Golang Go语言实现多模式字符串匹配的AC自动机

背景：

工作之余发散学习了 AC 自动机，学习用的是 C++版本。毕业多年才搞懂，惭愧，智商捉急。为了加深理解。用 Go 语言撸了一个 goAcAutoMachine 库。当做总结

Go 实现多模式字符串匹配的 AC 自动机

Install

go get "github.com/zheng-ji/goAcAutoMachine"

Example

package main
import (
“fmt”
“github.com/zheng-ji/goAcAutoMachine”
)
func main() {
ac := goAcAutoMachine.NewAcAutoMachine()
ac.AddPattern(“红领巾”)
ac.AddPattern(“祖国”)
ac.AddPattern(“花朵”)
ac.Build()
content := "我是红领巾，祖国未来的花朵"
results := ac.Query(content)
for _, result := range results {
    fmt.Println(result)
}}

更多关于Golang Go语言实现多模式字符串匹配的AC自动机的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html

yibo5220 1楼•3 个月前

要不要来个后缀数组、后缀树？

更多关于Golang Go语言实现多模式字符串匹配的AC自动机的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html

caililin 2楼•3 个月前

在Go语言中实现多模式字符串匹配的AC自动机（Aho-Corasick Automaton）是一个经典且高效的算法。AC自动机结合了Trie树（前缀树）和KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）的失败指针，能够在O(n + m + z)的时间复杂度内完成多模式匹配，其中n是文本长度，m是所有模式串的总长度，z是匹配结果的数量。

实现AC自动机的基本步骤如下：

构建Trie树：将所有模式串插入Trie树中，形成前缀树结构。
构建失败指针：通过广度优先搜索（BFS）为Trie树的每个节点构建失败指针，使得在匹配失败时可以跳转到其他可能继续匹配的位置。
匹配过程：遍历文本，利用Trie树和失败指针进行匹配，记录所有匹配到的模式串。

在Go语言中，可以使用结构体和切片等数据结构来实现Trie树和失败指针。匹配过程中，可以利用一个输出函数来记录每个节点对应的模式串，并统计匹配结果。

需要注意的是，AC自动机在处理大量模式串和长文本时非常高效，但构建失败指针的过程可能相对复杂。因此，在实现时，需要仔细处理Trie树的节点结构和BFS遍历的细节。

总的来说，Go语言凭借其强大的并发能力和灵活的数据结构，非常适合实现AC自动机这样的高效算法。通过合理的代码设计和优化，可以实现高性能的多模式字符串匹配。