最近在学习 Drools 规则引擎框架，其中涉及到 Rete 算法。并对 Rete 算法做了一些研究，要不然在你找新工作面试时，问你会 Drools 规则引擎框架吗？你说会！然后面试官接着问你，你了解 Rete 算法吗？你说听说过。然后面试官再问你，你知道 Rete 算法的原理吗？你能实现 Rete 算法吗？

追问了这么多，你可能就回答不上来了。面试官最喜欢做的就是追着一直问，直到你回答不出来为止。从追问的过程中，了解你的技术能力以及学习能力。阿里的面试官就是这种类型的，追问到底。

为了找一份好工作，或者比你的同事拿更高的薪水，就要不仅会用，还有会它的原理以及实现。正是基于此，本文将详细介绍 Rete 算法。

RETE 算法简介

Rete算法是一种前向规则快速匹配算法，其匹配速度与规则数目无关。Rete是拉丁文，对应英文是net，也就是网络。Rete算法通过形成一个rete网络进行模式匹配，利用基于规则的系统的两个特征，即时间冗余性（Temporal redundancy）和结构相似性（structural similarity），提高系统模式匹配效率。

单词‘Rete’来自拉丁文的网一词，发音为 ri tiorree-tee。

RETE算法是一个用于产生式系统的高效模式匹配算法。在一个产生式系统中，被处理的数据叫做working memory，用于判定的规则分为两个部分LHS（left-hand-side）和RHS（right hand side），分别表示前提和结论。

RETE 算法主要流程

RETE 算法主要流程可以分为以下步骤：

1. Match：找出符合LHS部分的working memory集合
2. Confilict resolution：选出一个条件被满足的规则
3. Act：执行RHS的内容
4. 返回第一步

RETE算法主要改进Match的处理过程，通过构建一个网络进行匹配。

RETE 算法详细描述

RETE网络主要分为两个部分，alpha网络和beta网络。如下图所示（图片引用其他网站）。

• alpha网络：过滤working memory，找出符合规则中每一个模式的集合，生成alpha memory（满足该模式的集合）。有两种类型的节点，过滤type的节点和其他条件过滤的节点。
• Beta网络：有两种类型的节点Beta Memory和Join Node。前者主要存储Join完成后的集合。后者包含两个输入口，分别输入需要匹配的两个集合，由Join节点做合并工作传输给下一个节点。

匹配过程描述

• 导入需要处理的事实到facts集合中。
• 如果facts不为空，选择一个fact进行处理。否则停止匹配过程。
• 选择alpha网的第一个节点运行（建立网络的时候设定的），通过该节点则进入alpha网的下一个节点，直到进入alpha memory。否则跳转到下一条判断路径
• 将alpha memory的结果加入到beta memory中，如果不为Terminal节点，则检测另一个输入集合中是否存在满足条件的事实，满足则执行join，进入到下一个beta memory重复执行3。若另一个输入集合无满足条件的事实，返回到2。如果该节点为Terminal节点，执行ACT并添加到facts中。

下面再看一个匹配例子。

规则内容如下：
IF：
年级是三年级以上，
性别是男的，
年龄小于10岁，
身体健壮，
身高170cm以上，
THEN： 这个男孩是一个篮球苗子，需要培养

规则编译网络和匹配过程

匹配过程：

1. （1）、匹配过程中事实在网络节点中的流转顺序为A–>B–>C–>D–>E–>F–>G–>H–>I—>规则匹配通过

2. （2）、从working-Memory中拿出一个待匹配的StudentFact对象，进入根节点然后进行匹配，以下是fact在各个节点中的活动图

3. A节点：拿StudentFact的年级数值进行年级匹配，如果年级符合条件，则把该StudentFact的引用记录到A节点的alpha内存区中，退出年级匹配。

4. B节点：拿StudentFact的性别内容进行性别匹配，如果性别符合条件，则把该StudentFact的引用记录到B节点的alpha内存区中，然后找到B节点左引用的Beta节点，也就是C节点。

5. C节点：C节点找到自己的左引用也就是A节点，看看A节点的alpha内存区中是否存放了StudentFact的引用，如果存放，说明年级和性别两个条件都符合，则在C节点的Beta内存区中存放StudentFact的引用，退出性别匹配。

6. D节点：拿StudentFact的年龄数值进行年龄条件匹配，如果年龄符合条件，则把该StudentFact的引用记录到D节点的alpha的内存区中，然后找到D节点的左引用的Beta节点，也就是E节点。

7. E节点：E节点找到自己的左引用也就是C节点，看看C节点的Beta内存区中是否存放了StudentFact的引用，如果存放，说明年级，性别，年龄三个条件符合，则在E节点的Beta内存区中存放StudentFact的引用，退出年龄匹配。

8. F节点：拿StudentFact的身体数值进行身体条件匹配，如果身体条件符合，则把该StudentFact的引用记录到D（是否有问题应为F？）节点的alpha的内存区中，然后找到F节点的左引用的Beta节点，也就是G节点。

9. G节点：G节点找到自己的左引用也就是E节点，看看E节点的Beta内存区中是否存放了StudentFact的引用，如果存放，说明年级，性别，年龄，身体四个条件符合，则在G节点的Beta内存区中存放StudentFact的引用，退出身体匹配

10. H节点：拿StudentFact的身高数值进行身高条件匹配，如果身高条件符合，则把该StudentFact的引用记录到H节点的alpha的内存区中，然后找到H节点的左引用的Beta节点，也就是I节点。

11. I节点：I节点找到自己的左引用也就是G节点，看看G节点的Beta内存区中是否存放了StudentFact的引用，如果存放了，说明年级，性别，年龄，身体，身高五个条件都符合，则在I节点的Beta内存区中存放StudentFact引用。同时说明该StudentFact对象匹配了该规则，形成一个议程，加入到冲突区，执行该条件的结果部分：该学生是一个篮球苗子。

 相关概念
1  事实（fact）：
事实：对象之间及对象属性之间的多元关系。为简单起见，事实用一个三元组来表示：（identifier ^attribute  value），例如如下事实：
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  规则（rule）:
由条件和结论构成的推理语句，当存在事实满足条件时，相应结论被激活。一条规则的一般形式如下：
(name-of-this-production
LHS /*one or more conditions*/
–>
RHS /*one or more actions*/
)
其中LHS为条件部分，RHS为结论部分。
下面为一条规则的例子：
(find-stack-of-two-blocks-to-the-left-of-a-red-block
(^on)
(^left-of)
(^color red)
–>
…RHS…
)
3  模式（patten）：
模式：规则的IF部分，已知事实的泛化形式，未实例化的多元关系。
(^on)
(^left-of)
(^color red)
 模式匹配的一般算法
规则主要由两部分组成：条件和结论，条件部分也称为左端（记为LHS, left-hand side），结论部分也称为右端（记为RHS, right-hand side）。为分析方便，假设系统中有N条规则，每个规则的条件部分平均有P个模式，工作内存中有M个事实，事实可以理解为需要处理的数据对象。
规则匹配，就是对每一个规则r, 判断当前的事实o是否使LHS(r)=True，如果是，就把规则r的实例r(o)加到冲突集当中。所谓规则r的实例就是用数据对象o的值代替规则r的相应参数，即绑定了数据对象o的规则r。
规则匹配的一般算法：
1) 从N条规则中取出一条r；
2) 从M个事实中取出P个事实的一个组合c；
3) 用c测试LHS(r)，如果LHS(r（c）)=True，将RHS(r（c）)加入冲突集中；
4) 取出下一个组合c，goto 3；
5) 取出下一条规则r，goto 2；
RETE算法
Rete算法的编译结果是规则集对应的Rete网络,如下图。Rete网络是一个事实可以在其中流动的图。Rete网络的节点可以分为四类：根节点（root）、类型节点（typenode）、alpha节点、beta节点。其中，根结点是一个虚拟节点，是构建rete网络的入口。类型节点中存储事实的各种类型，各个事实从对应的类型节点进入rete网络。

1  建立rete网络
Rete网络的编译算法如下：
1) 创建根；
2) 加入规则1(Alpha节点从1开始，Beta节点从2开始)；
a. 取出模式1，检查模式中的参数类型，如果是新类型，则加入一个类型节点；
b. 检查模式1对应的Alpha节点是否已存在，如果存在则记录下节点位置，如果没有则将模式1作为一个Alpha节点加入到网络中，同时根据Alpha节点的模式建立Alpha内存表；
c. 重复b直到所有的模式处理完毕；
d. 组合Beta节点，按照如下方式：
　　　Beta(2)左输入节点为Alpha(1)，右输入节点为Alpha(2)
　　　Beta(i)左输入节点为Beta(i-1)，右输入节点为Alpha(i)  i>2
  并将两个父节点的内存表内联成为自己的内存表；
e. 重复d直到所有的Beta节点处理完毕；
f. 将动作（Then部分）封装成叶节点（Action节点）作为Beta(n)的输出节点；
3) 重复2)直到所有规则处理完毕；
可以把rete算法类比到关系型数据库操作。
把事实集合看作一个关系，每条规则看作一个查询，将每个事实绑定到每个模式上的操作看作一个Select操作，记一条规则为P，规则中的模式为c1,c2,…,ci, Select操作的结果记为r(ci),则规则P的匹配即为r(c1)◇r(c2)◇…◇(rci)。其中◇表示关系的连接（Join）操作。

2 使用rete网络进行匹配
使用一个rete的过程：
1) 对于每个事实，通过select 操作进行过滤，使事实沿着rete网达到合适的alpha节点。
2) 对于收到的每一个事实的alpha节点，用Project(投影操作)将那些适当的变量绑定分离出来。使各个新的变量绑定集沿rete网到达适当的bete节点。
3) 对于收到新的变量绑定的beta节点，使用Project操作产生新的绑定集，使这些新的变量绑定沿rete网络至下一个beta节点以至最后的Project。
4) 对于每条规则，用project操作将结论实例化所需的绑定分离出来。

下面为的图示显示了连接（Join）操作和投影（Project）的执行过程。

3  Rete算法的特点
Rete算法有两个特点使其优于传统的模式匹配算法。
1、状态保存
事实集合中的每次变化，其匹配后的状态都被保存再alpha和beta节点中。在下一次事实集合发生变化时，绝大多数的结果都不需要变化，rete算法通过保存操作过程中的状态，避免了大量的重复计算。Rete算法主要是为那些事实集合变化不大的系统设计的，当每次事实集合的变化非常剧烈时，rete的状态保存算法效果并不理想。
2、节点共享
另一个特点就是不同规则之间含有相同的模式，从而可以共享同一个节点。Rete网络的各个部分包含各种不同的节点共享。