库与检测算法 AC/BM 原理

ACBM算法:

ACBM算法是在AC自动机的基础之上,引入了BM算法的多模扩展,实现的高效的多模匹配。和AC自动机不同的是,ACBM算法不需要扫描目标文本串中的每一个字符,可以利用本次匹配不成功的信息,跳过尽可能多的字符,实现高效匹配。

比如:{P} = {her,where,redo},匹配过程如下:

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可以看到在匹配步骤如下:

1、  选定一个匹配起始位置。

2、  使用AC树进行匹配,如果匹配失效,跳转步骤1;如果匹配成功,可根据应用需要跳转至步骤1或者退出。

ACBM算法的核心思想就是让每次匹配的起始位置跨度尽可能的大,以提高效率。

上例中,采用的是整体上正向匹配+反向的AC自动机;可以采用整体上反向的匹配+正向的AC自动机。

ACBM算法中的AC算法部分比AC自动机算法的实现要简单,不需要考虑失效函数的问题,也就是说ACBM算法中实现的AC算法部分是一棵树,而在AC自动机的实现是一个图。

ACBM算法中的BM算法的实现要比BM算法本身的实现要复杂一些,因为这是对BM算法的多模式一种扩展。

ACBM算法中的核心数据结构:

1、  MinLen,模式串集合中最短那个模式串的长度:比较失配时最多跳跃的字符个数不能超过Minlen。

2、  ACTree,由模式串集合构建出的状态树,构建方法和AC自动机的构建方法相同,而且不需要计算失效函数,比较简单。

3、  BCshift[256]:ACTree对应一个坏字符数组,当匹配失效时,查找该数组计算坏字符偏移量。

4、  GSshift:AC树的每一个节点对应一个好后缀偏移量。

ACBM算法的核心部分是计算BCshift和GSshift,可参考BM算法的实现

参考资料


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