKeyword)
{
assert(strKeyword.size() > 0);
m_bIsInited = false;
m_pRoot->InsertChildren(static_cast<const CH*>(strKeyword.c_str()), strKeyword.size(), strKeyword);
}
/**
* 匹配目标串，返回匹配结果
* @param strContent 目标字符串
* @return 返回的结果列表,返回结果的first为开始位置，second为匹配的关键字
*/
value_type Match(const std::string& strContent)
{
using std::size_t;
init();
using namespace std;
value_type ret;
int iSize = static_cast<int>(strContent.size()), iLeft = iSize;
const char* pEnd = strContent.data() iSize;
while (iLeft > 0)
{
pair<int, string> res = m_pRoot->Match(static_cast<const CH*>(pEnd - iLeft), iLeft);
iLeft = res.first;
if (res.second.size() > 0)
{
ret.push_back(std::make_pair(static_cast<size_t>(iSize - iLeft) - res.second.size(),
res.second));
}
}
return ret;
}
/**
* 清空关键字列表
*/
void Reset()
{
m_pRoot->Reset();
}
};
#endif
其中的 smart_ptr.h 文件见 https://www.owent.net/2012/643.html
注意：这段代码没经过边界条件测试、压力测试 等等各种测试，所以不是稳定版
接下来是测试使用的文件
/**
* AC 自动机， 关键字过滤作业，匹配逻辑<br />
* VC 11 中编译测试通过[Windows]
* GCC 4.7.1 中编译测试通过[Linux] （with -std=c 11 -lstdc ）
* 文档格式：doxygen
* @author owentou, [email protected]
* @date 2012.08.25
*/
#include <iostream>
#include "ACAutomation.hpp"
int main()
{
ACAutomation<> stAcTree;
stAcTree.InsertKeyword("acd");
stAcTree.InsertKeyword("aceb");
stAcTree.InsertKeyword("bef");
stAcTree.InsertKeyword("cef");
ACAutomation<>::value_type stRes = stAcTree.Match("acefcab");
for(auto stItem: stRes)
{
std::cout<< "Position: "<< stItem.first<< " Matched Keyword: "<< stItem.second<< std::endl;
}
return 0;
}如注释所言，4.7.0 以前的GCC 就不用争扎了，编译不过的
以下内容包含了完整对AC自动机的解释构建过程
