引言

目前，大多數自由文本搜索技術采用類似于Lucene的策略，通過解析搜索文本為各個組成部分來定位關鍵詞。這種方法在處理少量關鍵詞時表現良好。但當搜索的關鍵詞數量達到10萬個或更多時，這種方法的效率會顯著下降，尤其是在需要與詞典進行詳盡對比的場景中。本文將介紹的Aho-Corasick（AC）自動機作為多模式匹配中的經典算法，不僅能夠處理大規模文本數據，還能確保搜索過程的實時性和準確性。

AC自動機：文本搜索的革命性工具

AC自動機可以被形象地比喻為一個超級找詞機器。想象你手頭有一本內容繁多的書籍和一份包含多個詞語的列表，你的任務是快速找出所有這些詞語在書中出現的位置。如果采用傳統方法，即逐個詞進行查找，工作量將會非常巨大。而AC自動機通過構建一種特殊的樹狀結構——前綴樹或Trie，來極大地提升搜索效率。

AC自動機構建與搜索機制

構建前綴樹（Trie）

AC自動機首先會根據所有關鍵詞構建一個前綴樹。這種樹狀結構的每個節點代表一個字母，并且每個字母都指向下一個可能的字母，從而形成一個連續的路徑，表示一個或多個關鍵詞的前綴

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失配指針（Fail指針）

在搜索過程中，如果當前路徑上無法找到匹配的關鍵詞，AC自動機會利用失配指針進行快速回溯。這些指針預先設置在樹的每個節點上，指向其他可能的匹配路徑，從而避免了從頭開始搜索的低效性

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實時搜索與高效報告

AC自動機在讀取文本的同時，能夠快速地遍歷前綴樹結構。一旦發現關鍵詞出現在文本中，它能夠立即報告這個詞及其出現的位置。這種能力使得AC自動機能夠一次性高效完成大量關鍵詞的搜索任務

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算法核心組件與復雜度

核心組件：

?goto（轉跳）：每個遇到的字符都會被提交給goto結構中的狀態對象，以確定新的當前狀態

?fail（失敗轉移）：如果沒有找到匹配狀態，算法會觸發fail并回溯至深度更淺的狀態，從那里繼續搜索

?output（輸出）：每當達到與整個關鍵詞相匹配的狀態時，該狀態會被發送到輸出集合中，完成掃描后即可讀取這些匹配項

時間復雜度：

Aho-Corasick算法的時間復雜度為O(n)，其中n是文本的長度。這意味著無論提供多少關鍵詞，搜索的性能都將呈線性下降，與關鍵詞的數量無關。

AC自動機的應用

AC自動機在多種場景下都能發揮重要作用，包括：

?在文本中查找并鏈接或突出顯示關鍵詞，提高信息的可檢索性

?為純文本添加語義，使文本內容更加豐富和有層次

?檢查文本中的語法錯誤，通過與詞典的對比來識別和糾正錯誤

應用案例：使用Aho-Corasick算法來識別和高亮HTML文本中的關鍵詞

本Java程序將演示如何使用Aho-Corasick自動機庫來搜索和高亮HTML文本中的關鍵詞。程序首先構建一個自動狀態機，該狀態機被訓練識別一系列中文關鍵詞。然后，程序將處理HTML文檔，查找這些關鍵詞的出現，并用標簽將它們包裹起來，以實現加粗顯示的效果。

第一步：Maven依賴配置，引入Aho-Corasick自動機庫

    org.ahocorasick
    ahocorasick
    0.6.3

第二步：代碼實現

public class HighlightKeywordsInHtml {

   public static void main(String[] args) {
        // 定義HTML內容的字符串，包含了南京大學的介紹
        String htmlContent = createHtmlContentForNanjingUniversity();
        // 創建Aho-Corasick Trie的構建器實例
        Trie trie = buildAhoCorasickTrie();
        // 使用Trie實例處理HTML文本，獲取匹配的Token集合
        Collection tokens = trie.tokenize(htmlContent);
        // 使用StringBuilder構建最終的HTML字符串，用于輸出高亮的關鍵詞
        StringBuilder html = new StringBuilder();
        html.append("

第三步：運行程序，符合預期

本文對Aho-Corasick（AC）自動機算法進行了拋磚引玉，揭示了其在處理大規模文本數據方面的卓越性能和應用潛力。若你渴望深入挖掘AC算法的精髓，進一步探索其高級應用和實現細節，建議參考以下的參考資料進行進一步的學習與挖掘。

參考資料

1. http://cr.yp.to/bib/1975/aho.pdf?

2. https://github.com/robert-bor/aho-corasick

審核編輯 黃宇