再写ac自动机

最新推荐文章于 2024-04-26 20:01:35 发布

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本文深入解析AC自动机的工作原理及其在Trie树上的优化应用，通过一道洛谷P3808题目实例，详细介绍了如何构建和使用AC自动机进行字符串匹配，包括插入操作、构建失败指针和查询过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

/*
洛谷 p3808 
*/ 
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=5e5+1000;
struct tire
{
	int c[N][26],val[N],fail[N],cnt;
	//字典树 
	void Insert(char *s){
		int len=strlen(s);int now=0;
		for(int i=0;i<len;i++){
			int v=s[i]-'a';
			if(!c[now][v]) c[now][v]=++cnt;
			now=c[now][v];
		}
		val[now]++;
	}
	
	//构造fail指针 
	void build(){
		queue<int>Q;
		for(int i=0;i<26;i++){//第二层的fail指针提前处理一下
			if(c[0][i]){
				fail[c[0][i]]=0;//指向根节点
				Q.push(c[0][i]);
			}
		}
		while(!Q.empty()){//bfs求fail指针 
			int u=Q.front();
			Q.pop();
			for(int i=0;i<26;i++){//枚举所有子节点 
				if(c[u][i]){//存在这个子节点 
					fail[c[u][i]]=c[fail[u]][i];
					 //子节点的fail指针指向当前节点的
                    //fail指针所指向的节点的相同子节点 
					Q.push(c[u][i]);
				}
				//不存在这个子节点
				else c[u][i]=c[fail[u]][i];
				//当前节点的这个子节点指向当
                //前节点fail指针的这个子节点 
			}
		} 
	}
	
	int query(char *s){//AC自动机匹配
		int len=strlen(s),now=0,ans=0;
		for(int i=0;i<len;i++){
			now=c[now][s[i]-'a'];//向下一层
			for(int t=now;t&&val[t]!=-1;t=fail[t]){//循环求解
				ans+=val[t];
				val[t]=-1;
			}
		}
		return ans;
	}
}ac;
int n;
char buf[N*10];
int main()
{
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		scanf("%s",buf);
		ac.Insert(buf);
	}
	ac.build();
	scanf("%s",buf);
	printf("%d\n",ac.query(buf));
	return 0;
}

这是一道AC自动机的裸题。

AC自动机（优化后可称Trie图）是一种（可以理解为被过分简化的）有限状态自动机。

所以可以简单的理解为将KMP放在Trie树上。

注意如果每次跳fail边复杂度过高，一次存储完可以进行优化。

这样的AC自动机就成为了Trie图。

不过这题的std是从香港新闻产业来的，加了一个跳转移边的剪枝优化。