我想知道Apache Lucene使用的字符串匹配算法。我一直在浏览由here给出的lucene使用的索引文件格式。似乎lucene存储文本中出现的所有单词，以及每个文档中出现的频率。 但据我所知，对于有效的字符串匹配，它需要预处理文档中出现的单词。
例如： 搜索“iamrohitbanga是stackoverflow的用户”（使用模糊匹配）
在某些文件中。
可能有一个包含字符串“rohit banga”
的文档发现搜索字符串中存在子字符串rohit和banga，它会使用一些有效的子字符串匹配。
我想知道它是哪种算法。如果它做了一些预处理，java api中的函数调用会触发它。
答案 0 :(得分：6)
正如Yuval解释的那样，一般来说，Lucene适合完全匹配（通过在索引和查询时使用分析器对术语进行规范化）。
在Lucene主干代码中（尚未发布任何版本）实际上对于不正确的匹配（例如Regex，Wildcard和Fuzzy）存在后缀树使用。
这种方式的工作方式是Lucene术语词典本身实际上是后缀树的一种形式。您可以在几个地方提到的文件格式中看到这一点：
因此，如果前一个术语的文本是“骨骼”而术语是“boy”，则PrefixLength为2，后缀为“y”。
术语info索引通过以特定间隔（默认情况下每128个术语）索引此树为我们提供“随机访问”。
如此低级别它是一个后缀树，但在更高级别，我们利用这些属性（主要是在IndexReader.terms中指定的属性将术语字典视为确定性有限状态自动机（DFA）：
返回从给定术语开始的所有术语的枚举。如果给定的术语不存在，则枚举位于第一个术语大于提供的术语。枚举由Term.compareTo（）排序。每个术语都大于枚举中它前面的所有术语。
Regex，Wildcard和Fuzzy等不精确的查询本身也被定义为DFA，“匹配”只是DFA交集。
答案 1 :(得分：2)
Lucene的基本设计使用精确的字符串匹配，或使用Analyzer定义等效的字符串。分析器将文本分解为可索引的标记。在此过程中，它可以整理等效的字符串（例如大写和小写，词干串，删除变音符号等） 生成的标记作为字典存储在索引中，加上文档中标记的发布列表。因此，您可以构建和使用Lucene索引，而无需使用字符串匹配算法（如KMP）。 但是，FuzzyQuery和WildCardQuery使用类似的内容，首先搜索匹配的字词，然后使用它们进行完全匹配。有关解决此问题的新方法，请参阅Robert Muir's Blog Post about AutomatonQuery。
答案 2 :(得分：0)
正如您所指出的，Lucene只存储文档中出现的术语列表。 Lucene如何提取这些词语取决于你。默认的lucene分析器简单地打破由空格分隔的单词。您可以编写自己的实现，例如源字符串'iamrohitbanga'产生5个令牌：'iamrohitbanga'，'我'，'am'，'rohit'，'banga'。
请查看TokenFilter类的lucene API文档。