从KMP算法，trie树再到AC自动机
首先讲解一下KMP算法，KMP算法是讲的是单模式字符串匹配算法。由于传统的字符串匹配算法中，当发现匹配不满足要求时，模式串将会回到开头，而待匹配字符串也有回到相对应的匹配位子的下一个，重新进行匹配。而Kmp算法则是利用一个next函数（表示字符串的自我覆盖程度）。当匹配不成功时，待匹配字符串的比较位置将不移动，而是利用next函数来计算模式串应该要计较的位子（由于next函数特性，模式串从起始位子到next()前一个位子都是和主串已经匹配了）。
其简单实现代码如下：
//KMP 算法
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
//用来求字符串test模式函数，表示其自我覆盖的程度，用递归的方式实现
int next(const string& test)
{
int size = test.size();
if(size==1) //当为单字符时则自动表示为-1.无覆盖
return -1;
if(size==2)
return (test[0]==test[1])-1;
//递归的开始
string middle = test.substr(0,size-1);
int index = next(middle);
if(index>=0&&test[index+1]==test[size-1])
return index + 1;
else
return (test[0]==test[size-1])-1;
}
//实现KMP算法，返回字串在主串中的位子
int KMP(const string& s,const string& l)
{
int target_size = s.size();
int parttern_size = l.size();
int i,j=0;
for(i=0;i<target_size;i++)
{
if(s[i]==l[j])
{
j++;
if(j==parttern_size)
{
cout<<"匹配成功"<<endl;
return i-parttern_size+1;
}
}
//表示匹配失败时,KMP的处理方式
else
{
if(j>0)
{
string temp = l.substr(0,j);
if(j==4)
cout<<temp<<endl;
j=next(temp)+1;
i--;
}
// if(j==0) //如果是模型串第一个都不匹配则按照普通串来基选
}
}
return 0;
}
int main()
{
cout << KMP("aaaabaaa","baa")<< endl;
return 0;
}
接着来看看trie树，trie树在处理大量字符串时有相当的优势，其经常用于排序，存储大量字符串。特别是计算字符串出现的频率（搜索引擎中查找热门词汇）或字符串前最比较
好比假设有b，abc，abd，bcd，abcd，efg，hii 这6个单词，我们构建的树就是如下图这样的：
其实现代码如下：（在该代码中就是在存储字符串的同时还会检测树中是否存在该字符串）
//trie树的实现 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<iostream> #include<string> using namespace std; #define MAXSIZE 26 typedef struct Trie { struct Trie* child[MAXSIZE]; char word; bool flag; }Trie,*PTrie; //插入 bool insert(PTrie root,string ptr); int main() { PTrie root; //初始化该trie根节点（空节点） root=(PTrie)malloc(sizeof(Trie)); root->flag=false; string ss; while(cin>>ss) { cout<<ss<<"是否在树中："<<insert(root,ss)<<endl; } return 0; } //边查询边插入字符串 bool insert(PTrie root,string ss) { bool sign = true ; //默认单词是在其中的 PTrie temp=root; string::iterator ptr=ss.begin(); while(ptr!=ss.end()) { int position=*ptr-'a'; //cout<<temp->child[position]<<endl; if(!temp->child[position]) //用来共享前缀 { temp->child[position]=(PTrie)malloc(sizeof(Trie)); sign = false; //创建分支证明不在 } temp->child[position]->word=*ptr; ptr++; temp=temp->child[position]; } if(temp->flag!=true) { temp->flag=true; sign=false; //因为flag不是true所以也不在，但绝对是某个单词的前缀 } return sign; }
关于AC自动机就是KMP算法的扩展，其主要是多模式字符串的匹配，而且它是要建立在Trie树上的。
以下内容是网上别人那参考过来的，认为分析的还比较清楚。故拿来参考给自己以后用
首先简要介绍一下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。AC自动机算法分为3步：构造一棵Trie树，构造失败指针和模式匹配过程。
如果你对KMP算法和了解的话，应该知道KMP算法中的next函数（shift函数或者fail函数）是干什么用的。KMP中我们用两个指针i和j分别表示，A[i-j+ 1..i]与B[1..j]完全相等。也就是说，i是不断增加的，随着i的增加j相应地变化，且j满足以A[i]结尾的长度为j的字符串正好匹配B串的前 j个字符，当A[i+1]≠B[j+1]，KMP的策略是调整j的位置（减小j值）使得A[i-j+1..i]与B[1..j]保持匹配且新的B[j+1]恰好与A[i+1]匹配，而next函数恰恰记录了这个j应该调整到的位置。同样AC自动机的失败指针具有同样的功能，也就是说当我们的模式串在Tire上进行匹配时，如果与当前节点的关键字不能继续匹配的时候，就应该去当前节点的失败指针所指向的节点继续进行匹配。
看下面这个例子：给定5个单词：say she shr he her，然后给定一个字符串yasherhs。问一共有多少单词在这个字符串中出现过。我们先规定一下AC自动机所需要的一些数据结构，方便接下去的编程。
1 const int kind = 26 ;
2 struct node{
3 node * fail; // 失败指针
4 node * next[kind]; // Tire每个节点的个子节点（最多个字母）
5 int count; // 是否为该单词的最后一个节点
6 node(){ // 构造函数初始化
7 fail = NULL;
8 count = 0 ;
9 memset(next,NULL, sizeof (next));
10 }
11 } * q[ 500001 ]; // 队列，方便用于bfs构造失败指针
12 char keyword[ 51 ]; // 输入的单词
13 char str[ 1000001 ]; // 模式串
14 int head,tail; // 队列的头尾指针有了这些数据结构之后，就可以开始编程了：
首先，将这5个单词构造成一棵Tire，如图-1所示。
1 void insert( char * str,node * root){
2 node * p = root;
3 int i = 0 ,index;
4 while (str[i]){
5 index = str[i] - ' a ' ;
6 if (p -> next[index] == NULL) p -> next[index] = new node();
7 p = p -> next[index];
8 i ++ ;
9 }
10 p -> count ++ ; // 在单词的最后一个节点count+1，代表一个单词
11 }在构造完这棵Tire之后，接下去的工作就是构造下失败指针。构造失败指针的过程概括起来就一句话：设这个节点上的字母为C，沿着他父亲的失败指针走，直到走到一个节点，他的儿子中也有字母为C的节点。然后把当前节点的失败指针指向那个字母也为C的儿子。如果一直走到了root都没找到，那就把失败指针指向root。具体操作起来只需要：先把root加入队列(root的失败指针指向自己或者NULL)，这以后我们每处理一个点，就把它的所有儿子加入队列，队列为空。
1 void build_ac_automation(node * root){
2 int i;
3 root -> fail = NULL;
4 q[head ++ ] = root;
5 while (head != tail){
6 node * temp = q[tail ++ ];
7 node * p = NULL;
8 for (i = 0 ;i < 26 ;i ++ ){
9 if (temp -> next[i] != NULL){
10 if (temp == root) temp -> next[i] -> fail = root;
11 else {
12 p = temp -> fail;
13 while (p != NULL){
14 if (p -> next[i] != NULL){
15 temp -> next[i] -> fail = p -> next[i];
16 break ;
17 }
18 p = p -> fail;
19 }
20 if (p == NULL) temp -> next[i] -> fail = root;
21 }
22 q[head ++ ] = temp -> next[i];
23 }
24 }
25 }
26 }
从代码观察下构造失败指针的流程：对照图-2来看，首先root的fail指针指向NULL，然后root入队，进入循环。第1次循环的时候，我们需要处理2个节点：root->next[‘h’-‘a’](节点h) 和 root->next[‘s’-‘a’](节点s)。把这2个节点的失败指针指向root，并且先后进入队列，失败指针的指向对应图-2中的(1)，(2)两条虚线；第2次进入循环后，从队列中先弹出h，接下来p指向h节点的fail指针指向的节点，也就是root；进入第13行的循环后，p=p->fail也就是p=NULL，这时退出循环，并把节点e的fail指针指向root，对应图-2中的(3)，然后节点e进入队列；第3次循环时，弹出的第一个节点a的操作与上一步操作的节点e相同，把a的fail指针指向root，对应图-2中的(4)，并入队；第4次进入循环时，弹出节点h(图中左边那个)，这时操作略有不同。在程序运行到14行时，由于p->next[i]!=NULL(root有h这个儿子节点，图中右边那个)，这样便把左边那个h节点的失败指针指向右边那个root的儿子节点h，对应图-2中的(5)，然后h入队。以此类推：在循环结束后，所有的失败指针就是图-2中的这种形式。
最后，我们便可以在AC自动机上查找模式串中出现过哪些单词了。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，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。
1 int query(node * root){对照图-2，看一下模式匹配这个详细的流程，其中模式串为yasherhs。对于i=0,1。Trie中没有对应的路径，故不做任何操作；i=2,3,4时，指针p走到左下节点e。因为节点e的count信息为1，所以cnt+1，并且讲节点e的count值设置为-1，表示改单词已经出现过了，防止重复计数，最后temp指向e节点的失败指针所指向的节点继续查找，以此类推，最后temp指向root，退出while循环，这个过程中count增加了2。表示找到了2个单词she和he。当i=5时，程序进入第5行，p指向其失败指针的节点，也就是右边那个e节点，随后在第6行指向r节点，r节点的count值为1，从而count+1，循环直到temp指向root为止。最后i=6,7时，找不到任何匹配，匹配过程结束。
2 int i = 0 ,cnt = 0 ,index,len = strlen(str);
3 node * p = root;
4 while (str[i]){
5 index = str[i] - ' a ' ;
6 while (p -> next[index] == NULL && p != root) p = p -> fail;
7 p = p -> next[index];
8 p = (p == NULL) ? root:p;
9 node * temp = p;
10 while (temp != root && temp -> count !=- 1 ){
11 cnt += temp -> count;
12 temp -> count =- 1 ;
13 temp = temp -> fail;
14 }
15 i ++ ;
16 }
17 return cnt;
18 }
到此为止AC自动机算法的详细过程已经全部介绍结束，看一道例题： http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2222
Problem DescriptionIn the modern time, Search engine came into the life of everybody like Google, Baidu, etc.
Wiskey also wants to bring this feature to his image retrieval system.
Every image have a long description, when users type some keywords to find the image, the system will match the keywords with description of image and show the image which the most keywords be matched.
To simplify the problem, giving you a description of image, and some keywords, you should tell me how many keywords will be match.
InputFirst line will contain one integer means how many cases will follow by.
Each case will contain two integers N means the number of keywords and N keywords follow. (N <= 10000)
Each keyword will only contains characters 'a'-'z', and the length will be not longer than 50.
The last line is the description, and the length will be not longer than 1000000.
OutputPrint how many keywords are contained in the description.
Sample Input15shehesayshrheryasherhs
Sample Output3
1 #include < iostream >
2 using namespace std;
3
4 const int kind = 26 ;
5 struct node{
6 node * fail; // 失败指针
7 node * next[kind]; // Tire每个节点的26个子节点（最多26个字母）
8 int count; // 是否为该单词的最后一个节点
9 node(){ // 构造函数初始化
10 fail = NULL;
11 count = 0 ;
12 memset(next,NULL, sizeof (next));
13 }
14 } * q[ 500001 ]; // 队列，方便用于bfs构造失败指针
15 char keyword[ 51 ]; // 输入的单词
16 char str[ 1000001 ]; // 模式串
17 int head,tail; // 队列的头尾指针
18
19 void insert( char * str,node * root){
20 node * p = root;
21 int i = 0 ,index;
22 while (str[i]){
23 index = str[i] - ' a ' ;
24 if (p -> next[index] == NULL) p -> next[index] = new node();
25 p = p -> next[index];
26 i ++ ;
27 }
28 p -> count ++ ;
29 }
30 void build_ac_automation(node * root){
31 int i;
32 root -> fail = NULL;
33 q[head ++ ] = root;
34 while (head != tail){
35 node * temp = q[tail ++ ];
36 node * p = NULL;
37 for (i = 0 ;i < 26 ;i ++ ){
38 if (temp -> next[i] != NULL){
39 if (temp == root) temp -> next[i] -> fail = root;
40 else {
41 p = temp -> fail;
42 while (p != NULL){
43 if (p -> next[i] != NULL){
44 temp -> next[i] -> fail = p -> next[i];
45 break ;
46 }
47 p = p -> fail;
48 }
49 if (p == NULL) temp -> next[i] -> fail = root;
50 }
51 q[head ++ ] = temp -> next[i];
52 }
53 }
54 }
55 }
56 int query(node * root){
57 int i = 0 ,cnt = 0 ,index,len = strlen(str);
58 node * p = root;
59 while (str[i]){
60 index = str[i] - ' a ' ;
61 while (p -> next[index] == NULL && p != root) p = p -> fail;
62 p = p -> next[index];
63 p = (p == NULL) ? root:p;
64 node * temp = p;
65 while (temp != root && temp -> count !=- 1 ){
66 cnt += temp -> count;
67 temp -> count =- 1 ;
68 temp = temp -> fail;
69 }
70 i ++ ;
71 }
72 return cnt;
73 }
74 int main(){
75 int n,t;
76 scanf( " %d " , & t);
77 while (t -- ){
78 head = tail = 0 ;
79 node * root = new node();
80 scanf( " %d " , & n);
81 getchar();
82 while (n -- ){
83 gets(keyword);
84 insert(keyword,root);
85 }
86 build_ac_automation(root);
87 scanf( " %s " ,str);
88 printf( " %d\n " ,query(root));
89 }
90 return 0 ;
91 }