前言
一直以來，我有在追蹤許多優秀工程師的github(RD的臉書)．其中尤其是dgryski． 因為他有許多有趣使用Golang來開發的演算法小專案，所以我也會一起學習一些演算法與特別的資料結構．
本週的課程是Trigram Indexing．一邊學習，一邊寫成小專案．
什麼是Trigram Indexing
直接打Trigram會找到一堆關於卦的資料．不過Trigram主要是由兩個字組合而成 Tri-gram 也就是三個字元（N-gram中的tri-gram)．
其實Trigram很簡單，主要就是把一串文字透過三個三個來分組:
- 將所有字元改成小寫
- 把每個空白處理．這裡有些不太相同，不少人將空白作為分隔符號．而Google Code Search把空白當作其中字元放進去．
- 把字元做成trigram
如何做把一個單字做 Trigram 拆解
舉例: Search
- 變小寫 “search”
- 開始拆解，三個三個為一組
如何在程式裡實作拆解trigram
其實在程式裡面實作拆解很簡單，只是重要的是要如何比對．因為如果你真的把"sea"， "ear" …. 存成字串，比對又是相當的消耗時間．所以不論是Google還是一般人在做Trigram的時候都會這樣拆解．
講一個個字元換成ascii的uint32並且透過位移方式存放．舉例而言s := "abc"就變成 uint32(s[0]), uint32(s[1]), uint32(s[2])也就是 97, 98, 99．並且透過位移存放．97<<16 + 98<<8 + 99 = 6382179． 這樣比較的速度就會快的更多，也很適合儲存．
var trigrams []uint32 //存放所有拆解好的trigram
s := "abc" //要拆解的字
for i := 0; i <= len(s)-3; i++ {
//透過將每個字元轉換成uint的方式，並且透過位移方式存放
t := uint(uint32(s[i])<<16 | uint32(s[i+1])<<8 | uint32(s[i+2]))
trigrams = append(trigrams, t)
}
//最後結果 6382179
如何在Code Search中使用
這邊開始很建議打開Russ Cox關於Google Code Search的介紹文章，雖然主軸是Regex 不過是透過Trigram Indexing的方式．
如同前面提到的，由於這個是”Code Search” 所以空白本身相當的重要．也就必須要將空白當作一個字元來作為Trigram Indexing的來源．
請注意： 本文重點在於討論Trigram Indexing，所以原先在Google Code Search針對Regex處理的部分就不討論．
透過簡單例子來了解
比如說，我們現在要輸入搜尋的是以下三段文字:
- Google Code Search
- Google Code Project Hosting
- Google Web Search
處理空白與加上Trigram Indexing
接下來，讓我們真的來處理一些字串，這裡結果就會有點複雜，所以我們只拿第一段文字舉例：
“Google Code Search”來做Trigram Indexing:
"Goo", "oog", "ogl", "gle", "le_", "e_c", "_Co", "Cod", "ode", "e_S", "_Se", "Sea", "ear", "arc", "rch"
在每一個Trigram上加上Document ID
Document ID就是你原本是第幾段文字(以這裡為例子），當然隨著文件變大，有可能是檔案或是磁碟代號． 這裡將以上的每個資料都加上 {1}．
將Trigram 文字轉成數字方便比對
就像之前提到，要一個個比對文字 “Goo”比對 “Goo” 其實在CPU上面是比較慢的．而且存放成文字也是比較佔空間．所以比較好的方式就是都轉成Ascii的方式:
"Goo" = uint("G") uint("o") uint("o") = 71 111 111
並且透過位移轉換，將他放成同一段數字uint32
71 << 16 + 111<< 8 + 111 = 4681583
如此一來，之後再也不用比對文字"Goo"而是比對事不是數字4681583．
如果一份文件中出現重複的trigram
前面沒有提到，不過我們還是要處理可能會重複出現的trigram．比如說"Gooood"，就會拆解成"Goo", "ooo", "ooo", "ood"．其中就有出現兩個"ooo"． 所以針對這樣的時候，我們還需要記錄這個trigram在某個Document中出現的次數． 以這個例子而言:
"Gooood" = "Goo", "ooo", "ooo", "ood"
= 4681583, 7303023, 7303023, 7303012
= 4681583 -> {1, 1} //第一個doc 出現一次
7303023 -> {1, 2} //第一個doc 出現一次
7303012 -> {1, 1} //第一個doc 出現一次
可以透過這個方式來表示一個trigram indexing 的文件資料．
出現的次數可以作為trigram 刪除的時候參考，輸入的字串也必須要有複數個才能把該文件裡的trigram整個刪除．
如何在儲存這樣的資料
接下來要解釋，如何將Trigram Indexing結果做儲存．主要的方式是透過Golang 的map
var trigramIndex map[uint32][]int
// 這裡指的是透過 trigram -> document ID slice
// 舉例而言: "Goo" 出現在 Document 1,2,3
// "Goo"-> {1, 2, 3}，假設 "Goo" 在第一個文件出現兩次，第三個文件出現三次
// -> { {1,2}, {2,1}, {3,3} }
// 而 "Goo" 會變成 uint32 4681583
// 就存放成 trigramIndex[4681583]-> []int= { {1,2}, {2,1}, {3,3} }
查詢 (Query)
透過以上的方式，將所有的文件（以這裡為範例就是三段文字)． 做好Trigram Indexing之後，並且全部存成一連串的Doc ID之後． 我們就要來開始進行一個簡單的查詢:
假設我們要查詢"Code"這個字出現在哪些文件中，處理的流程如下:
"Code"拆解成 "Cod"跟"ode"- 透過轉換變成
4419428 與 7300197
- 透過我們儲存好的mapping table，可以找到
4419428 -> {1,2}還有 7300197 -> {1, 2}
- 講兩個結果做
"AND"，也就是 {1, 2} AND {1, 2} = {1,2}
- 查詢結果該文字出現在文件1跟文件2
範例程式
以下寫好我自己的範例程式，大家有興趣可以進去參考看看．https://github.com/kkdai/trigram
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