Aho-Corasick的实现时间太长了_做.to_csv的时间太长了_git签出“签出子模块”的时间太长了 - 腾讯云开发者社区

Aho-Corasick的实现时间太长了

Aho-Corasick算法是一种高效的多模式字符串匹配算法，通常用于在文本中查找多个模式。尽管Aho-Corasick算法在理论上是高效的，但在实际应用中，可能会遇到性能问题。这些问题可能是由于实现细节、输入数据的特性或其他因素引起的。

以下是一些可能的原因和优化建议：

1. 确保正确实现

首先，确保你的Aho-Corasick算法实现是正确的。一个错误的实现可能会导致性能问题。以下是一个Python实现的示例：

class AhoCorasick:
    def __init__(self):
        self.trie = {}
        self.output = {}
        self.fail = {}

    def add_word(self, word):
        node = self.trie
        for char in word:
            node = node.setdefault(char, {})
        node['$'] = word

    def build(self):
        from collections import deque
        queue = deque()
        for key in self.trie:
            self.fail[key] = self.trie
            queue.append(self.trie[key])
        while queue:
            current_node = queue.popleft()
            for key, child in current_node.items():
                if key == '$':
                    continue
                fail_node = self.fail[current_node]
                while fail_node and key not in fail_node:
                    fail_node = self.fail[fail_node]
                self.fail[child] = fail_node[key] if fail_node else self.trie
                queue.append(child)

    def search(self, text):
        node = self.trie
        results = []
        for i, char in enumerate(text):
            while node and char not in node:
                node = self.fail[node]
            if not node:
                node = self.trie
                continue
            node = node[char]
            if '$' in node:
                results.append((i - len(node['$']) + 1, node['$']))
        return results

# 使用示例
ac = AhoCorasick()
patterns = ["he", "she", "his", "hers"]
for pattern in patterns:
    ac.add_word(pattern)
ac.build()
text = "ushers"
print(ac.search(text))  # 输出: [(1, 'she'), (2, 'he'), (2, 'hers')]

2. 优化数据结构

确保你使用了高效的数据结构。例如，使用字典（哈希表）来存储Trie节点，而不是列表或其他数据结构。

3. 输入数据的特性

如果你的输入数据非常大或包含大量的模式，算法的性能可能会受到影响。你可以尝试以下方法来优化：

分而治之：将输入数据分成较小的块，分别处理，然后合并结果。
预处理：对模式进行预处理，减少重复计算。

4. 使用现有的高效实现

如果你使用的是Python，可以考虑使用现有的高效实现，如pyahocorasick库：

pip install pyahocorasick

使用示例：

import ahocorasick

A = ahocorasick.Automaton()
patterns = ["he", "she", "his", "hers"]
for idx, key in enumerate(patterns):
    A.add_word(key, (idx, key))
A.make_automaton()

text = "ushers"
for end_index, (insert_order, original_value) in A.iter(text):
    start_index = end_index - len(original_value) + 1
    print((start_index, original_value))