用 Python 分析《红楼梦》，后四十回是曹雪芹所写
11月04日 16:03:11 作者：九九文章网
处理后的效果是这个样子：
#甄士隐梦幻识通灵#贾雨村风尘怀闺秀#此开卷第一回也#作者自云#因曾历过一番梦幻之后#故将真事隐去#而借#通灵#之说#撰此石头记一书也#故曰#甄士隐#云云#但书中所记何事何人#自又云#今风尘碌碌一事无成#忽念及当日所有之女子#一一细考较去#觉其行止见识皆出于我之上#何我堂堂须眉诚不若彼裙钗哉#实愧则有馀#悔又无益之大无可如何之日也……
构建全文索引
得到处理后的文本之后，我需要建立一个全文索引。这样是为了快速地查找原文内容，加速后面的计算。我使用了后缀树这个结构作为索引。这个数据结构比较复杂，所以我们可以先谈谈更简单的字典树。
3.1 字典树
首先，我们看看字典树的样子：
Free Image on Pixabay - Landscape, Tree, Flowers, Book
啊错了，这个才是字典树……
Trie - Wikipedia
上图中，每个圆圈是一个结点，代表着一个字符串(就是圆圈内的内容)；结点之间的连线是边，代表着一个字母。最上面的结点，也就是空着的那个结点，是根结点。如果我们从根结点不断向下走到某个结点，那么把经过的每一条边上的字母拼起来，就是这个结点代表的字符串了。这就是字典树的特点。
那么字典树是干什么用的呢？举个例子来说，假如我们想在这棵字典树里查找 “to” 这个单词，就可以先从根结点下面的边里找到第一个字母，也就是 “t” 这条边，从而找到 “t” 这个结点。然后我们再从 “t” 结点下面的边里找到第二个字母，也就是 “o” 这条边，就找到 “to” 这个结点了。假如 “to” 这个结点里储存了 “to” 的中文解释，那么我们只通过两次操作就找到了 to 的中文意思。这样比一个词一个词地找的方法快多了。这很像我们查字典的时候，先看第一个字母在字典中的位置，然后再看第二个字母……最终找到单词，因此被称为字典树。
3.2 后缀树
说完字典树，我们再说说后缀树的前身：后缀字典树。后缀字典树其实就是字典树，只不过里面的内容不是单词，而是一个字符串的所有后缀：从第一个字母到最后一个字母的内容，从第二个字母到最后一个字母的内容……以此类推。比如说，"banana" 的所有后缀就是 banana, anana, nana, ana, na 和 a。把这些内容都加到字典树里，就构成了后缀字典树。下面左图就是 banana 的后缀字典树：
/farseerfc/ukks-algorithm-of-suffix-tree
而后缀树和后缀字典树的区别就是，在后缀树中，我们要把下面只有一条边的结点去掉，然后把这个结点连接的两条边压缩成一条。比如，左图后缀字典树中的 b-a-n-a-n-a，在右图的后缀树中被压缩成了 banana 这一条边。此外，后缀树还使用了一个技巧，就是不储存边的内容，而是储存这些内容在原文中的位置。因为后缀树中的很多内容都是重复的，所以这个小技巧可以大大减少索引的大小(用专业的语言描述，它的空间复杂度是 O(n))。
后缀树又有什么用呢？它最大的用途就是检索字符串中间的内容。比如，假如我想查找 an 在 banana 中哪里出现过，只需要查找代表 an 的结点，就找到了所有以 an 开头的结点： anana 和 ana。由于每次出现 an 的地方都一定会产生一个以 an 开头的后缀，而所有的后缀都在后缀树中，所以这样一定能够找到所有 an 出现的位置。后缀树的强大之处在于，即使我们把 banana 换成一篇很长很长的文章，我们也能很快地进行这样的检索。
最后，我使用了 Ukkonen 算法快速地创建了整篇《红楼梦》的后缀树(用专业的语言描述 Ukkonen 算法的速度：它的时间复杂度是 O(n))。Ukkonen 算法比较复杂，所以这里我不会讲解 Ukkonen 算法，感兴趣的同学可以看看这些资料：
Ukkonen's suffix tree algorithm in plain English
后缀树的构造方法-Ukkonen详解 - 懒人小何的日志 - 网易博客
Ukkonen's Suffix Tree Construction - Part 6 - GeeksforGeeks
有了全文索引以后，后面的程序就好做了。
制作字典
