理解 AC 算法：飞速文本匹配利刃，抵御违禁词侵袭

人工智能

2023-10-15 11:29:41

文本匹配的利器：揭开 AC 算法的神秘面纱

在浩瀚的信息海洋中，我们总在寻找从大量数据中提取有价值信息的途径。文本匹配技术犹如一盏明灯，指引着我们从中精准定位目标内容。而 AC 算法，则是文本匹配领域的佼佼者，以其高效和准确性著称。

AC 算法：化繁为简

AC 算法巧妙地将模式串与文本串融合，在匹配过程中，字符只需比较一次，大大提高了效率。算法的核心思想是构建失败函数，它指示当模式串字符匹配失败时回退到的位置。

失败函数：匹配指南

失败函数本质上是一个数组，表示模式串中每个字符匹配失败时，应回退到模式串的某个位置。通过递归或动态规划，我们可以高效地构建失败函数，时间复杂度为 O(m)，其中 m 是模式串的长度。

匹配过程：逐个击破

匹配过程从模式串的第一个字符开始，逐个与文本串的字符比较。若匹配成功，继续下一字符比较；若失败，则回退到失败函数指示的位置继续匹配。此过程一直持续到模式串所有字符匹配完，或文本串某个位置与模式串第一个字符匹配失败。

性能优化：更上一层楼

为了进一步提升 AC 算法的性能，我们可以采用以下优化技巧：

减少失败函数调用： 使用 Sentinel 字符和循环展开等方法减少失败函数调用次数。
优化失败函数计算： 采用 KMP 或 Knuth-Morris-Pratt 算法高效计算失败函数。

AC 算法的广泛应用

AC 算法在诸多领域发挥着重要作用：

违禁词检测：快速识别文本中的敏感词汇。
生物信息学：序列匹配和比对。
数据挖掘：模式发现和文本分类。

代码示例：Python 实现

def ac_search(pattern, text):
    """AC 算法文本匹配

    参数：
        pattern（str）：模式串
        text（str）：文本串

    返回：
        匹配结果列表
    """

    # 构建失败函数
    f = [0] * len(pattern)
    for i in range(1, len(pattern)):
        j = f[i - 1]
        while j > 0 and pattern[i] != pattern[j]:
            j = f[j - 1]
        if pattern[i] == pattern[j]:
            j += 1
        f[i] = j

    # 匹配过程
    i = 0  # 文本串游标
    j = 0  # 模式串游标
    result = []
    while i < len(text):
        if pattern[j] == text[i]:
            j += 1
            if j == len(pattern):
                result.append(i - len(pattern) + 1)
                j = f[j - 1]
        else:
            if j > 0:
                j = f[j - 1]
            else:
                i += 1
        i += 1
    return result