AC自动机python
时间: 2025-02-24 11:36:39 浏览: 32
### AC自动机Python实现教程
#### 构建AC自动机实例
构建AC自动机涉及创建Trie树并将所有关键词加入其中,之后调用`make_automaton()`方法来准备用于搜索的状态转换表。对于给定的一组关键字列表,可以通过以下方式初始化:
```python
import ahocorasick
def create_ac_automaton(keywords):
automaton = ahocorasick.Automaton()
for keyword in keywords:
automaton.add_word(keyword, (keyword))
automaton.make_automaton()
return automaton
```
此函数接收一个字符串类型的关键词列表作为输入参数,并返回已准备好执行匹配操作的AC自动机对象[^1]。
#### 使用AC自动机进行多模式串匹配
一旦建立了AC自动机,则可以在目标文本中寻找这些模式串的存在及其位置。下面展示了一个简单的例子,在一段中文描述里查找预定义地点名称的位置:
```python
if __name__ == '__main__':
locations = ['中国', '山东省', '威海市', '山东大学', '威海校区']
sentence = '山东大学威海校区坐落于美丽滨城威海市。'
location_trie = create_ac_automaton(locations)
matches = list(location_trie.iter(sentence))
for end_index, (original_keyword,) in matches:
start_index = end_index - len(original_keyword) + 1
print(f"'{original_keyword}' found at position [{start_index}, {end_index}]")
```
上述代码片段展示了如何利用之前定义好的`create_ac_automaton`函数建立针对特定地理位置词典的AC自动机,并对其进行迭代查询以获取所有可能存在的匹配项以及它们在原始句子中的起始和结束索引[^3]。
#### 处理UTF-8字符集下的问题
值得注意的是,`ahocorasick`库特别适合处理包含非ASCII字符(如汉字)的情况,因为它能够很好地支持UTF-8编码格式的文字数据。这意味着即使面对复杂的Unicode字符也能保持高效稳定的性能表现。
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