AC 算法图示

AC（Aho-Corasick）算法图示

Aho-Corasick (AC) 算法是一种高效的多模式字符串搜索算法，由 Alfred V. Aho 和 Margaret J. Corasick 在 1975 年发明。它因其在模式匹配方面的出色性能而被广泛用于各种应用程序，例如敏感词过滤器、文本高亮和数据挖掘。

AC 算法的工作原理

AC 算法通过在模式中构造一棵失败指针（failure pointer）树来实现多模式匹配。该树由一个根节点和多个叶节点（模式）构成。根节点表示模式图的初始状态，叶节点表示模式的结束状态。从根节点到叶节点的每条路径都对应于一个模式。

失败指针树的工作原理如下：对于模式中的每个字符，算法都会检查是否存在指向具有相同字符的模式的后继节点。如果存在，则算法会将当前节点的失败指针指向该后继节点。否则，算法会将当前节点的失败指针指向根节点。

通过这种方式，AC 算法可以高效地搜索文本中的多个模式。当算法遇到一个字符时，它会沿着模式图的路径移动，直到它到达一个叶节点或失败。如果算法到达叶节点，则说明它匹配到了一个模式。如果算法失败，则它会沿着失败指针移动到下一个可能的模式。

AC 算法的优势

AC 算法具有以下优势：

• 高效性： AC 算法的时间复杂度为 O(m + n)，其中 m 是模式的总长度，n 是文本的长度。这比朴素的多模式搜索算法的时间复杂度 O(mn) 要快得多。
• 内存效率： AC 算法只需要 O(m) 的空间，其中 m 是模式的总长度。这比朴素的多模式搜索算法的空间复杂度 O(mn) 要小得多。
• 易于实现： AC 算法相对容易实现，并且有许多现成的库可以用于各种编程语言。

AC 算法的应用

AC 算法在许多应用程序中都有应用，包括：

• 敏感词过滤器： AC 算法可用于拦截敏感词或不适当的文本。它可以快速高效地检查文本中的模式，并根据需要将其删除或屏蔽。
• 文本高亮： AC 算法可用于在文本中突出显示特定模式。它可以快速高效地找到文本中的模式，并将其用不同的颜色或其他方式突出显示。
• 数据挖掘： AC 算法可用于从文本数据中挖掘模式和趋势。它可以快速高效地搜索文本中的模式，并根据需要将其计数或分组。

AC 算法图示

AC 算法的图示如下：

+--------------------+--------------------+
| 根节点            | 模式 1              |
+--------------------+--------------------+
| failure pointer     | failure pointer     |
+--------------------+--------------------+
|                   | 模式 2              |
+--------------------+--------------------+
| failure pointer     | failure pointer     |
+--------------------+--------------------+
|                   | 模式 3              |
+--------------------+--------------------+
| failure pointer     | failure pointer     |
+--------------------+--------------------+

参考：

• Aho-Corasick 算法
• Aho-Corasick 算法的 Python 实现
• AC 算法在字符串匹配中的应用