摘  要： AC（Aho-Corasick）自動機是經典的多模式匹配算法，但在模式串字符集較大的情況下，AC自動機的存儲開銷較大。為降低存儲開銷提出了存儲優化的多模式匹配算法SMMA，該算法在Trie樹建立階段利用正向表來存儲每個狀態的后續狀態指針以及失配指針，而無需存儲字符集所有字符的后繼指針，從而壓縮了每個狀態的儲存空間。實驗表明，所提出的算法與AC自動機算法在時間效率上相近，但極大地降低了存儲開銷。

　　關鍵詞： 模式匹配；AC自動機；Trie樹

0 引言

　　模式匹配算法一直是信息領域的研究熱點，廣泛應用于入侵檢測、生物信息學、模式識別等領域[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]（以下簡稱AC算法）是經典的多模式匹配算法，它把所有模式串構建成Trie樹，并進一步預處理得到有限狀態自動機，對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]建立反向自動機，在模式匹配階段利用壞字規則和好后綴規則，在失配時滑動最大的距離，實現了模式串的跳躍匹配，減少了時間開銷。Wu-Manber（WM）算法[6]對多模式串進行預處理，建立三張映射表進行部分匹配，最后進行全模式匹配，提高了效率。參考文獻[7]提出了改進的多模式匹配算法，在DFSA算法的基礎上，結合QS算法[8]思想，利用匹配過程中匹配失敗信息，跳過盡可能多的字符。

　　AC算法的一個不足是需要為自動機每個狀態分配空間，在模式串字符集比較大的情況下，算法空間復雜度比較大。極端情況下，需要使用外存來保存匹配過程的中間信息，嚴重影響算法效率。為此，參考文獻[9]提出基于異構隱式存儲的多模式匹配算法，從橫向扇出壓縮與縱向路徑壓縮入手，減少了空間開銷，但算法的空間壓縮率不高，且算法效率有所降低。參考文獻[10]通過選擇性分群減小匹配算法的空間復雜度，有效解決導致DFA狀態膨脹的問題。參考文獻[11]提出了對DFA進行高效存儲的方法，從DFA狀態數目和狀態轉移數目兩方面進行壓縮。在復合的FSM中，利用新的正則特征，進一步存儲壓縮，但是算法實現復雜、壓縮性能不穩定、時間效率不高，實際工程應用不理想。為了減少自動機各結點的存儲空間，TUCK N等人[12]在每個結點中增加一個位圖數據，以記錄當前結點所有的下一層結點的狀態，壓縮了存儲空間。AC-bitmap[13]則將自動機的所有結點按模式樹結構的層數進行劃分，使得兩種存儲方式共存，以壓縮算法的存儲空間。但是，基于位圖壓縮自動機算法要求采用連續的地址空間存儲，以加快轉移時的查找速度，算法實現比較復雜，并且算法要求為每個結點存儲一個位圖信息，隨著字母表的不斷增大，其存儲空間將迅速增大。

　　為更好地優化多模式匹配算法的空間復雜度，本文提出了基于存儲優化的多模式匹配算法（Storage-optimized Multi-pattern Matching Algorithm，SMMA）。該算法在建立Trie樹時，動態建立自動機上每個狀態結點的字符集，只保留Trie樹上的有效路徑信息，以保證用最小的空間代價存儲模式串的所有信息，避免了無效字符路徑的創建，壓縮了儲存空間。在模式匹配階段，通過在自動機上的狀態轉移完成匹配。在保持算法時間復雜度不變的情況下，顯著降低了算法的空間開銷。

1 相關概念

　　定義1 設p為Trie樹的一個結點，則Trie樹中從根結點到結點p的簡單路徑上所有字符組成的字符序列稱為結點p的路徑，記為path（p）。構成path（p）中字符的個數稱為結點p的路徑長度，記為Len（p）。

　　定義2 設p為Trie樹的一個結點，若結點p的路徑path（p）是一個模式串，則稱結點p為匹配點，否則稱為非匹配點。

　　定義3 自動機M是一個五元組：M=（Q，?撞，g，q0，F）。其中：Q是有窮狀態集；?撞是字母表；g是轉移函數，轉向下一個狀態；q0是初始狀態；F是自動機M上的終止狀態集。

　　定義4 設pa、p為自動機上的狀態結點，c為字符集中的一個字符，若?堝p，pa，c，path（p）=c+path（pa），p∈Q，pa∈Q，c∈（sigma），則稱pa為p的后綴結點，記為S（p）。

　　定義5 設p為Trie樹的一個結點，當且僅當結點p或其后綴結點為匹配點，結點p具有匹配性。

　　定義6 設p為自動機上的一個狀態結點，則稱Len（S（p））為結點p的匹配長度。

2 SMMA模式匹配算法

　　2.1 SMMA算法的基本思想

　　SMMA算法包括三個階段：建立Trie樹階段、建立自動機階段和模式匹配階段。SMMA算法在建立Trie樹時，并不像傳統的AC自動機那樣為每一個結點開辟字符集大小的后繼指針空間，而是根據具體的模式串信息動態地擴增Trie樹結點的后繼指針空間，因此只保留Trie樹上的有效路徑信息，避免了無效字符路徑的創建，壓縮了儲存空間。在實現時，SMMA用正向表來存儲Trie樹。

　　建立自動機和模式匹配階段都有查詢當前結點cur的某個后繼ch的操作goto（cur，ch）。若當前結點的后繼結點不存在，則繼續查詢goto（fail[cur]，ch）。為了快速求得所需的后繼結點，本文用Next（cur，ch）函數獲得后繼結點編號，Next（）函數的實現在2.3節介紹。

　　2.2 正向表

　　正向表是一種邊表，空間代價與鄰接表相當，由于正向表沒有使用指針而減少了一部分結構性開銷，在存儲樹和稀疏圖時具有巨大優勢。將正向表應用于AC自動機多模式匹配算法，可以壓縮所需的存儲空間，減少算法空間開銷。

　　2.3 結點后繼獲得函數Next（）

　　算法1 結點后繼獲得函數Next（x，c）

　　輸入：當前結點編號x，轉移字符c

　　輸出：當前結點x以字符c為轉移條件的后繼結點編號

　?、俪跏蓟呏羔榠←head[x]；

　?、谌暨呏羔榠為空，則轉到⑤；

　　③若edge[i].ch==c，則返回edge[i].to結點的編號；

　?、苓呏羔榠指向下一條邊：i←edge[i].next，并轉到②；

　?、萑艚Y點x為根結點，則返回0（根結點編號）；

　?、捱f歸調用結點后繼獲得函數，返回Next（tree[x].fail，c）。

　　2.4 建立Trie樹階段

　　算法2 模式串插入算法

　　輸入：待插入字符串arr[]，待插入字符串的標號index

　　輸出：將字符串arr[]插入Trie樹

　　①初始化字符指針i←0，設置當前結點指針cur←0（Trie樹根結點），計算字符串長度len←strlen（arr）；

　?、谌鬷≥len，則轉到{13}；

　?、鄢跏蓟呏羔榡←head[cur]；

　　④若邊指針j為空，則轉到⑦；

　?、萑鬳dge[j].ch==arr[i]，則轉到⑦；

　?、捱呏羔榡指向下一條邊：j←edge[j].next，并轉到④；

　?、呷暨呏羔榡非空，則轉到⑨；

　?、嗲蹇战Y點編號為nodeNo的結點，增加一條以cur為源點，以nodeNo為終點，邊上的字符為arr[i]的有向邊，并依次設置cur←nodeNo，nodeNo←nodeNo+1，轉到⑩；

　?、釋dge[j].to結點設置為當前結點：cur←edge[j].to；

　?、馊鬷!=len-1，則轉到{12}；

　　{11}更新當前結點信息：tree[cur].end←index，tree[cur].len←len，tree[cur].isDanger←True；

　　{12}設置i←i+1，轉到②；

　　{13}插入完成，返回。

　　2.5 建立自動機階段

　　建立自動機是實現SMMA算法的關鍵。建立自動機時，需要對Trie樹進行廣度優先遍歷（Breadth First Search，BFS），預處理Trie樹上每個結點的后綴結點、匹配性等信息，以便在模式匹配階段快速轉移狀態，在失配時，能根據建立自動機階段預處理出的信息快速確定所需要的后繼狀態。利用Next（）函數快速返回其后綴結點的編號。

　　算法3 自動機建立算法

　　輸入：Trie樹Tree[]

　　輸出：建立自動機

　?、俪跏蓟犃蠶的隊頭指針l和隊尾指針h：l←0，h←0，并設置邊指針i←head[0]；

　　②若邊指針i為空，則轉到⑤；

　?、蹖dge[i].to結點放入隊尾：Q[h]←edge[i].to，h←h+1，并設置edge[i].to結點的后綴結點為自動機的起始結點：tree[edge[i].to].fail←0；

　?、苓呏羔榠指向下一條邊：i←edge[i].next，并轉到②；

　?、萑鬺≥h，則轉到⑩；

　　⑥設置當前結點指針cur：cur←Q[l]，l←l+1，并設置邊指針i←head[cur]；

　　⑦若邊指針為空，則轉到⑤；

　?、嗬媒Y點后繼獲得函數計算edge[i].to結點的后綴結點：tree[edge[i].to].fail←child（tree[cur].fail，edge[i].ch），更新edge[i].to結點的信息并將該結點放入隊尾：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；

　　⑨邊指針i指向下一條邊：i←edge[i].next，并轉到⑦；

　?、庾詣訖C建立完成，返回。

　　2.6 模式匹配階段

　　從自動機的初始狀態結點開始，以主串中各字符為轉移條件，用Next（）函數返回當前結點的后繼結點，再將當前結點指針cur轉移到該后繼結點上。若該結點未被訪問并且具有匹配性，則設置臨時結點指針p，并賦初值為cur，同時標記該結點為已訪問的結點，根據具體需要獲取數據信息，再將結點指針p轉移到結點p的后綴結點上。

3 算法的時空復雜度

　　設自動機的狀態結點個數為N，字符集規模為∑，文本主串長度為L，模式串集合大小為P，模式串集合的總規模為，其中，l（i）為第i個模式串的長度。

　　3.1 空間復雜度分析

　　在建立自動機階段，AC算法需要對每個狀態結點建立字符集大小的空間，空間復雜度為O（N*?撞）。SMMA算法對于自動機的每個狀態結點只保留必要的結點信息，其所占用的存儲空間大小與自動機的結點個數呈線性相關，因此SMMA算法存儲自動機的空間復雜度為O（N）。AC算法和SMMA算法都需要存儲待匹配的文本主串和各模式串的信息，存儲待匹配的文本主串的空間復雜度為O（L），存儲模式串集合具體信息的空間復雜度為）。

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

　　3.2 時間復雜度分析

　　在建立Trie樹階段，在插入模式串的每個字符時都需要遍歷當前結點的所有后繼結點，該階段最差時間復雜度為。

　　在建立自動機階段，SMMA算法需要通過BFS序遍歷所有結點，預處理出每個狀態結點的后綴結點、匹配性等重要信息，對于Trie樹上的每一條從根到葉的路徑上的結點來說，它們的后綴結點離根的距離一般是逐層增長的，若不是，則進行多次回溯，而回溯的總次數不會大于路徑上的結點個數，其平均時間復雜度為O（l（i）*∑），所以建立自動機階段的最差時間復雜度為O（N*∑）。

　　在主串匹配階段，SMMA算法轉移所需的時間復雜度為O（∑）。由于可能出現主串失配的情況而需要多次回溯查找后繼結點，但每次失配時，回溯查詢的次數最多僅為當前結點所在層的深度。因此最壞情況下進行了主串長度次回溯，其平均時間復雜度為O（L*∑），而設立臨時結點指針回溯查詢具有相同后綴的模式串的次數不會超過自動機的狀態結點數，其最差時間復雜度為O（N），因此主串匹配階段的總時間復雜度為O（L*∑+N）。

　　AC算法在建立Trie樹階段的時間復雜度為，在建立自動機階段的時間復雜度為O（N*∑），在主串匹配階段的時間復雜度為O（L）。

　　綜上所述，SMMA的總時間復雜度為O（∑（l（i）*∑）+N*∑+L*∑+N），在字符集規模?撞和模式串集合P不斷增大的情況下，SMMA算法和AC算法的時間開銷具有相同數量級的增長速度。

4 實驗仿真

　　實驗部分測試了SMMA算法，同時比較SMMA算法和AC算法、AC_bitmap算法的時間開銷和空間開銷。本文隨機產生100 KB文本主串，并給出不同字符集大小的模式串集合，各模式串長度均為100 B，程序運行結果：處理模式串集合，給出每個模式串與主串的關系信息，例如模式串是否匹配、模式串在主串中的位置等。實驗所得數據如圖1~圖6所示，其中P為模式串規模，∑為字符集大小。

　　分析可見SMMA算法在漸近時間復雜度上與AC算法相同，僅在常數上有所增加，在模式串規模擴大、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算法的時空效率十分接近，平均情況下，SMMA算法的時間效率比AC_bitmap算法提升了5.8%，空間消耗減少了16.3%。但隨著模式串規模和字符集大小的增加，SMMA算法的優勢更加明顯。

5 結論

　　本文提出的SMMA算法避免了無效字符路徑的創建，壓縮了多模式匹配算法的儲存空間，優化了空間效率，有效地改進了AC算法在存儲空間上的缺陷。實驗結果表明，SMMA算法具有高效的時空效率，在模式串規模與字符集規模增大的情況下，優勢更加明顯。

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