Aho Corasick自动机结合DoubleArrayTrie极速多模式匹配

本文使用Double Array Trie实现了一个性能极高的Aho Corasick自动机，应用于分词可以取得1400万字每秒，约合27MB/s的分词速度。其中词典为150万词，构建耗时1801 ms。以前就在构想将AC自动机与双数组Trie树结合起来（注：后来发现这就是1989年Aoe, J. I.提出双数组的初衷），考虑到持久化比较困难（goto和fail表是内存指针/引用），一直没下决心实现，今天终于成功了。

AC自动机能高速完成多模式匹配，然而具体实现聪明与否决定最终性能高低。大部分实现都是一个Map<Character, State>了事，无论是TreeMap的对数复杂度，还是HashMap的巨额空间复杂度与哈希函数的性能消耗，都会降低整体性能。

双数组Trie树能高速O(n)完成单串匹配，并且内存消耗可控，然而软肋在于多模式匹配，如果要匹配多个模式串，必须先实现前缀查询，然后频繁截取文本后缀才可多匹配，这样一份文本要回退扫描多遍，性能极低。

如果能用双数组Trie树表达AC自动机，就能集合两者的优点，得到一种近乎完美的数据结构。在我的Java实现中，我称其为AhoCorasickDoubleArrayTrie，支持泛型和持久化，自己非常喜爱。

惠施在梁国当宰相，庄子去看望他。有的人对惠施说：“庄子到梁国来，想取代你做宰相。”于是惠施非常害怕，在国都中搜捕（庄子）三天三夜。庄子前去见他，说：“南方有一种鸟，它的名字叫鹓雏，你知道它吗 ? 鹓雏鸟从南海起飞，飞到北海去，不是梧桐树不栖息，不是竹子的果实不吃，不是甜美的泉水不喝。在这时，一只猫头鹰得到一只腐臭的老鼠，鹓雏从它面前飞过，猫头鹰仰头看着鹓雏鸟，发出 ‘ 吓 ’ 的怒斥声。而你是以为我想要你梁国宰相的官位所以来恐吓我吗？”

——转自《庄子·秋水篇》，百度百科译文。

原理

预备知识的图解请参考：《Aho-Corasick算法的Java实现与分析》《双数组Trie树(DoubleArrayTrie)Java实现》，请不要在不懂任何一个原理的情况下继续阅读。

基本原理是为一颗双数组Trie树的每个状态（体现为下标）附上额外的信息。在《Aho-Corasick算法的Java实现与分析》我曾经提到过，AC自动机的基础（success表）就是Trie树，只不过比Trie树多了output表和fail表。那么AhoCorasickDoubleArrayTrie的构建原理就是为每个状态（base[i]和check[i]）构建output[i][]和fail[i]。

构建

双数组Trie树的构建是一个先序dfs，AC自动机的构建是一个先序bfs。如果同时构建或者先构建AC自动机，那么AC自动机的每个状态将无法对应到双数组Trie树的状态；另一方面，同步构建会导致代码不可控。

所以我的实现中采取了三步构建法——

构建trie树

即将所有模式串构建为一颗字典树，同时将终止状态绑定外部value。在实现上可以先用TreeMap简单实现。

构建双数组Trie树

有了trie树，将其压缩到两个数组上非常简单。有一些实现已经做得非常不错了，比如前面介绍的《双数组Trie树(DoubleArrayTrie)Java实现》。

与单独构建双数组Trie树不同，在为一个trie树State创建base[i]的时候，让该State记住自己的i，这样就建立State和下标的映射。

构建AC自动机

在构建AC自动机时，每构建一个节点State的fail表，就利用上述映射下标State.id将fail[id]设为failState.id。对于output表，也是同理。

其实构建完全可以离线进行，并不要求苛刻的速度。

查询

精确单模式匹配

AhoCorasickDoubleArrayTrie本质上是一颗双数组Trie树，所以它也像双数组Trie树一样支持精确单模式匹配，具体过程依然与《双数组Trie树(DoubleArrayTrie)Java实现》相同。

前缀查询

同上

多模式匹配

在《Aho-Corasick算法的Java实现与分析》中，每次转移返回的都是一个State引用，但是这次将其改为返回id，利用下标id，既可以按照success表（双数组base和check）转移，转移失败时也可以按照fail[id]退回到合适的位置。

具体实现

本文代码已集成到HanLP中开源：http://www.hankcs.com/nlp/hanlp.html

另外，单独的AhoCorasickDoubleArrayTrie类库也已经开源：https://github.com/hankcs/AhoCorasickDoubleArrayTrie 

接口

返回所有匹配到的模式串

/**
 * 匹配母文本
 *
 * @param text 一些文本
 * @return 一个pair列表
 */
public List<Hit<V>> parseText(String text)

其中Hit是一个表示命中结果的结构：

/**
 * 一个命中结果
 *
 * @param <V>
 */
public class Hit<V>
{
    /**
     * 模式串在母文本中的起始位置
     */
    public final int begin;
    /**
     * 模式串在母文本中的终止位置
     */
    public final int end;
    /**
     * 模式串对应的值
     */
    public final V value;
}

即时处理接口

很明显，返回一个巨大的List并不是个好主意，AhoCorasickDoubleArrayTrie提供即时处理的结构：

/**
 * 处理文本
 *
 * @param text      文本
 * @param processor 处理器
 */
public void parseText(String text, IHit<V> processor)

其中IHit<V>是一个轻便的接口：

/**
 * 命中一个模式串的处理方法
 */
public interface IHit<V>
{
    /**
     * 命中一个模式串
     *
     * @param begin 模式串在母文本中的起始位置
     * @param end   模式串在母文本中的终止位置
     * @param value 模式串对应的值
     */
    void hit(int begin, int end, V value);
}

调用方法

        TreeMap<String, String> map = new TreeMap<>();
        String[] keyArray = new String[]
                {
                        "hers",
                        "his",
                        "she",
                        "he"
                };
        for (String key : keyArray)
        {
            map.put(key, key);
        }
        AhoCorasickDoubleArrayTrie<String> act = new AhoCorasickDoubleArrayTrie<>();
        act.build(map);
        act.parseText("uhers", new AhoCorasickDoubleArrayTrie.IHit<String>()
        {
            @Override
            public void hit(int begin, int end, String value)
            {
                System.out.printf("[%d:%d]=%s\n", begin, end, value);
            }
        });
        // 或者System.out.println(act.parseText("uhers"));

输出

[1:3]=he
[1:5]=hers

一些调试输出：

output:
107 : [0]
118 : [1]
120 : [2]
123 : [3, 0]
fail:
1 : 1
118 : 117
120 : 117
122 : 106
123 : 107
DoubleArrayTrie：
char =      ×    h    e     ×    i    s     s      ×    s     ×    h    e     ×
i    =      0   106   107   108   111   117   118   119   120   121   122   123   124
base =      1     5   108    -1     4    17   119    -2   121    -3    21   124    -4
check=      0     1     5   108     5     1     2   119     4   121    17    21   124

分词

将AhoCorasickDoubleArrayTrie应用于分词简直是物尽其用，HanLP中的核心词典已经替换为由AhoCorasickDoubleArrayTrie提供支持：

CoreDictionaryACDAT.trie.parseText(charArray, new AhoCorasickDoubleArrayTrie.IHit<CoreDictionary.Attribute>()
{
    @Override
    public void hit(int begin, int end, CoreDictionary.Attribute value)
    {
        wordNetStorage.add(begin + 1, new Vertex(new String(charArray, begin, end - begin), value));
    }
});

另外，HanLP中还实现了一个基于AhoCorasickDoubleArrayTrie的最长分词器：

    public void testACSegment() throws Exception
    {
        Segment segment = new AhoCorasickSegment();
        segment.enablePartOfSpeechTagging(true);
        System.out.println(segment.seg("江西鄱阳湖干枯，中国最大淡水湖变成大草原"));
    }

输出：

[江西/ns, 鄱阳湖/ns, 干枯/vi, ，/nz, 中国/ns, 最大/gm, 淡水湖/n, 变成/v, 大草原/nz]

就是这个最长分词器，得到了前文逆天的分词速度！

    public static void main(String[] args)
    {
        String text = "江西鄱阳湖干枯，中国最大淡水湖变成大草原";
        System.out.println(SpeedTokenizer.segment(text));
        long start = System.currentTimeMillis();
        int pressure = 1000000;
        for (int i = 0; i < pressure; ++i)
        {
            SpeedTokenizer.segment(text);
        }
        double costTime = (System.currentTimeMillis() - start) / (double)1000;
        System.out.printf("分词速度：%.2f字每秒", text.length() * pressure / costTime);
    }

输出：

[江西/null, 鄱阳湖/null, 干枯/null, ，/null, 中国/null, 最大/null, 淡水湖/null, 变成/null, 大草原/null]
分词速度：14164305.95字每秒

真实应用环境中，在132 ms内分完了整本《我的团长我的团》.txt，共774165字，速度是5864886.36 字/秒！

在后续试验中，我发现AC-DAT在中文上的表现不如DAT，于是又将HanLP的字符串算法改回了DAT。详见《DoubleArrayTrie和AhoCorasickDoubleArrayTrie的实用性对比》。

反馈

技术问题请在Github上发issue ，大家一起讨论，也方便集中管理。博客留言、微博私信、邮件不受理任何开源项目相关的问题，谢谢合作！

反馈问题的时候请一定附上版本号、触发代码、输入输出，否则无法处理。

References

Aoe, J. I. (1989). An efficient implementation of static string pattern matching machines. IEEE Transactions on Software Engineering, 15(8), 1010-1016.

https://github.com/hankcs/AhoCorasickDoubleArrayTrie

https://github.com/hiroshi-manabe/darts-clone-java 

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