使用字典前缀树来实现快速主题匹配

NewLife.MQTT/Models/SubscriptionManager.cs

@@ -0,0 +1,56 @@
+namespace NewLife.MQTT.Models;
+
+/// <summary>使用哈希表存储订阅者信息</summary>
+/// <remarks>
+/// <code>
+/// Trie trie = new Trie();
+/// SubscriptionManager manager = new SubscriptionManager();
+/// 
+/// // 订阅者订阅主题
+/// manager.Subscribe("sports/football", "subscriber1");
+/// manager.Subscribe("sports/basketball", "subscriber2");
+/// manager.Subscribe("news", "subscriber3");
+/// 
+/// // 插入订阅主题到前缀树
+/// trie.Insert("sports/football", "subscriber1");
+/// trie.Insert("sports/basketball", "subscriber2");
+/// trie.Insert("news", "subscriber3");
+/// // 匹配发布消息
+/// List<string> matchedSubscribers = manager.MatchSubscribers("sports/football/match");
+/// Console.WriteLine("Matched subscribers: " + string.Join(", ", matchedSubscribers));
+/// // 使用前缀树匹配
+/// List<string> matchedSubscribersTrie = trie.Match("sports/football/match");
+/// Console.WriteLine("Matched subscribers using Trie: " + string.Join(", ", matchedSubscribersTrie));
+/// </code>
+/// </remarks>
+public class SubscriptionManager
+{
+    private readonly Dictionary<String, List<String>> subscriptions;
+
+    public SubscriptionManager() => subscriptions = [];
+
+    // 订阅主题
+    public void Subscribe(String topic, String subscriber)
+    {
+        if (!subscriptions.ContainsKey(topic))
+        {
+            subscriptions[topic] = [];
+        }
+        subscriptions[topic].Add(subscriber);
+    }
+
+    // 发布消息匹配订阅者
+    public List<String> MatchSubscribers(String topic)
+    {
+        List<String> matchedSubscribers = [];
+        foreach (var kvp in subscriptions)
+        {
+            // 可以根据实际需求修改匹配逻辑
+            if (topic.StartsWith(kvp.Key))
+            {
+                matchedSubscribers.AddRange(kvp.Value);
+            }
+        }
+        return matchedSubscribers;
+    }
+}

NewLife.MQTT/Models/Trie.cs

@@ -0,0 +1,51 @@
+namespace NewLife.MQTT.Models;
+
+/// <summary>前缀树</summary>
+/// <remarks>
+/// 当涉及到在海量订阅主题中快速匹配当前发布消息的订阅者时，可以使用基于哈希表和前缀树（Trie）的算法来实现。以下是一个简单的算法示例：
+/// 1，构建前缀树（Trie）：将所有订阅主题按照层级拆分，构建前缀树，每个节点代表一个主题层级，每个节点的子节点代表下一级主题层级，直到叶子节点代表完整的订阅主题。
+/// 2，哈希表存储订阅者信息：使用哈希表来存储每个订阅主题对应的订阅者列表，键为订阅主题，值为订阅者列表。
+/// 3，匹配发布消息：当有新的发布消息时，将消息的主题按照层级拆分，然后在前缀树中进行匹配，找到所有匹配的订阅主题。
+/// 4，查找订阅者：根据匹配的订阅主题，在哈希表中查找对应的订阅者列表，即为当前发布消息相匹配的订阅者。
+/// 
+/// 这种算法利用了前缀树的高效匹配能力和哈希表的快速查找特性，能够快速地匹配发布消息和订阅者，提高系统的性能和响应速度。
+/// 同时，可以通过优化前缀树的构建和查询算法，以及哈希表的存储和查找方式来进一步提高匹配的速度。
+/// </remarks>
+public class Trie
+{
+    private readonly TrieNode root;
+
+    public Trie() => root = new TrieNode();
+
+    // 插入订阅主题
+    public void Insert(String topic, String subscriber)
+    {
+        var node = root;
+        foreach (var c in topic)
+        {
+            if (!node.Children.ContainsKey(c))
+            {
+                node.Children[c] = new TrieNode();
+            }
+            node = node.Children[c];
+            node.Subscribers.Add(subscriber);
+        }
+    }
+
+    // 匹配订阅主题
+    public List<String> Match(String topic)
+    {
+        var node = root;
+        foreach (var c in topic)
+        {
+            // 没有匹配的订阅者
+            if (!node.Children.ContainsKey(c))
+                return [];
+
+            node = node.Children[c];
+        }
+
+        // 返回匹配的订阅者
+        return node.Subscribers;
+    }
+}

NewLife.MQTT/Models/TrieNode.cs

@@ -0,0 +1,15 @@
+using System;
+using System.Collections.Generic;
+using System.Linq;
+using System.Text;
+using System.Threading.Tasks;
+
+namespace NewLife.MQTT.Models;
+
+/// <summary>前缀树节点</summary>
+public class TrieNode
+{
+    public Dictionary<Char, TrieNode> Children { get; set; } = [];
+
+    public List<String> Subscribers { get; set; } = [];
+}