AC自动机

Aho-Corasick automation，该算法在1975年产生于贝尔实验室，是著名的多模匹配算法之一。一个常见的例子就是给出n个单词，再给出一段包含m个字符的文章，让你找出有多少个单词在文章里出现过。要搞懂AC自动机，先得有模式树（字典树）Trie和KMP模式匹配算法的基础知识。KMP算法是单模式串的字符匹配算法，AC自动机是多模式串的字符匹配算法。
要想学好AC自动机，首先你需要了解字典树和KMP

构造字典树

比如说串she，say，her，shr 构造后的图就是：

之所以最后的节点都是灰色的，是标记这个是一个完整的单词的结尾。

void insert(char *s)
{
  int len=strlen(s);
   int root=0;
   for(int i=0;i

构造fail指针

1. fail的作用：

• 在KMP算法中，当我们比较到一个字符发现失配的时候我们会通过next数组，找到下一个开始匹配的位置，然后进行字符串匹配，当然KMP算法试用与单模式匹配，所谓单模式匹配，就是给出一个模式串，给出一个文本串，然后看模式串在文本串中是否存在。
  在AC自动机中，我们也有类似next数组的东西就是fail指针，当发现失配的字符失配的时候，跳转到fail指针指向的位置，然后再次进行匹配操作，AC自动机之所以能实现多模式匹配，就归功于Fail指针的建立。

2. fail指针的建立：

• 当前节点有指针，其指针所指向的节点和所代表的字符是相同的。因为匹配成功后，我们需要去匹配，发现失配，
  那么就从这个节点开始再次去进行匹配。

3. fail指针的求法：

• 指针用BFS来求得，对于直接与根节点相连的节点来说，如果这些节点失配，他们的指针直接指向即可，其他节点其指针求法如下：
  假设当前节点为，其孩子节点记为。求的指针时，首先我们要找到其的指针所指向的节点,假如是(father的fail)的话，我们就要看的孩子中有没有和节点所表示的字母相同的节点，如果有的话，这个节点（)就是的指针，如果发现没有，则需要找这个节点，然后重复上面过程，如果一直找都找不到，则的指针就要指向root。
  
  

  eg1

eg2

eg3

如图eg3所示
首先 最初会进队，然后 ,出队，我们把 的孩子的失配指针都指向 。因此图中 的失配指针都指向 ,如红色线条所示，同时 进队。

接下来该出队，我们就找的孩子的指针，首先我们发现这个节点其指针指向,而又没有字符为的孩子，则的指针是空的，如果为空，则也要指向,如图中蓝色线所示。并且进队，此时要出队，我们再找的孩子的指针，我们发现的指针指向,而没有字符为的孩子，故的指针指向，入队，然后找的指针，同样的先看的指针是，发现又字符为的孩子，所以的指针就指向了第二层的节点。的指针的指向如图蓝色线所示。

此时队列中有，先出队，找的孩子的失配指针，我们先看的失配指针指向,没有字符为的孩子，则的失配指针指向了,并且进队，然后出队，我们也是先看的失配指针，发现也是指向,root也没有字符为的孩子，则的指针就会指向.并且进队。然后出队，考虑的孩子,则我们看的失配指针，指向第二层的节点，看这个第二层的节点发现有字符值为的孩子节点，最后一行的节点的失配指针就指向第三层的。最后找的指针，同样看第二层的节点，其孩子节点不含有字符，则会继续往前找的失配指针找到了根，根下面的孩子节点也不存在有字符，则最后就指向根节点，最后一行节点的指针如绿色虚线所示。

void getfail()
{
  queuequ;
   for(int i=0;i<26;i++)
   {
       if(tree[0][i])//初始化根节点的26个孩子
       {
           fail[tree[0][i]]=0;//根节点的26个孩子的fail指向根节点0
           qu.push(tree[0][i]);//将根节点的孩子压入队列

       }
   }
   while(!qu.empty( ))
   {
       int root=qu.front( );//获得队列里面的一个节点序号root
       qu.pop( );
       for(int i=0;i<26;i++)//遍历这个root节点的26个孩子
       {
           if(tree[root][i])//说明存在root节点的第i个孩子
           {
               fail[tree[root][i]]=tree[fail[root]][i];//root节点的第i个孩子的fail指针指向root->fail的第i个孩子
               qu.push(tree[root][i]);//将root的第i个孩子压入队列
           }
           else//root的第i个孩子不存在
           {
               tree[root][i]=tree[fail[root]][i];//那root的第i个孩子节点序号就等于root->fail的第i个孩子的节点序号
           }  
       }
   }
}

假设当前节点为，其孩子节点记为。求的指针时，首先我们要找到其的指针所指向的节点,假如是(father的fail)的话，我们就要看的孩子(孩子存在）中有没有和节点所表示的字母相同的节点，如果有的话，这个节点（)就是的指针，如果发现没有，则需要找这个节点，然后重复上面过程，如果一直找都找不到，则的指针就要指向root。

然而这个代码只是将()的节点序号赋给了的，假如不存在这个节点不是吗?
错了吗？是不是存在疑问呢？答案是没错的。这样是对的。

这个就要看else这个语句了。它的涵义是假如的第i个孩子不存在，那就将的第i个孩子的节点序号赋给的第个孩子,于是的26个孩子不都有节点序号了吗，而且还继承的是的i个孩子的序号而root->fail的第i个孩子又是继承root->fail->fail.....。于是在下层遍历root->fail的第i个孩子是有序号的。(root层不存在的孩子节点都继承了root->fail层的孩子节点）

   while(!qu.empty( ))
   {
       int root=qu.front( );
       qu.pop( );
       for(int i=0;i<26;i++)
       {
           if(tree[root][i])
           {
               fail[tree[root][i]]=tree[fail[root]][i];
               qu.push(tree[root][i]);
           }
           else
           {
               tree[root][i]=tree[fail[root]][i];
           }  
       }
   }

文本串的匹配

匹配过程分两种情况：
(1)当前字符匹配，表示从当前节点沿着树边有一条路径可以到达目标字符，如果当前匹配的字符是一个单词的结尾，我们可以沿着当前字符的fail指针，一直遍历到根，如果这些节点末尾有标记（此处标记代表，节点是一个单词末尾的标记），这些节点全都是可以匹配上的节点。我们统计完毕后，并将那些节点标记。此时只需沿该路径走向下一个节点继续匹配即可，目标字符串指针移向下个字符继续匹配；
(2)当前字符不匹配，则去当前节点失败指针所指向的字符继续匹配，匹配过程随着指针指向root结束。重复这2个过程中的任意一个，直到模式串走到结尾为止。

对照上图，看一下模式匹配这个详细的流程，其中模式串为 yasherhs。对于 。 中没有对应的路径，故不做任何操作； 时，指针 走到左下节点 。因为节点 的 信息为1，所以 ，并且将节点 的 值设置为-1，表示改单词已经出现过了，防止重复计数，最后 指向 节点的失配指针 所指向的节点继续查找，以此类推，最后fail指向 ，退出 循环，这个过程中 增加了2。表示找到了2个单词she和he。当i=5时， 代表的节点是 ， 节点的 值为1，从而ans+1，循环直到 指向 为止。最后 时，找不到任何匹配，匹配过程结束。

int query(char *s)
{
  int len=strlen(s);
   int ans=0;
   int root=0;
   for(int i=0;i

Keywords Search

#include
using namespace std;
const int M=1e6+100;
int tree[M][26];
int num[M];
int fail[M];
int pos;
void init( )
{
    pos=1;
    memset(num,0,sizeof(num));
    memset(fail,0,sizeof(fail));
    memset(tree,0,sizeof(tree));
}
void insert(char *s)
{
    int len=strlen(s);
    int root=0;
    for(int i=0;iqu;
    for(int i=0;i<26;i++)
    {
        if(tree[0][i])
        {
            fail[tree[0][i]]=0;
            qu.push(tree[0][i]);

        }
    }
    while(!qu.empty( ))
    {
        int root=qu.front( );
        qu.pop( );
        for(int i=0;i<26;i++)
        {
            if(tree[root][i])
            {
                fail[tree[root][i]]=tree[fail[root]][i];
                qu.push(tree[root][i]);
            }
            else
            {
                tree[root][i]=tree[fail[root]][i];
            }  
        }
    }
}
int query(char *s)
{
    int len=strlen(s);
    int ans=0;
    int root=0;
    for(int i=0;i

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