python 用pyhanlp实现基于双数组字典树的ac自动机

AC自动机是一种高效的多模式匹配算法，可用于字符串匹配、关键词过滤等应用场景。PyHanLP是基于Java的HanLP的Python接口，提供了实现AC自动机的功能。

下面是使用PyHanLP实现基于双数组字典树的AC自动机的示例代码：

from pyhanlp import *


class ACAutomaton:
    def __init__(self):
        self.base = []
        self.check = []
        self.keyword_map = {}

    def build(self, keyword_list):
        keyword_map = {}
        for i, keyword in enumerate(keyword_list):
            keyword_map[keyword] = i
        self.keyword_map = keyword_map

        ac_automaton = JClass('com.hankcs.hanlp.algorithm.ahocorasick.trie.Trie')(keyword_map)
        ac_automaton.parseText(keyword_list)

        self.base = ac_automaton.getBase()
        self.check = ac_automaton.getCheck()

    def match(self, text):
        result = []
        length = len(text)
        position = 1
        for i in range(length):
            position = self._match_one_char(text, position)
            if position == -1:
                break
            if self.base[position] != 0:
                result.append((i - self.base[position] + 1, self.keyword_map[self._get_keyword(position)]))
        return result

    def _match_one_char(self, text, position):
        char = text[position - 1]
        base = self.base[position]
        next_position = base + char
        if position > 1 and self.check[next_position] != position - 1:
            return self._match_one_char(text, self.check[next_position])
        if self.base[next_position] == -1:
            return -1
        return next_position

    def _get_keyword(self, position):
        for keyword, index in self.keyword_map.items():
            if index == position - self.base[position]:
                return keyword
        return None


if __name__ == '__main__':
    keyword_list = ['abc', 'bcd', 'def', 'cde']
    text = 'abcdef'

    ac_automaton = ACAutomaton()
    ac_automaton.build(keyword_list)
    result = ac_automaton.match(text)

    print(result)

在代码中，首先定义了一个ACAutomaton类，用于实现AC自动机的匹配功能。在类的构造函数中，定义了三个成员变量：base、check和keyword_map。其中，base和check数组是AC自动机的核心数据结构，用于存储自动机的状态转移信息；keyword_map用于存储关键词和对应的索引。

在build方法中，利用HanLP提供的Trie类构建AC自动机，并将其转化为base和check数组，存储在对象的成员变量中。此外，还存储了关键词和索引的映射关系。

在match方法中，遍历文本的每个字符，利用base和check数组匹配关键词，并返回匹配结果。其中，每个匹配结果包含两个字段：匹配位置和匹配关键词的索引。

在_match_one_char方法中，实现了AC自动机的状态转移过程。利用base和check数组以及文本的当前位置，计算下一个状态的位置，并判断是否存在匹配。如果存在匹配，则继续向后匹配；否则回溯到上一个状态，并继续匹配。

在_get_keyword方法中，根据状态的位置，查找关键词和索引的映射关系，并返回关键词。

最后，在main函数中，定义了一个关键词列表和一个文本字符串，并使用ACAutomaton类进行匹配。输出匹配结果。

使用PyHanLP实现基于双数组字典树的AC自动机，可以实现高效的多模式匹配，适用于关键词过滤、敏感词检测等应用场景。