高效文本搜索利器：AC自动机（C语言实现与性能优化详解）

基础实现：构建Trie树

首先，我们定义一个Trie节点结构：

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#define ALPHABET_SIZE 26  // 假设只处理小写字母typedef struct Node {    int isEnd;                    // 是否为某个模式串的结尾    int patternIndex;             // 模式串编号（可选）    struct Node* children[ALPHABET_SIZE];    struct Node* fail;            // 失败指针} Node;// 创建新节点Node* createNode() {    Node* node = (Node*)malloc(sizeof(Node));    node->isEnd = 0;    node->patternIndex = -1;    node->fail = NULL;    for (int i = 0; i < ALPHABET_SIZE; i++) {        node->children[i] = NULL;    }    return node;}

构建AC自动机：添加模式串并建立失败指针

接下来，我们将多个模式串插入Trie，并使用BFS构建失败指针：

#include <queue>  // C++风格，若纯C可用循环队列模拟// 插入一个模式串void insertPattern(Node* root, const char* pattern, int index) {    Node* curr = root;    for (int i = 0; pattern[i] != '\0'; i++) {        int idx = pattern[i] - 'a';        if (curr->children[idx] == NULL) {            curr->children[idx] = createNode();        }        curr = curr->children[idx];    }    curr->isEnd = 1;    curr->patternIndex = index;}// 构建失败指针（使用BFS）void buildFailureLinks(Node* root) {    std::queue<Node*> q;    // 初始化：根的所有子节点失败指针指向根，并入队    for (int i = 0; i < ALPHABET_SIZE; i++) {        if (root->children[i]) {            root->children[i]->fail = root;            q.push(root->children[i]);        } else {            root->children[i] = root;  // 优化：空指针直接指向root        }    }    while (!q.empty()) {        Node* current = q.front();        q.pop();        for (int i = 0; i < ALPHABET_SIZE; i++) {            Node* child = current->children[i];            if (child) {                // 找到当前节点失败指针的对应子节点                child->fail = current->fail->children[i];                q.push(child);            }        }    }}

注意：上面代码使用了C++的std::queue便于理解。若严格使用C语言，可用数组模拟队列。

AC自动机优化技巧

虽然基础AC自动机已经很高效，但在实际应用中仍可进一步优化。以下是三种常见且有效的AC自动机优化方法：

1. 空指针重定向（Trie压缩）

在构建失败指针时，将空的子节点直接指向其失败路径上的有效节点。这样在匹配时无需回溯，提升速度：

// 在buildFailureLinks函数中替换：for (int i = 0; i < ALPHABET_SIZE; i++) {    if (current->children[i]) {        current->children[i]->fail = current->fail->children[i];        q.push(current->children[i]);    } else {        // 关键优化：空指针直接指向失败路径上的节点        current->children[i] = current->fail->children[i];    }}

2. 输出链表（Output Links）

当一个模式是另一个模式的后缀时（如 "he" 和 "the"），我们希望一次匹配能返回所有匹配结果。为此可建立输出指针链表：

// 在Node结构中添加：struct Node* output;// 构建output指针if (child->fail->isEnd) {    child->output = child->fail;} else {    child->output = child->fail->output;}

3. 内存池优化

频繁调用malloc/free会影响性能。可预先分配大块内存（内存池），从池中分配节点，大幅提升速度并减少内存碎片。

完整匹配函数示例

void searchPatterns(Node* root, const char* text) {    Node* curr = root;    for (int i = 0; text[i] != '\0'; i++) {        int idx = text[i] - 'a';        curr = curr->children[idx];  // 得益于空指针重定向，无需判断        // 检查当前节点是否匹配        if (curr->isEnd) {            printf("Found pattern %d ending at %d\n",                    curr->patternIndex, i);        }        // 检查output链        Node* out = curr->output;        while (out) {            printf("Found pattern %d ending at %d\n",                    out->patternIndex, i);            out = out->output;        }    }}

总结

通过本文，你已经掌握了用C语言实现AC自动机的基本方法，并学习了三种关键的AC自动机优化技术：空指针重定向、输出链表和内存池管理。这些技巧能显著提升多模式匹配的效率，适用于高性能文本处理系统。

记住，多模式匹配算法的核心在于“一次扫描，多次匹配”，而AC自动机正是这一思想的完美体现。动手实践吧！你可以尝试扩展支持中文、大小写混合或通配符，进一步提升你的算法能力。

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