Multi-pattern string match using Aho-Corasick

我是擅（倾）长（向）把一篇文章写成杂文的。毕竟，写博客记录生活点滴，比不得发 paper，要求字斟句酌八股结构到位；风格偏杂文一点，也是没人拒稿的。这么说来，arxiv 就好比是 paper 世界的博客，整了篇论文，管他三七二十一，放到 arxiv 上自嗨一番（如果不是自鸣得意的话）再说……

话说在优酷看了个电影《北京爱情故事》。记得当初电视剧的主题曲满大街放的时候，我还不知道有这么一电视剧；机缘巧合，某次宿舍里见朋友在看，才跟着一起看了两集，觉得不错，不过，之后自己也没再看过。今儿晚上看了同名电影，整体感受是不错，低调不煽情，也没有过分矫情，某些包袱抖得很好，情节串联的还行，有些场景有些小触动，具体在此不表……

切入正题。

上周六折腾了一个名字，Sakuc，扩展开来叫做 Swiss Army Knife using C，中文名可姑且叫做「瑞士军刀C系列」…… 主要目的，是完成一些基本的数据结构和常见算法，供平时鼓捣一些东东时方便一点。

众所周知，相对于更加现代的语言如 Python Java 等等，C 的标准库是出了名的短小精悍（也叫「功能稀缺」）；当然这是有原因的，毕竟 C 和硬件结合相对紧密，保持短小精悍可以更好的兼顾可移植性和底层开发便利；加上各种委员会们，可能也不太希望把 C 整成另一个 C++，你懂的。总之，C 的世界里，一直都缺乏（被标准化的）常见数据结构和算法实现。

当然，非标准化的，一直都不缺。比如大名鼎鼎的 Gnome 项目衍生出来的 glib，某个多年未更新但质量似乎很高的 c-algorithms 项目等等。那重复造轮子的意义何在？嗯，猛戳此处看 stack exchange 创始人的经典长文。

废话一箩筐之后，我们来说一说多模式字符串匹配的经典算法，Aho-Corasick。最为直接的理解，请参考 wikipedia 的解释。所谓的 suffix link 即蓝色箭头，就好比是 KMP 单模式字符串匹配算法里的回退跳转，dict suffix link 则是多模式匹配里特有的「单次匹配 => 多个关键字」（如 bca 同时匹配了 bca 和 a - 不考虑之前已经匹配了的 bc 关键字）。

听着比较复杂对吗？让我们说的简单一点。
#  假设现在没有什么 aho-corasick 也没有什么 kmp 算法，就给你一个需求「需要在长文本里，同时匹配多个关键字」，不妨动脑筋思考一番。（两分钟过去了）
#  如果没想出来，那再具体一点：需要在长文本里，匹配「我去」「我靠」「我擦」三个关键字。（两分钟过去了）
#  如果还没想出来，那咱本着治病救人的态度，再把需求具体一点：请在文本「哈哈哇塞这次还想不出来就信了你的邪啦」，匹配上述三个关键字。

已经想到解法了吧？三个关键字共有的「我」前缀，在匹配文本里压根就没出现，所以根本不会有任何关键字能够得到匹配；换句话说，将这个思路通用化，即是，通过关键字列表，得到一个先验信息，如构建一颗前缀树，再根据输入流，做依次匹配。

一下子，感觉很简单了对吗？没错，从最初碰到「如果要在一篇文章中匹配十万个关键词怎么办」的帖子，到得到上面的想法，我只用了 5 分钟左右。但是，真正从这个想法，到最终彻底形成清晰的思路（也包括查阅 wikipedia 的解释，相关的 Trie wikipedia 和这篇博客），足足花了一晚上…… 最终的实现，则是花掉了将近一整天时间，正所谓「知易行难」…… 囧

先上接口设计。接口说明和使用，可以分别参考头文件和单元测试例子。有兴趣的，可以读一读算法实现部分。

int sakuc_multi_pattern_build_search_automaton
    (struct trie_node **root, const char *keywords[], size_t num,
     size_t fifo_init_size);

int sakuc_multi_pattern_find_node
    (struct trie_node *root, const char *keyword,
     struct trie_node **matched);

int sakuc_multi_pattern_search
    (const struct trie_node *search_db,
     enum sakuc_mpm_search_mode search_mode,
     const char *input, size_t len,
     size_t *matched_pos_suffix, const char **matched_keyword);

int sakuc_multi_pattern_destroy_search_automaton
    (struct trie_node *root, size_t fifo_init_size);

最后说一下实际字符串搜索匹配接口（上面的第三个接口）的设计。自动机是肯定要指定的，即 search_db，输入的字符流也是要指定的，即 input 和 len。接着自然而然的问题是，如何返回匹配到的结果？直接 printf 输出到终端，显然不靠谱；将所有匹配的结果，存储在一个容器里，想法固然没问题，但不够灵活，一方面，是容器类型必须提前指定，另一方面，万一使用 api 的人只想匹配到了任何一个关键字就中止搜索怎么办（比如在十万个敏感词里，只要匹配到任何一个，就拒绝提交）。

最后，我选择了类似 C++ 的迭代器方案：每次仅给出单个匹配结果，即 api 的最后两个参数；根据函数返回值 0 / 1 / -1 来确定究竟是已经到达了输入字符流结尾、还是匹配 ok 等待下一次迭代、还是参数等出错了；根据函数的 search_mode 参数，决定重启新的搜索，或是继续上一次搜索。

关于这里「迭代器」的实现，有兴趣的可以参考如下的宏。估计很多人看这里会很奇怪：怎么又是宏又是 goto 操作…… 嘿嘿，没错，看着是有一点「冒权威之大不韪」的感觉，但是，善用语言特性，仔细处理边界条件，是能够让生活更美好的…… 囧 做为参考链接，可以考察一下 Contiki 操作系统里的 protoThread 库，更是将 C 的这种「接近汇编」的特色用到了极致。

// only used in function @sakuc_multi_pattern_search
#define _init_keyword_iterate() static int _continue = FALSE

#define _continue_last_iter() do {        \
    _continue = TRUE;                     \
    goto sakuc_mpm_search_iter_continue;  \
} while (__LINE__ == -1)

#define _get_ready_for_return() _continue = FALSE

#define _return_and_wait_for_next_iter() do {  \
sakuc_mpm_search_iter_continue:                \
    if (!_continue)                            \
        return 1;                              \
} while (__LINE__ == -1)

以上。