FST算法-关新全1

FST算法-关新全1 FST（Finite State Transducer）是一种有限自动机，也称为Mealy machine，是Lucene中的一个核心算法，用于检索term信息存储的位置。在Lucene中，term按照其字典顺序排序（term在存储时称为input），term相关的信息按照term排序的次序存储在磁盘上（其存储的位置为output），<input,output>二元组将以FST的形式存储在内存中（input和output都是有序的）。 FST的数据结构主要包括四个部分：FST bytes、FST Node、FST arc和FST HashMap。其中，FST bytes是FST中的bytes数组，存储FST数据信息；FST Node是FST图的节点，有两种实现类型，UnCompiledNode和CompiledNode；FST arc用于表示Node间的弧线；FST HashMap是使用探测法实现的HashMap，key是FST Node生成的hash值，value是FST node存放在FST bytes数组中的下标。 FST的构建过程主要包括以下步骤：计算输入term的hash值，然后根据hash值判断该term是否已经在FST bytes中，如果已经在，则直接返回该term对应的output值，如果不在，则将该term添加到FST bytes中，并更新FST HashMap。 FST的搜索过程主要包括以下步骤：计算输入term的hash值，然后根据hash值判断该term是否已经在FST bytes中，如果已经在，则直接返回该term对应的output值，如果不在，则遍历FST图，计算该term对应的output值。 FST的优点主要包括：能够快速的判断一个term是否在Lucene中，能够快速的定位term的信息存放的具体位置，能够快速的检索term信息。FST与trie tree结构提供相似的功能，但是，在内存中存储更高效。 FST的应用场景主要包括：Lucene全文检索、搜索引擎、自然语言处理等领域。 FST的实现细节主要包括：FST Node的实现、FST arc的实现、FST HashMap的实现、Hash算法的实现等方面。 FST的优化技术主要包括：使用FST HashMap来加快判断某个节点是否已经在FST bytes中，使用Hash算法来快速判断节点是否已经被写入到FST bytes中等方面。 FST算法是Lucene中一个核心算法，具有快速检索term信息、快速判断term是否在Lucene中、快速定位term信息存放的具体位置等优点，广泛应用于全文检索、搜索引擎、自然语言处理等领域。