摘  要： AC（Aho-Corasick）自動(dòng)機(jī)是經(jīng)典的多模式匹配算法，但在模式串字符集較大的情況下，AC自動(dòng)機(jī)的存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)較大。為降低存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)提出了存儲(chǔ)優(yōu)化的多模式匹配算法SMMA，該算法在Trie樹(shù)建立階段利用正向表來(lái)存儲(chǔ)每個(gè)狀態(tài)的后續(xù)狀態(tài)指針以及失配指針，而無(wú)需存儲(chǔ)字符集所有字符的后繼指針，從而壓縮了每個(gè)狀態(tài)的儲(chǔ)存空間。實(shí)驗(yàn)表明，所提出的算法與AC自動(dòng)機(jī)算法在時(shí)間效率上相近，但極大地降低了存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)。

　　關(guān)鍵詞： 模式匹配；AC自動(dòng)機(jī)；Trie樹(shù)

0 引言

　　模式匹配算法一直是信息領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于入侵檢測(cè)、生物信息學(xué)、模式識(shí)別等領(lǐng)域[1]。模式匹配算法可以分為單模式匹配算法[2-3]和多模式匹配算法[4-8]。Aho-Corasick算法[4]（以下簡(jiǎn)稱(chēng)AC算法）是經(jīng)典的多模式匹配算法，它把所有模式串構(gòu)建成Trie樹(shù)，并進(jìn)一步預(yù)處理得到有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)，對(duì)主串的一次掃描即可完成所有模式串的匹配。Commentz-Walter算法（CW算法）[5]建立反向自動(dòng)機(jī)，在模式匹配階段利用壞字規(guī)則和好后綴規(guī)則，在失配時(shí)滑動(dòng)最大的距離，實(shí)現(xiàn)了模式串的跳躍匹配，減少了時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。Wu-Manber（WM）算法[6]對(duì)多模式串進(jìn)行預(yù)處理，建立三張映射表進(jìn)行部分匹配，最后進(jìn)行全模式匹配，提高了效率。參考文獻(xiàn)[7]提出了改進(jìn)的多模式匹配算法，在DFSA算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合QS算法[8]思想，利用匹配過(guò)程中匹配失敗信息，跳過(guò)盡可能多的字符。

　　AC算法的一個(gè)不足是需要為自動(dòng)機(jī)每個(gè)狀態(tài)分配空間，在模式串字符集比較大的情況下，算法空間復(fù)雜度比較大。極端情況下，需要使用外存來(lái)保存匹配過(guò)程的中間信息，嚴(yán)重影響算法效率。為此，參考文獻(xiàn)[9]提出基于異構(gòu)隱式存儲(chǔ)的多模式匹配算法，從橫向扇出壓縮與縱向路徑壓縮入手，減少了空間開(kāi)銷(xiāo)，但算法的空間壓縮率不高，且算法效率有所降低。參考文獻(xiàn)[10]通過(guò)選擇性分群減小匹配算法的空間復(fù)雜度，有效解決導(dǎo)致DFA狀態(tài)膨脹的問(wèn)題。參考文獻(xiàn)[11]提出了對(duì)DFA進(jìn)行高效存儲(chǔ)的方法，從DFA狀態(tài)數(shù)目和狀態(tài)轉(zhuǎn)移數(shù)目?jī)煞矫孢M(jìn)行壓縮。在復(fù)合的FSM中，利用新的正則特征，進(jìn)一步存儲(chǔ)壓縮，但是算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜、壓縮性能不穩(wěn)定、時(shí)間效率不高，實(shí)際工程應(yīng)用不理想。為了減少自動(dòng)機(jī)各結(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)空間，TUCK N等人[12]在每個(gè)結(jié)點(diǎn)中增加一個(gè)位圖數(shù)據(jù)，以記錄當(dāng)前結(jié)點(diǎn)所有的下一層結(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，壓縮了存儲(chǔ)空間。AC-bitmap[13]則將自動(dòng)機(jī)的所有結(jié)點(diǎn)按模式樹(shù)結(jié)構(gòu)的層數(shù)進(jìn)行劃分，使得兩種存儲(chǔ)方式共存，以壓縮算法的存儲(chǔ)空間。但是，基于位圖壓縮自動(dòng)機(jī)算法要求采用連續(xù)的地址空間存儲(chǔ)，以加快轉(zhuǎn)移時(shí)的查找速度，算法實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜，并且算法要求為每個(gè)結(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)一個(gè)位圖信息，隨著字母表的不斷增大，其存儲(chǔ)空間將迅速增大。

　　為更好地優(yōu)化多模式匹配算法的空間復(fù)雜度，本文提出了基于存儲(chǔ)優(yōu)化的多模式匹配算法（Storage-optimized Multi-pattern Matching Algorithm，SMMA）。該算法在建立Trie樹(shù)時(shí)，動(dòng)態(tài)建立自動(dòng)機(jī)上每個(gè)狀態(tài)結(jié)點(diǎn)的字符集，只保留Trie樹(shù)上的有效路徑信息，以保證用最小的空間代價(jià)存儲(chǔ)模式串的所有信息，避免了無(wú)效字符路徑的創(chuàng)建，壓縮了儲(chǔ)存空間。在模式匹配階段，通過(guò)在自動(dòng)機(jī)上的狀態(tài)轉(zhuǎn)移完成匹配。在保持算法時(shí)間復(fù)雜度不變的情況下，顯著降低了算法的空間開(kāi)銷(xiāo)。

1 相關(guān)概念

　　定義1 設(shè)p為T(mén)rie樹(shù)的一個(gè)結(jié)點(diǎn)，則Trie樹(shù)中從根結(jié)點(diǎn)到結(jié)點(diǎn)p的簡(jiǎn)單路徑上所有字符組成的字符序列稱(chēng)為結(jié)點(diǎn)p的路徑，記為path（p）。構(gòu)成path（p）中字符的個(gè)數(shù)稱(chēng)為結(jié)點(diǎn)p的路徑長(zhǎng)度，記為L(zhǎng)en（p）。

　　定義2 設(shè)p為T(mén)rie樹(shù)的一個(gè)結(jié)點(diǎn)，若結(jié)點(diǎn)p的路徑path（p）是一個(gè)模式串，則稱(chēng)結(jié)點(diǎn)p為匹配點(diǎn)，否則稱(chēng)為非匹配點(diǎn)。

　　定義3 自動(dòng)機(jī)M是一個(gè)五元組：M=（Q，?撞，g，q0，F(xiàn)）。其中：Q是有窮狀態(tài)集；?撞是字母表；g是轉(zhuǎn)移函數(shù)，轉(zhuǎn)向下一個(gè)狀態(tài)；q0是初始狀態(tài)；F是自動(dòng)機(jī)M上的終止?fàn)顟B(tài)集。

　　定義4 設(shè)pa、p為自動(dòng)機(jī)上的狀態(tài)結(jié)點(diǎn)，c為字符集中的一個(gè)字符，若?堝p，pa，c，path（p）=c+path（pa），p∈Q，pa∈Q，c∈（sigma），則稱(chēng)pa為p的后綴結(jié)點(diǎn)，記為S（p）。

　　定義5 設(shè)p為T(mén)rie樹(shù)的一個(gè)結(jié)點(diǎn)，當(dāng)且僅當(dāng)結(jié)點(diǎn)p或其后綴結(jié)點(diǎn)為匹配點(diǎn)，結(jié)點(diǎn)p具有匹配性。

　　定義6 設(shè)p為自動(dòng)機(jī)上的一個(gè)狀態(tài)結(jié)點(diǎn)，則稱(chēng)Len（S（p））為結(jié)點(diǎn)p的匹配長(zhǎng)度。

2 SMMA模式匹配算法

　　2.1 SMMA算法的基本思想

　　SMMA算法包括三個(gè)階段：建立Trie樹(shù)階段、建立自動(dòng)機(jī)階段和模式匹配階段。SMMA算法在建立Trie樹(shù)時(shí)，并不像傳統(tǒng)的AC自動(dòng)機(jī)那樣為每一個(gè)結(jié)點(diǎn)開(kāi)辟字符集大小的后繼指針空間，而是根據(jù)具體的模式串信息動(dòng)態(tài)地?cái)U(kuò)增Trie樹(shù)結(jié)點(diǎn)的后繼指針空間，因此只保留Trie樹(shù)上的有效路徑信息，避免了無(wú)效字符路徑的創(chuàng)建，壓縮了儲(chǔ)存空間。在實(shí)現(xiàn)時(shí)，SMMA用正向表來(lái)存儲(chǔ)Trie樹(shù)。

　　建立自動(dòng)機(jī)和模式匹配階段都有查詢(xún)當(dāng)前結(jié)點(diǎn)cur的某個(gè)后繼ch的操作goto（cur，ch）。若當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的后繼結(jié)點(diǎn)不存在，則繼續(xù)查詢(xún)goto（fail[cur]，ch）。為了快速求得所需的后繼結(jié)點(diǎn)，本文用Next（cur，ch）函數(shù)獲得后繼結(jié)點(diǎn)編號(hào)，Next（）函數(shù)的實(shí)現(xiàn)在2.3節(jié)介紹。

　　2.2 正向表

　　正向表是一種邊表，空間代價(jià)與鄰接表相當(dāng)，由于正向表沒(méi)有使用指針而減少了一部分結(jié)構(gòu)性開(kāi)銷(xiāo)，在存儲(chǔ)樹(shù)和稀疏圖時(shí)具有巨大優(yōu)勢(shì)。將正向表應(yīng)用于A(yíng)C自動(dòng)機(jī)多模式匹配算法，可以壓縮所需的存儲(chǔ)空間，減少算法空間開(kāi)銷(xiāo)。

　　2.3 結(jié)點(diǎn)后繼獲得函數(shù)Next（）

　　算法1 結(jié)點(diǎn)后繼獲得函數(shù)Next（x，c）

　　輸入：當(dāng)前結(jié)點(diǎn)編號(hào)x，轉(zhuǎn)移字符c

　　輸出：當(dāng)前結(jié)點(diǎn)x以字符c為轉(zhuǎn)移條件的后繼結(jié)點(diǎn)編號(hào)

　?、俪跏蓟呏羔榠←head[x]；

　?、谌暨呏羔榠為空，則轉(zhuǎn)到⑤；

　　③若edge[i].ch==c，則返回edge[i].to結(jié)點(diǎn)的編號(hào)；

　?、苓呏羔榠指向下一條邊：i←edge[i].next，并轉(zhuǎn)到②；

　?、萑艚Y(jié)點(diǎn)x為根結(jié)點(diǎn)，則返回0（根結(jié)點(diǎn)編號(hào)）；

　　⑥遞歸調(diào)用結(jié)點(diǎn)后繼獲得函數(shù)，返回Next（tree[x].fail，c）。

　　2.4 建立Trie樹(shù)階段

　　算法2 模式串插入算法

　　輸入：待插入字符串a(chǎn)rr[]，待插入字符串的標(biāo)號(hào)index

　　輸出：將字符串a(chǎn)rr[]插入Trie樹(shù)

　?、俪跏蓟址羔榠←0，設(shè)置當(dāng)前結(jié)點(diǎn)指針cur←0（Trie樹(shù)根結(jié)點(diǎn)），計(jì)算字符串長(zhǎng)度len←strlen（arr）；

　?、谌鬷≥len，則轉(zhuǎn)到{13}；

　　③初始化邊指針j←head[cur]；

　　④若邊指針j為空，則轉(zhuǎn)到⑦；

　?、萑鬳dge[j].ch==arr[i]，則轉(zhuǎn)到⑦；

　?、捱呏羔榡指向下一條邊：j←edge[j].next，并轉(zhuǎn)到④；

　?、呷暨呏羔榡非空，則轉(zhuǎn)到⑨；

　?、嗲蹇战Y(jié)點(diǎn)編號(hào)為nodeNo的結(jié)點(diǎn)，增加一條以cur為源點(diǎn)，以nodeNo為終點(diǎn)，邊上的字符為arr[i]的有向邊，并依次設(shè)置cur←nodeNo，nodeNo←nodeNo+1，轉(zhuǎn)到⑩；

　?、釋dge[j].to結(jié)點(diǎn)設(shè)置為當(dāng)前結(jié)點(diǎn)：cur←edge[j].to；

　?、馊鬷!=len-1，則轉(zhuǎn)到{12}；

　　{11}更新當(dāng)前結(jié)點(diǎn)信息：tree[cur].end←index，tree[cur].len←len，tree[cur].isDanger←True；

　　{12}設(shè)置i←i+1，轉(zhuǎn)到②；

　　{13}插入完成，返回。

　　2.5 建立自動(dòng)機(jī)階段

　　建立自動(dòng)機(jī)是實(shí)現(xiàn)SMMA算法的關(guān)鍵。建立自動(dòng)機(jī)時(shí)，需要對(duì)Trie樹(shù)進(jìn)行廣度優(yōu)先遍歷（Breadth First Search，BFS），預(yù)處理Trie樹(shù)上每個(gè)結(jié)點(diǎn)的后綴結(jié)點(diǎn)、匹配性等信息，以便在模式匹配階段快速轉(zhuǎn)移狀態(tài)，在失配時(shí)，能根據(jù)建立自動(dòng)機(jī)階段預(yù)處理出的信息快速確定所需要的后繼狀態(tài)。利用Next（）函數(shù)快速返回其后綴結(jié)點(diǎn)的編號(hào)。

　　算法3 自動(dòng)機(jī)建立算法

　　輸入：Trie樹(shù)Tree[]

　　輸出：建立自動(dòng)機(jī)

　?、俪跏蓟?duì)列Q的隊(duì)頭指針l和隊(duì)尾指針h：l←0，h←0，并設(shè)置邊指針i←head[0]；

　?、谌暨呏羔榠為空，則轉(zhuǎn)到⑤；

　?、蹖dge[i].to結(jié)點(diǎn)放入隊(duì)尾：Q[h]←edge[i].to，h←h+1，并設(shè)置edge[i].to結(jié)點(diǎn)的后綴結(jié)點(diǎn)為自動(dòng)機(jī)的起始結(jié)點(diǎn)：tree[edge[i].to].fail←0；

　?、苓呏羔榠指向下一條邊：i←edge[i].next，并轉(zhuǎn)到②；

　?、萑鬺≥h，則轉(zhuǎn)到⑩；

　?、拊O(shè)置當(dāng)前結(jié)點(diǎn)指針cur：cur←Q[l]，l←l+1，并設(shè)置邊指針i←head[cur]；

　?、呷暨呏羔槥榭眨瑒t轉(zhuǎn)到⑤；

　　⑧利用結(jié)點(diǎn)后繼獲得函數(shù)計(jì)算edge[i].to結(jié)點(diǎn)的后綴結(jié)點(diǎn)：tree[edge[i].to].fail←child（tree[cur].fail，edge[i].ch），更新edge[i].to結(jié)點(diǎn)的信息并將該結(jié)點(diǎn)放入隊(duì)尾：tree[edge[i].to].isDanger←tree[edge[i].to].isDanger|tree[tree[edge[i].to].fail].isDanger，Q[h]←edge[i].to，h←h+1；

　?、徇呏羔榠指向下一條邊：i←edge[i].next，并轉(zhuǎn)到⑦；

　?、庾詣?dòng)機(jī)建立完成，返回。

　　2.6 模式匹配階段

　　從自動(dòng)機(jī)的初始狀態(tài)結(jié)點(diǎn)開(kāi)始，以主串中各字符為轉(zhuǎn)移條件，用Next（）函數(shù)返回當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的后繼結(jié)點(diǎn)，再將當(dāng)前結(jié)點(diǎn)指針cur轉(zhuǎn)移到該后繼結(jié)點(diǎn)上。若該結(jié)點(diǎn)未被訪(fǎng)問(wèn)并且具有匹配性，則設(shè)置臨時(shí)結(jié)點(diǎn)指針p，并賦初值為cur，同時(shí)標(biāo)記該結(jié)點(diǎn)為已訪(fǎng)問(wèn)的結(jié)點(diǎn)，根據(jù)具體需要獲取數(shù)據(jù)信息，再將結(jié)點(diǎn)指針p轉(zhuǎn)移到結(jié)點(diǎn)p的后綴結(jié)點(diǎn)上。

3 算法的時(shí)空復(fù)雜度

　　設(shè)自動(dòng)機(jī)的狀態(tài)結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為N，字符集規(guī)模為∑，文本主串長(zhǎng)度為L(zhǎng)，模式串集合大小為P，模式串集合的總規(guī)模為，其中，l（i）為第i個(gè)模式串的長(zhǎng)度。

　　3.1 空間復(fù)雜度分析

　　在建立自動(dòng)機(jī)階段，AC算法需要對(duì)每個(gè)狀態(tài)結(jié)點(diǎn)建立字符集大小的空間，空間復(fù)雜度為O（N*?撞）。SMMA算法對(duì)于自動(dòng)機(jī)的每個(gè)狀態(tài)結(jié)點(diǎn)只保留必要的結(jié)點(diǎn)信息，其所占用的存儲(chǔ)空間大小與自動(dòng)機(jī)的結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)呈線(xiàn)性相關(guān)，因此SMMA算法存儲(chǔ)自動(dòng)機(jī)的空間復(fù)雜度為O（N）。AC算法和SMMA算法都需要存儲(chǔ)待匹配的文本主串和各模式串的信息，存儲(chǔ)待匹配的文本主串的空間復(fù)雜度為O（L），存儲(chǔ)模式串集合具體信息的空間復(fù)雜度為）。

　　因此，AC算法的總空間復(fù)雜度為∑+L），SMMA算法的總空間復(fù)雜度為+L）。但隨著字符集規(guī)?！坪湍Ｊ酱螾的增大，AC算法的空間消耗的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)快于SMMA算法。

　　3.2 時(shí)間復(fù)雜度分析

　　在建立Trie樹(shù)階段，在插入模式串的每個(gè)字符時(shí)都需要遍歷當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的所有后繼結(jié)點(diǎn)，該階段最差時(shí)間復(fù)雜度為。

　　在建立自動(dòng)機(jī)階段，SMMA算法需要通過(guò)BFS序遍歷所有結(jié)點(diǎn)，預(yù)處理出每個(gè)狀態(tài)結(jié)點(diǎn)的后綴結(jié)點(diǎn)、匹配性等重要信息，對(duì)于Trie樹(shù)上的每一條從根到葉的路徑上的結(jié)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，它們的后綴結(jié)點(diǎn)離根的距離一般是逐層增長(zhǎng)的，若不是，則進(jìn)行多次回溯，而回溯的總次數(shù)不會(huì)大于路徑上的結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，其平均時(shí)間復(fù)雜度為O（l（i）*∑），所以建立自動(dòng)機(jī)階段的最差時(shí)間復(fù)雜度為O（N*∑）。

　　在主串匹配階段，SMMA算法轉(zhuǎn)移所需的時(shí)間復(fù)雜度為O（∑）。由于可能出現(xiàn)主串失配的情況而需要多次回溯查找后繼結(jié)點(diǎn)，但每次失配時(shí)，回溯查詢(xún)的次數(shù)最多僅為當(dāng)前結(jié)點(diǎn)所在層的深度。因此最壞情況下進(jìn)行了主串長(zhǎng)度次回溯，其平均時(shí)間復(fù)雜度為O（L*∑），而設(shè)立臨時(shí)結(jié)點(diǎn)指針回溯查詢(xún)具有相同后綴的模式串的次數(shù)不會(huì)超過(guò)自動(dòng)機(jī)的狀態(tài)結(jié)點(diǎn)數(shù)，其最差時(shí)間復(fù)雜度為O（N），因此主串匹配階段的總時(shí)間復(fù)雜度為O（L*∑+N）。

　　AC算法在建立Trie樹(shù)階段的時(shí)間復(fù)雜度為，在建立自動(dòng)機(jī)階段的時(shí)間復(fù)雜度為O（N*∑），在主串匹配階段的時(shí)間復(fù)雜度為O（L）。

　　綜上所述，SMMA的總時(shí)間復(fù)雜度為O（∑（l（i）*∑）+N*∑+L*∑+N），在字符集規(guī)模?撞和模式串集合P不斷增大的情況下，SMMA算法和AC算法的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)具有相同數(shù)量級(jí)的增長(zhǎng)速度。

4 實(shí)驗(yàn)仿真

　　實(shí)驗(yàn)部分測(cè)試了SMMA算法，同時(shí)比較SMMA算法和AC算法、AC_bitmap算法的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)和空間開(kāi)銷(xiāo)。本文隨機(jī)產(chǎn)生100 KB文本主串，并給出不同字符集大小的模式串集合，各模式串長(zhǎng)度均為100 B，程序運(yùn)行結(jié)果：處理模式串集合，給出每個(gè)模式串與主串的關(guān)系信息，例如模式串是否匹配、模式串在主串中的位置等。實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)如圖1~圖6所示，其中P為模式串規(guī)模，∑為字符集大小。

　　分析可見(jiàn)SMMA算法在漸近時(shí)間復(fù)雜度上與AC算法相同，僅在常數(shù)上有所增加，在模式串規(guī)模擴(kuò)大、字符集大小增大的情況下，SMMA算法極大地減少了多模式匹配算法的空間消耗。SMMA算法與AC_bitmap算法的時(shí)空效率十分接近，平均情況下，SMMA算法的時(shí)間效率比AC_bitmap算法提升了5.8%，空間消耗減少了16.3%。但隨著模式串規(guī)模和字符集大小的增加，SMMA算法的優(yōu)勢(shì)更加明顯。

5 結(jié)論

　　本文提出的SMMA算法避免了無(wú)效字符路徑的創(chuàng)建，壓縮了多模式匹配算法的儲(chǔ)存空間，優(yōu)化了空間效率，有效地改進(jìn)了AC算法在存儲(chǔ)空間上的缺陷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SMMA算法具有高效的時(shí)空效率，在模式串規(guī)模與字符集規(guī)模增大的情況下，優(yōu)勢(shì)更加明顯。

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