最近在學習 Drools 規則引擎框架，其中涉及到 Rete 算法。並對 Rete 算法做了一些研究，要不然在你找新工作面試時，問你會 Drools 規則引擎框架嗎？你說會！然後面試官接着問你，你瞭解 Rete 算法嗎？你說聽說過。然後面試官再問你，你知道 Rete 算法的原理嗎？你能實現 Rete 算法嗎？
追問了這麼多，你可能就回答不上來了。面試官最喜歡做的就是追着一直問，直到你回答不出來爲止。從追問的過程中，瞭解你的技術能力以及學習能力。阿里的面試官就是這種類型的，追問到底。
爲了找一份好工作，或者比你的同事拿更高的薪水，就要不僅會用，還有會它的原理以及實現。正是基於此，本文將詳細介紹 Rete 算法。
RETE 算法簡介
Rete算法是一種前向規則快速匹配算法，其匹配速度與規則數目無關。Rete是拉丁文，對應英文是net，也就是網絡。Rete算法通過形成一個rete網絡進行模式匹配，利用基於規則的系統的兩個特徵，即時間冗餘性（Temporal redundancy）和結構相似性（structural similarity），提高系統模式匹配效率。
單詞‘Rete’來自拉丁文的網一詞，發音爲 ri tiorree-tee。
RETE算法是一個用於產生式系統的高效模式匹配算法。在一個產生式系統中，被處理的數據叫做working memory，用於判定的規則分爲兩個部分LHS（left-hand-side）和RHS（right hand side），分別表示前提和結論。
RETE 算法主要流程
RETE 算法主要流程可以分爲以下步驟：
- Match：找出符合LHS部分的working memory集合
- Confilict resolution：選出一個條件被滿足的規則
- Act：執行RHS的內容
- 返回第一步
RETE算法主要改進Match的處理過程，通過構建一個網絡進行匹配。
RETE 算法詳細描述
RETE網絡主要分爲兩個部分，alpha網絡和beta網絡。如下圖所示（圖片引用其他網站）。
- alpha網絡：過濾working memory，找出符合規則中每一個模式的集合，生成alpha memory（滿足該模式的集合）。有兩種類型的節點，過濾type的節點和其他條件過濾的節點。
- Beta網絡：有兩種類型的節點Beta Memory和Join Node。前者主要存儲Join完成後的集合。後者包含兩個輸入口，分別輸入需要匹配的兩個集合，由Join節點做合併工作傳輸給下一個節點。
匹配過程描述
- 導入需要處理的事實到facts集合中。
- 如果facts不爲空，選擇一個fact進行處理。否則停止匹配過程。
- 選擇alpha網的第一個節點運行（建立網絡的時候設定的），通過該節點則進入alpha網的下一個節點，直到進入alpha memory。否則跳轉到下一條判斷路徑
- 將alpha memory的結果加入到beta memory中，如果不爲Terminal節點，則檢測另一個輸入集合中是否存在滿足條件的事實，滿足則執行join，進入到下一個beta memory重複執行3。若另一個輸入集合無滿足條件的事實，返回到2。如果該節點爲Terminal節點，執行ACT並添加到facts中。
下面再看一個匹配例子。
規則內容如下：
IF：
年級是三年級以上，
性別是男的，
年齡小於10歲，
身體健壯，
身高170cm以上，
THEN： 這個男孩是一個籃球苗子，需要培養
規則編譯網絡和匹配過程
匹配過程：
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（1）、匹配過程中事實在網絡節點中的流轉順序爲A–>B–>C–>D–>E–>F–>G–>H–>I—>規則匹配通過
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（2）、從working-Memory中拿出一個待匹配的StudentFact對象，進入根節點然後進行匹配，以下是fact在各個節點中的活動圖
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A節點：拿StudentFact的年級數值進行年級匹配，如果年級符合條件，則把該StudentFact的引用記錄到A節點的alpha內存區中，退出年級匹配。
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B節點：拿StudentFact的性別內容進行性別匹配，如果性別符合條件，則把該StudentFact的引用記錄到B節點的alpha內存區中，然後找到B節點左引用的Beta節點，也就是C節點。
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C節點：C節點找到自己的左引用也就是A節點，看看A節點的alpha內存區中是否存放了StudentFact的引用，如果存放，說明年級和性別兩個條件都符合，則在C節點的Beta內存區中存放StudentFact的引用，退出性別匹配。
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D節點：拿StudentFact的年齡數值進行年齡條件匹配，如果年齡符合條件，則把該StudentFact的引用記錄到D節點的alpha的內存區中，然後找到D節點的左引用的Beta節點，也就是E節點。
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E節點：E節點找到自己的左引用也就是C節點，看看C節點的Beta內存區中是否存放了StudentFact的引用，如果存放，說明年級，性別，年齡三個條件符合，則在E節點的Beta內存區中存放StudentFact的引用，退出年齡匹配。
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F節點：拿StudentFact的身體數值進行身體條件匹配，如果身體條件符合，則把該StudentFact的引用記錄到D（是否有問題應爲F？）節點的alpha的內存區中，然後找到F節點的左引用的Beta節點，也就是G節點。
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G節點：G節點找到自己的左引用也就是E節點，看看E節點的Beta內存區中是否存放了StudentFact的引用，如果存放，說明年級，性別，年齡，身體四個條件符合，則在G節點的Beta內存區中存放StudentFact的引用，退出身體匹配
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H節點：拿StudentFact的身高數值進行身高條件匹配，如果身高條件符合，則把該StudentFact的引用記錄到H節點的alpha的內存區中，然後找到H節點的左引用的Beta節點，也就是I節點。
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I節點：I節點找到自己的左引用也就是G節點，看看G節點的Beta內存區中是否存放了StudentFact的引用，如果存放了，說明年級，性別，年齡，身體，身高五個條件都符合，則在I節點的Beta內存區中存放StudentFact引用。同時說明該StudentFact對象匹配了該規則，形成一個議程，加入到衝突區，執行該條件的結果部分：該學生是一個籃球苗子。
相關概念
1 事實（fact）：
事實：對象之間及對象屬性之間的多元關係。爲簡單起見，事實用一個三元組來表示：（identifier ^attribute value），例如如下事實：
w1:(B1 ^ on B2) w6:(B2 ^color blue)
w2:(B1 ^ on B3) w7:(B3 ^left-of B4)
w3:(B1 ^ color red) w8:(B3 ^on table)
w4:(B2 ^on table) w9:(B3 ^color red)
w5:(B2 ^left-of B3)
2 規則（rule）:
由條件和結論構成的推理語句，當存在事實滿足條件時，相應結論被激活。一條規則的一般形式如下：
(name-of-this-production
LHS /*one or more conditions*/
–>
RHS /*one or more actions*/
)
其中LHS爲條件部分，RHS爲結論部分。
下面爲一條規則的例子：
(find-stack-of-two-blocks-to-the-left-of-a-red-block
(^on)
(^left-of)
(^color red)
–>
…RHS…
)
3 模式（patten）：
模式：規則的IF部分，已知事實的泛化形式，未實例化的多元關係。
(^on)
(^left-of)
(^color red)
模式匹配的一般算法
規則主要由兩部分組成：條件和結論，條件部分也稱爲左端（記爲LHS, left-hand side），結論部分也稱爲右端（記爲RHS, right-hand side）。爲分析方便，假設系統中有N條規則，每個規則的條件部分平均有P個模式，工作內存中有M個事實，事實可以理解爲需要處理的數據對象。
規則匹配，就是對每一個規則r, 判斷當前的事實o是否使LHS(r)=True，如果是，就把規則r的實例r(o)加到衝突集當中。所謂規則r的實例就是用數據對象o的值代替規則r的相應參數，即綁定了數據對象o的規則r。
規則匹配的一般算法：
1) 從N條規則中取出一條r；
2) 從M個事實中取出P個事實的一個組合c；
3) 用c測試LHS(r)，如果LHS(r（c）)=True，將RHS(r（c）)加入衝突集中；
4) 取出下一個組合c，goto 3；
5) 取出下一條規則r，goto 2；
RETE算法
Rete算法的編譯結果是規則集對應的Rete網絡,如下圖。Rete網絡是一個事實可以在其中流動的圖。Rete網絡的節點可以分爲四類：根節點（root）、類型節點（typenode）、alpha節點、beta節點。其中，根結點是一個虛擬節點，是構建rete網絡的入口。類型節點中存儲事實的各種類型，各個事實從對應的類型節點進入rete網絡。
1 建立rete網絡
Rete網絡的編譯算法如下：
1) 創建根；
2) 加入規則1(Alpha節點從1開始，Beta節點從2開始)；
a. 取出模式1，檢查模式中的參數類型，如果是新類型，則加入一個類型節點；
b. 檢查模式1對應的Alpha節點是否已存在，如果存在則記錄下節點位置，如果沒有則將模式1作爲一個Alpha節點加入到網絡中，同時根據Alpha節點的模式建立Alpha內存表；
c. 重複b直到所有的模式處理完畢；
d. 組合Beta節點，按照如下方式：
Beta(2)左輸入節點爲Alpha(1)，右輸入節點爲Alpha(2)
Beta(i)左輸入節點爲Beta(i-1)，右輸入節點爲Alpha(i) i>2
並將兩個父節點的內存表內聯成爲自己的內存表；
e. 重複d直到所有的Beta節點處理完畢；
f. 將動作（Then部分）封裝成葉節點（Action節點）作爲Beta(n)的輸出節點；
3) 重複2)直到所有規則處理完畢；
可以把rete算法類比到關係型數據庫操作。
把事實集合看作一個關係，每條規則看作一個查詢，將每個事實綁定到每個模式上的操作看作一個Select操作，記一條規則爲P，規則中的模式爲c1,c2,…,ci, Select操作的結果記爲r(ci),則規則P的匹配即爲r(c1)◇r(c2)◇…◇(rci)。其中◇表示關係的連接（Join）操作。
2 使用rete網絡進行匹配
使用一個rete的過程：
1) 對於每個事實，通過select 操作進行過濾，使事實沿着rete網達到合適的alpha節點。
2) 對於收到的每一個事實的alpha節點，用Project(投影操作)將那些適當的變量綁定分離出來。使各個新的變量綁定集沿rete網到達適當的bete節點。
3) 對於收到新的變量綁定的beta節點，使用Project操作產生新的綁定集，使這些新的變量綁定沿rete網絡至下一個beta節點以至最後的Project。
4) 對於每條規則，用project操作將結論實例化所需的綁定分離出來。
下面爲的圖示顯示了連接（Join）操作和投影（Project）的執行過程。
3 Rete算法的特點
Rete算法有兩個特點使其優於傳統的模式匹配算法。
1、狀態保存
事實集合中的每次變化，其匹配後的狀態都被保存再alpha和beta節點中。在下一次事實集合發生變化時，絕大多數的結果都不需要變化，rete算法通過保存操作過程中的狀態，避免了大量的重複計算。Rete算法主要是爲那些事實集合變化不大的系統設計的，當每次事實集合的變化非常劇烈時，rete的狀態保存算法效果並不理想。
2、節點共享
另一個特點就是不同規則之間含有相同的模式，從而可以共享同一個節點。Rete網絡的各個部分包含各種不同的節點共享。