dictmatch及多模算法串讲（二）
dictmatch 基本数据结构及算法
dictmatch 其实是实现了最简单的 Trie 树的算法，而且并没有进行穿线改进，因此其是需要回朔的。但是其使用 2 个表来表示 Trie 树，并对其占用空间大的问题进行了很大的优化，特点是在建树的时候比较慢，但在查询的时候非常快。而且其使用的 hash 算法也值得一讲。
1.
字典数据结构：
typedef struct _DM_DICT
{
char* strbuf; // buffer for store word result;
u_int sbsize;
u_int sbpos; // the next position in word buf
dm_entry_t* dentry; // the dict entry list
u_int desize;
u_int depos; // the first unused pos in de list
u_int* seinfo; // the suffix entry list
u_int seisize;
u_int seipos;
dm_inlemma_t* lmlist; // the lemma list
u_int lmsize;
u_int lmpos; // the first unused pos in lemma list
u_int entrance;
}dm_dict_t;
//lemma structure for dict
typedef struct _DM_INLEMMA
{
u_int len;
u_int prop;
u_int bpos;
}dm_inlemma_t;
typedef struct _DM_ENTRY
{
u_int value;
u_int lemma_pos;
u_int suffix_pos;
}dm_entry_t;
其中， dentry 可以认为存放树的每个节点， seinfo 可以认为存放每个节点的子树的指针列表（即后继块）， lmlist 存放完成匹配对应的某模式，而 strbuf 记录所有模式的字符串内容。
每个表的空间都预先开好，以 xxxsize 为大小。而 xxxpos 指针之前是已用空间，之后是未使用空间。
seinfo 中，每个后继块首字节放的是该后继块的 hash 表大小，第二个字节指向其属主 dentry 节点，第三个字节开始是存放子树指针的 hash 表。因此，每个后继块的大小为 hsize+2 。
entrance 指向了虚根节点所引出的每棵树的指针列表，也就是整个 Trie 树的入口。
图示：
此数据结构优点：
结构简单，利于存入和读取二进制文件，节约内存，内存分配次数较少，搜索的时候寻找子节点最快
此数据结构缺点：
不够直观，需要复杂的手动维护，建树时间较长
2.
建树算法：（ lemma 指得就是一个模式）
3.
搜索模式匹配
关键策略
1.
解决 hash 冲突
解决后缀表中的 hash 冲突是非常重要的，因为在策略中通过 hpos = value%hsize 直接找到存放指向 dentry 的引用的位置，而没有考虑冲突的情况，因此必须在加入该 hash 表时解决。
方法也很简单，当出现冲突则不断增长 hash size 的大小，重新计算所有该后缀表中的 hash 值，直至无冲突。由于 size 变大因此原位置必然无法容纳新后缀表，需要在 seinfo 的尾部添加新表，而原表废弃不用，就造成了一个空洞。这也是需要压缩的原因。
2.
seinfo 压缩算法
从前到后遍历所有的后缀表块，检查是否是有效的
无效：其 backentry 所指向的节点的 suffix_pos 不是自己，或 backentry 指向 DM_DENTRY_FIRST （代表是根后缀表块）但 entrance 指向的不是自己。
当发现一块有效的后缀表块，而其前面有若干块无效的后缀表块时，将这块有效后缀表块 copy 到前面覆盖原来无效的位置，并更新 backentry 指向的 dentry 的 suffix_pos 。这样就可以填充掉所有的空洞，将所有的可用空间都留在 sepos 之后。
3.
编码
由于采用 GB18030 编码格式，因此一个字可能是 1 字节、 2 字节、 4 字节
1 字节： 0x00~0x7F ASCII
2 字节： 0x81~0xFE 0x40~0x7E/0x80~0xFE GBK 传统
4 字节： 0x81~0xFE 0x30~0x39 0x81~0xFE 0x30~0x39 GB 新增（日韩文）
dm_get_word 通过遍历字符决定下一个字是多少字节之后，并将当前字拼成 u_int 。
4.
各表初始大小
strsize: 20*lemma_num [char]
desize: 2*lemma_num [struct]
sesize: 8*lemma_num [uint]
lmsize: lemma_num [struct]
每次扩张都× 2
每新建一个 seinfo 中的后继块，默认大小为 3 个 u_int ，一个放 hsize ，一个放 backentry ，一个放 1 个后继节点。
5.
search
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参数
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DM_OUT_FMM
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DM_OUT_ALL
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dm_search
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正向最大匹配的所有模式
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匹配（含重叠和包含）的所有模式
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dm_search_prop
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正向最大匹配的所有模式的 prop 累“或”值
|
匹配（含重叠和包含）的所有模式的 prop 累“或”值
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dm_has_word
|
正向最大匹配含有特定属性的子串，如果是多个属性值或在一起，任意一个属性符合条件即返回 1
|
匹配（含重叠和包含）的所有模式含有特定属性的子串，如果是多个属性值或在一起，任意一个属性符合条件即返回 1
|
6.
为了使 32 位的字典在 64 位机器内使用，因此为了，将词典内部词条的结构和切词结构独立开了（以前是一个结构），分别是 dm_inlemma_t 和 dm_lemma_t 。区别在于， dm_inlemma_t 结构中只有 int ，而 dm_lemma_t 中有 int 和 char* 。当写入文件时，是整个结构一起写入，而其中 char* 是一个指针在 32 位和 64 位所占用的空间不同，最终在读取的时候会出现兼容性问题。所以不要将指针直接写入文件数据中。
可能的改进
1.
进行穿线，引入跳转路径。基本的想法就是，在 dentry 中新加入一个域 failjump ，指向另一个跳转的 dentry 节点，当 Trie 树匹配在某节点失败时，转向 failjump 域指向的新节点再进行一次或若干次匹配。这样可以做到对目标字符串无回朔，而不是现在的匹配失败后必须进行回朔。同时，由于穿线是建完树再穿，可以兼容老的字典。
failjump 的建立算法：在完成建立树之后：
1)
根节点的孩子节点 failjump = 根节点 DM_DENTRY_FIRST
2)
广度遍历树，对当前节点 current 的一个子节点 child ：
a)
fail = current;
b)
while(fail != 根节点 DM_DENTRY_FIRST )
{
fail=fail.failjump;
entry = fail 节点的孩子中 value 等于 child.value 的节点 ;
if(entry 存在 ) break;
}
c)
if(entry 存在
) child.failjump = entry;
d)
else child.failjump = 根节点
DM_DENTRY_FIRST;
2.
转换成 UNICODE 之类的定长编码，（实际上 dm_get_word 已经做过类似的这一遍），然后使用 WM 算法进行计算。因为对 GB 编码采用 WM 算法可能会有误匹配，例如：
0xD7 0xD6 0xB7 0xFB 字符
0xD6 0xB7 址
因此需要转换成 UNICODE 或 UTF8, 他们没有错字的问题。转换需要遍历一遍待匹配串，复杂度为 O(n) 。因为 WM 算法一般来说快于 Trie 树，因此总体来说一般不会比 Trie 树慢。
另一种可能是，如果在大部分情况下，都不会匹配到任何模式的话，则可以使用 GB 编码直接使用 WM 算法进行匹配，如果出现 WM 匹配成功，再次进行确认匹配（逐字分析），这样可以剔除掉误匹配的情况。
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