首先给大家介绍一下AC自动机，只是字符串里的一种搜索算法

AC自动机简介： 

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。

AC自动机的构造：

1.构造一棵Trie，作为AC自动机的搜索数据结构。

2.构造fail指针，使当前字符失配时跳转到具有最长公共前后缀的字符继续匹配。如同 KMP算法一样， AC自动机在匹配时如果当前字符匹配失败，那么利用fail指针进行跳转。由此可知如果跳转，跳转后的串的前缀，必为跳转前的模式串的后缀并且跳转的新位置的深度（匹配字符个数）一定小于跳之前的节点。所以我们可以利用 bfs在 Trie上面进行 fail指针的求解。

3.扫描主串进行匹配。

AC自动机详讲：

我们给出5个单词，say，she，shr，he，her。给定字符串为yasherhs。问多少个单词在字符串中出现过。

一、Trie

首先我们需要建立一棵Trie。但是这棵Trie不是普通的Trie，而是带有一些特殊的性质。

首先会有3个重要的指针，分别为p, p->fail, temp。

1.指针p，指向当前匹配的字符。若p指向root，表示当前匹配的字符序列为空。（root是Trie入口，没有实际含义）。

2.指针p->fail，p的失败指针，指向与字符p相同的结点，若没有，则指向root。

3.指针temp，测试指针（自己命名的，容易理解！~），在建立fail指针时有寻找与p字符匹配的结点的作用，在扫描时作用最大，也最不好理解。

对于Trie树中的一个节点，对应一个序列s[1...m]。此时，p指向字符s[m]。若在下一个字符处失配，即p->next[s[m+1]] == NULL，则由失配指针跳到另一个节点(p->fail)处，该节点对应的序列为s[i...m]。若继续失配，则序列依次跳转直到序列为空或出现匹配。在此过程中，p的值一直在变化，但是p对应节点的字符没有发生变化。在此过程中，我们观察可知，最终求得得序列s则为最长公共后缀。另外，由于这个序列是从root开始到某一节点，则说明这个序列有可能是某些序列的前缀。

再次讨论p指针转移的意义。如果p指针在某一字符s[m+1]处失配(即p->next[s[m+1]] == NULL)，则说明没有单词s[1...m+1]存在。此时，如果p的失配指针指向root，则说明当前序列的任意后缀不会是某个单词的前缀。如果p的失配指针不指向root，则说明序列s[i...m]是某一单词的前缀，于是跳转到p的失配指针，以s[i...m]为前缀继续匹配s[m+1]。

对于已经得到的序列s[1...m]，由于s[i...m]可能是某单词的后缀，s[1...j]可能是某单词的前缀，所以s[1...m]中可能会出现单词。此时，p指向已匹配的字符，不能动。于是，令temp = p，然后依次测试s[1...m], s[i...m]是否是单词。

构造的Trie为：

二、构造失败指针

用BFS来构造失败指针，与KMP算法相似的思想。

首先，root入队，第1次循环时处理与root相连的字符，也就是各个单词的第一个字符h和s，因为第一个字符不匹配需要重新匹配，所以第一个字符都指向root（root是Trie入口，没有实际含义）失败指针的指向对应下图中的(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；p=p->fail也就是p=NULL说明匹配序列为空，则把节点e的fail指针指向root表示没有匹配序列，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。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。

三、扫描

构造好Trie和失败指针后，我们就可以对主串进行扫描了。这个过程和KMP算法很类似，但是也有一定的区别，主要是因为AC自动机处理的是多串模式，需要防止遗漏某个单词，所以引入temp指针。

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。

 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。

文章选自大牛博客——飘过的小牛点击打开链接

认真看完上面的算法解释后，用一个例子来带入。

病毒侵袭

Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 32768/32768K (Java/Other)

Total Submission(s) : 1   Accepted Submission(s) : 1

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Problem Description

当太阳的光辉逐渐被月亮遮蔽，世界失去了光明，大地迎来最黑暗的时刻。。。。在这样的时刻，人们却异常兴奋——我们能在有生之年看到500年一遇的世界奇观，那是多么幸福的事儿啊~~ 但网路上总有那么些网站，开始借着民众的好奇心，打着介绍日食的旗号，大肆传播病毒。小t不幸成为受害者之一。小t如此生气，他决定要把世界上所有带病毒的网站都找出来。当然，谁都知道这是不可能的。小t却执意要完成这不能的任务，他说：“子子孙孙无穷匮也！”（愚公后继有人了）。 万事开头难，小t收集了好多病毒的特征码，又收集了一批诡异网站的源码，他想知道这些网站中哪些是有病毒的，又是带了怎样的病毒呢？顺便还想知道他到底收集了多少带病毒的网站。这时候他却不知道何从下手了。所以想请大家帮帮忙。小t又是个急性子哦，所以解决问题越快越好哦~~

Input

第一行，一个整数N（1<=N<=500），表示病毒特征码的个数。 接下来N行，每行表示一个病毒特征码，特征码字符串长度在20—200之间。 每个病毒都有一个编号，依此为1—N。 不同编号的病毒特征码不会相同。 在这之后一行，有一个整数M（1<=M<=1000），表示网站数。 接下来M行，每行表示一个网站源码，源码字符串长度在7000—10000之间。 每个网站都有一个编号，依此为1—M。 以上字符串中字符都是ASCII码可见字符（不包括回车）。

Output

依次按如下格式输出按网站编号从小到大输出，带病毒的网站编号和包含病毒编号，每行一个含毒网站信息。 web 网站编号: 病毒编号 病毒编号 … 冒号后有一个空格，病毒编号按从小到大排列，两个病毒编号之间用一个空格隔开，如果一个网站包含病毒，病毒数不会超过3个。 最后一行输出统计信息，如下格式 total: 带病毒网站数 冒号后有一个空格。

Sample Input

3 aaa bbb ccc 2 aaabbbccc bbaacc

Sample Output

web 1: 1 2 3 total: 1

Source

2009 Multi-University Training Contest 10 - Host by NIT 

#include<iostream> #include<algorithm> #include<cmath> #include<cstring> #include<queue> #include<cstdio> using namespace std; struct ACa{ int next[110000][128],fail[120000],end[120000]; int root,len; int newnode(){ for(int i=0;i<128;i++) next[len][i]=-1; end[len]=-1; len++; return len-1; } void clear(){ len=0; root=newnode(); return; } void insert(char s[],int num){//建立trie树 int ls=strlen(s); int now=root; for(int i=0;i<ls;i++){ if(next[now][s[i]]==-1) /* for(int i=0;i<128;i++) next[len][i]=-1; end[len]=-1; len++; return len-1;*/ next[now][s[i]]=newnode(); now=next[now][s[i]]; } end[now]=num;//存储病毒id } void build(){//建自动机 queue<int>q; int i; fail[root]=root; for(i=0;i<128;i++){//先把根节点下的分支入队 if(next[root][i]==-1) next[root][i]=root; else{ fail[next[root][i]]=root; q.push(next[root][i]); } } while(!q.empty()){ int now=q.front(); q.pop(); for(i=0;i<128;i++){ if(next[now][i]==-1) next[now][i]=next[fail[now]][i]; else{ fail[next[now][i]]=next[fail[now]][i]; q.push(next[now][i]); } } } return; } bool vis[600]; bool ask(char c[],int n,int num){//源码 病毒数 网站编号 bool flag1=false; memset(vis,false,sizeof(vis)); int lc=strlen(c); int now=root; int i; for(i=0;i<lc;i++){ now=next[now][c[i]]; int temp=now; while(temp!=root) { if(end[temp]!=-1){//找到病毒 flag1=1; vis[end[temp]]=1; } temp=fail[temp]; } } if(!flag1)return false; printf("web %d:",num); for(i=1;i<=n;i++) if(vis[i])printf(" %d",i); printf("\n"); return true; } }; ACa ac; char s[20000]; int n,m; int main(){ int i,j; while(scanf("%d",&n)!=EOF){ ac.clear(); for(i=1;i<=n;i++) scanf("%s",s) , ac.insert(s,i); ac.build(); scanf("%d",&m); int ans=0; for(i=1;i<=m;i++){ scanf("%s",s); if(ac.ask(s,n,i))ans++; } printf("total: %d\n",ans); } return 0; }