提到关键字搜索,首先联想到的无非就是使用一些indexOf,replace之类的字符函数,最多加上一些正则表达式而已.实现起来虽然很简单,但是这背后的效率问题可曾仔细考虑过?例如论坛中的关键字过滤,一般情况下需过滤的关键字数量及检测的文本长度都不大,所以这一瞬间的过程没有太多值得关注的地方。但若关键字数量不在是屈指可数,而是有成千上万, 并且待检测的文本也是一长篇大论,结果可不再是那么乐观了。大家都知道,每多一个关键字,就要增加一次全文的检索,最终花费的时间将远远超出可接受的范围内。
  
  既然考虑的是那种极端的关键字搜索,通常的逐个遍历搜索显然是行不通的。如今用的是JavaScript,若不使用Hash表实在是太对不起这门语言了。有着对表特天独厚的支持,不妨就拿出少量的空间来换取大量的时间吧。
  
  先看个例子,比如有如下的关键字: foo1,foo2,bar1,bar2,既然要用空间换时间,因此搜索之前先将他们预处理。前面提到了JS灵活又高效的表,显而易见,使用树的结构是最有优势的。即使不明白,也没关系,最终实现结构正如如下的代码,熟悉JSON同样很亲切:
复制代码 代码如下:
var Root =
{
    f:
    {
        o:
        {
            o:
            {
: true,
: true
            }
        }
    },
    b:
    {
        a:
        {
             r:
            {
: true,
: true
            }
        }
    }
};


这一层层的结构正如一棵树,每个字符便是树的一个分枝,到了最后一个字符便是树叶,不再有新的节点。
  此时你应该明白了,只要对文章的每个字沿着这棵树往下搜就是了。能到达树叶的,就说明当前字符就是关键字的一个;中途寻找不到对应枝干的,当然就不是关键字。

  例如foo1,顺着Root结构向下访问,最终到达Root['f']['o']['o']['1'],即完成了一次匹配。之后跳过foo1的长度,继续往后检索。

  因此,整篇文章只需一次检索,即可找出每个关键字的位置。
  由于JS的hash表性能非常高,所以所谓的寻找枝干也就非常的快了。因为JS的灵活性,实现此效果的代码同样很简短。
  
  事实上可以发现,关键字的数量与搜索的时间并没太多的关系,那仅仅影响了树的宽度而已,只有文章的长度才是决定搜索的时间。
  
  来一次极限测试:
  关键字: 成语全集(19830条)
  内容:诛仙全集.txt (1659219字)
  用时:935ms
  (Chrome26 / i3-2312的CPU)
160万字的文章,匹配2万个关键字,还不到1秒的时间。可见,充分利用JavaScript的灵活性,仍能发挥很大的潜力。
标签:
关键字,瞬间匹配

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