最近正在学习与Rete算法相关的Drools规则引擎框架。 对Rete算法做了一些研究。 否则，在找新工作面试时，能做一个Drools规则引擎框架吗？ 你说你能行！ 然后面试官问你，你知道Rete算法吗？ 你说你听说过。 然后面试官问你，你知道Rete算法的原理吗？ 可以实现Rete算法吗？
追问了这么多，你可能答不上来。 面试官最喜欢的是一直追着问，直到回答不出来。 在追问的过程中，我会了解你的技术能力和学习能力。 蚂蚁面试官就是这种类型，会追问到底。
为了找份好工作，拿比同事高的工资，不仅要能用，还需要原理和实现。 在此基础上，本文详细介绍Rete算法。
RETE算法综述RETE算法是前向规则的快速匹配算法，匹配速度与规则数无关。 Rete是拉丁语，支持英语的是net，也就是网络。 Rete算法形成Rete网络进行模式匹配，利用基于规则的系统的两个特征：时间冗馀和结构相似性
单词“‘rete”来自拉丁语网络一词，发音为ri tiorree-tee。
RETE算法是一种用于生成系统的高效模式匹配算法。 在一个生成系统中，处理的数据被称为工作内存，用于判定的规则分为两个部分lhs (左手边)和RHS (右手边)，分别给出前提和结论。
RETE算法的主要流程RETE算法的主要流程可分为以下几个步骤：
match :找到符合lhs部分的工作内存集合配置解决方案：选择符合条件的规则Act :执行RHS内容返回第一个RETE算法主要改进match的处理过程，使网络
RETE算法详细介绍了RETE网络主要分为alpha网络和beta网络两部分。 如下图所示(照片引用自其他网站。
alpha网络：过滤工作内存，为规则中的每个模式找到匹配的集合，生成alpha memory (满足该模式的集合)。 有两种类型的节点可以过滤type，也可以在其他条件下过滤。 贝塔网络：有两种节点：贝塔内存和连接节点。 前者主要记忆Join完成后的集合。 后者包含两个输入端口，分别输入需要匹配的两个集合，连接节点进行合并工作后转发到下一个节点。 匹配过程描述了导入到facts集合中需要处理的事实。 如果facts不为空，请选择fact进行处理。 否则就停止匹配过程。 选择并运行alpha网络的第一个节点，通过该节点进入alpha网络的下一个节点，进入alpha memory。 否则，跳转到下一个判断路径，将alpha映射的结果添加到beta map中，如果不是Terminal节点，则检测另一个输入集合是否存在满足条件的事实，如果满足，则执行join，前进到下一个beta map，重复3 如果另一个输入集合中没有满足条件的事实，则返回2。 如果节点是终端节点，请运行ACT将其添加到facts中。 再来看看另一个匹配例子。
规则的内容如下。
IF :
年级在三年级以上，
性别是男性，
年龄不到10岁，
身体结实，
身高170cm以上，
THEN :这个男孩是篮球苗，需要培养
规则的编译网络和匹配过程
匹配过程：
(1)、匹配过程中网络节点上的事实流向顺序为： abcdefghI )规则匹配通过
) 2、从工作内存中取出匹配的StudentFact对象，进入根节点进行匹配。 以下是各节点的fact的活动图
a节点：将StudentFact的年级值用于年级匹配，如果年级符合条件，将对该StudentFact的引用记录在a节点的alpha内存区域，结束年级匹配。
b节点：以StudentFact的性别内容进行性别匹配，如果性别满足条件，将该StudentFact的引用记录在b节点的alpha内存区域，然后找到b节点左引用的beta节点，即c节点。
c节点： c节点找到自己的左侧引用(即a节点)，并检查a节点的alpha内存区域是否包含StudentFact引用。 如果已存储，则表示同时满足年级和性别条件，在c节点的beta内存区域存储StudentFact引用，并结束性别匹配。
d节点：取StudentFact的年龄值进行年龄条件匹配，如果年龄满足条件，将该StudentFact的引用记录在d节点alpha的内存区域中，然后找到d节点左引用的beta节点，即e节点。
e节点： e节点找到自己的左引用，即c节点，检查c节点的beta内存区域是否存储了StudentFact的引用，如果存储了，则表示满足年级、性别、年龄三个条件，e节点的beta内存区域存储stant fact
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。
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
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。
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。