AC自动机详解(转)

AC自动机(算法介绍) 前言: ac自动机能帮你自动通过ac题目(才怪),其实所谓的ac自动机他并不能帮你自动ac,而是一种多模式串的匹配算法.相较于kmp算法在运行多模式串的匹配时只需一次遍历即可,而kmp要针对不同的子序列对母序列进行多次遍历. 简介: ac自动机是通过预处理所要查找的所有子序列 ... 阅读详情

(转载自http://www.cppblog.com/mythit/archive/2009/04/21/80633.html)

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){ 
 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 }

    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。

    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 Description
In 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 retri 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.
 


 

Input
First 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.
 


 

Output
Print how many keywords are contained in the description.
 


 

Sample Input
1 5 she he say shr her yasherhs
 


 

Sample Output
3


 

 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 }
算法讲解:ac自动机及简单衍生 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。嗯没错,比如word文档等一系列带有查找功能的东西一般用的都是这种东西啦。要搞懂AC自动机,先得有字典树Trie和KMP模式匹配算法的 阅读详情

相关推荐

[置顶]AC自动机-算法详解

What's Aho-Corasick automaton?   一种多模式串匹配算法,该算法在1975年产生于贝尔实验室,是著名的多模式匹配算法之一。   简单的说,KMP用来在一篇文章中匹配一个模式串;但如果有多个模式串,需要在一篇文章中把出现过的模式串都匹配出来,就需要Aho-Corasick automaton算法了。 My Understanding About Aho-Coras

北岛知寒 1万+

AC自动机算法详解以及Java代码实现

详细介绍了AC自动机算法详解以及Java代码实现。

终生学习践行者 3507

AC自动机详解(附加可持久化AC自动机)

AC自动机 AC自动机,说白了就是在trie树上跑kmp(其实个人感觉比kmp容易理解)。是一种多匹配串,单个主串的匹配。概括来说,就是将多个匹配串构造一个trie树,对于每个trie树的节点构造nxt指针,最后把主串放在上面跑。   构造trie树 和普通的trie树构建一样,没有什么区别 inline void insert(char *s){ int l=...

Dijkstra_Liu 1522

算法-AC 自动机

1、基于单模式串和 Trie 树实现的敏感词过滤: 有 BF 算法、RK 算法、BM 算法、KMP 算法,还有 Trie 树。前面四种算法都是单模式串匹配算法,只有 Trie 树是多模式串匹配算法。 单模式串匹配算法,是在一个模式串和一个主串之间进行匹配,也就是说,在一个主串中查找一个模式串。多模式串匹配算法,就是在多个模式串和一个主串之间做匹配,也就是说,在一个主串中查找多个模式串。 单模式串匹配算法(比如 KMP 算法)与用户输入的文字内容进行匹配。但是,这...

Java开发者Peng博客 797

实用电路精讲系列---快速精密桥式放大器电路

快速精密桥式放大器通过惠斯通电桥转换物理量为差分信号,经仪表放大器精密放大,具有高共模抑制、低噪声和宽带宽特性。其核心包含:电桥传感器转换、仪表放大器信号调理(增益可调、温漂补偿)、输出级适配ADC。典型应用包括智能断路器监测、胎压检测、电池安全预警等10大领域,需注意传感器-放大器-ADC最短路径布局。实用电路采用LT1057S和LT1010构建,实现稳定供电、差分处理、功率放大和桥式驱动,满足高精度、快速响应需求。该技术在工业控制、医疗设备等领域具有重要价值。

weixin_40590799的博客 1414

基于STM32的最简易蓝牙遥控小车

基于STM32的蓝牙遥控小车,基于HAL库编写代码,具有移动功能,读者可自行添加其他扩展功能。按下状态的对应关系:2前进,4左转,5停止,6右转,8后退,松开状态都是5,都选择16进制。首先按照小车的图纸把小车的机械部分装好。做这个小车的成本在200元左右,包括焊接设备,杜邦线等。

weixin_43469377的博客 1万+

[转]AC自动机算法详解

文章来源:http://www.cppblog.com/mythit/archive/2009/04/21/80633.html      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

heiyeluren的blog(黑夜路人的开源世界) 5531

DLPFC.h5ad格式数据简便获取方式+STAGATE论文复现问题

简便获取DLPFC.h5ad格式的数据方式

apple_74057836的博客 2257

[转] AC自动机详解

转载自:http://hi.baidu.com/nialv7/item/ce1ce015d44a6ba7feded52d AC自动机详解 AC自动机是用来处理多串匹配问题的,即给你很多串,再给你一篇文章,让你在文章中找这些串是否出现过,在哪出现。也许你考虑过AC自动机名字的含义,我也有过同样的想法。你现在已经知道KMP了,他之所以叫做KMP,是因为这个算法是由Knuth、Mor...

weixin_30872337的博客 111

高通QCS2290 SecureBoot全流程实战:从密钥生成到NON-HLOS.bin生成

本文详细拆解了高通QCS2290平台SecureBoot安全启动技术的端到端实战流程。从开发环境搭建、RSA密钥对生成与证书链构建,到关键XML配置文件修改、固件编译与数字签名,最终完成NON-HLOS.bin集成打包,为嵌入式开发者提供了一份清晰、可操作的安全启动部署指南。

weixin_28273593的博客 299

GBase8a-GDCA认证考试-复习参考题

为提升产品服务水平定期举办GBase产品认证培训,培训更多GBase数据库专业人员,满足用户快速成长的业务需求,建设GBase产品生态。请注意甄别,根据所学知识综合判断,正确率97%(97分)。

weixin_41826637的博客 2374

【转】AC自动机算法详解

转自:http://www.cnblogs.com/shy-/archive/2012/05/01/2485140.html 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...

weixin_30505751的博客 79

C#从入门到精通(35)—如何防止winform程序因为误操作被关闭

我们在开发的上位机软件运行起来以后,一般在右上角都有一个关闭按钮,正常情况下点击关闭按钮就能关闭软件,但是不排除我们不想关闭软件,但是因为不小心把鼠标点到了关闭按钮,如果这是一个正在生产的机器,突然关闭软件可能会导致产品损坏,那么我们如何去解决这个误操作的问题呢,本文就来讲解解决方案!

qq_34059233的博客 678

AC 自动机算法详解(转)

AC 自动机算法详解(转) 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

baisung的专栏 502

从 ABAP 后端到 AEX,Local Integration Engine 下的 Business System 配置全景

本文围绕SAP PI AEX配置中ABAP后端系统与AEX的连接问题,梳理了关键概念和技术脉络。重点指出基于ABAP 6.20及更高版本的业务系统内置了本地集成引擎(Local Integration Engine),负责与AEX的消息交互。配置要点包括:1)在SM59中创建HTTP类型RFC目标连接AEX;2)配置SAP_PROXY_ESR供设计时代理生成;3)通过SXMB_ADM设置业务系统角色为应用系统;4)确保SLD注册和SICF服务激活。文章特别强调运行时代理消息传递与设计时代理生成的区分,以及H

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 97

用 Python 和 XGBoost 进行疾病诊断预测

疾病诊断预测是医疗领域的重要研究方向,准确的疾病诊断预测可以帮助医生提前制定治疗方案,提高治疗效果,降低医疗成本。本文章的目的是介绍如何使用 Python 和 XGBoost 算法构建疾病诊断预测模型。范围涵盖了从数据预处理、模型训练到模型评估的整个流程,同时通过实际案例展示如何将该模型应用于疾病诊断预测中。本文首先介绍了疾病诊断预测的背景和 XGBoost 算法的核心概念,然后详细讲解了 XGBoost 算法的原理和具体操作步骤,包括 Python 代码实现。

AI Python 编程之道的博客 1064

AC自动机-详解AC自动机以及模板

AC自动机-详解AC自动机以及模板AC自动机算法简介AC自动机算法大致流程AC自动机详细图解AC自动机模板题与模板题目内容代码详解完整代码 AC自动机算法简介 首先简要介绍一下AC自动机,英文名:Aho-Corasick automation,该算法在1975年产生于贝尔实验室,是著名的多模板匹配算法之一。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,先要有字典树Trie和KMP模式匹配算法的基础知识。其中,KMP是用于一对一的字符串匹

qq_43381135的博客 6857

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

AC自动机(详解)

需要提前了解的知识:KMP, 字典树 例题:传送门 AC自动机是KMP和字典树的结合体, 如果说KMP用于单模式匹配,那么AC自动机是用于多模式匹配的。 举个例子,KMP适用于在一篇文章中找一句话, AC自动机适合在一篇文章中寻找多句话(并不是简单的多用几次KMP)。 KMP算法构建了一个查询表(nex数组), 我们可以按照相同的思路构建nex表,在ac自动机中成为失配数组。 算法思路: 先将所有的模式串建立字典树, 建立nex数组,然后就开始匹配。 ...

三季人的博客 1万+

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

字符串处理【AC自动机】 - 原理 AC自动机详解

字符串处理【AC自动机】 - 原理 AC自动机详解

代码改变世界 3589

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

AC自动机详解及实现

1.背景 之前的Trie树,DBTrie都属于前缀树,虽然DAT每次状态转移的时间复杂度都是常数,但全切分长度为n的文本时,时间复杂度为O(n2)。这是因为**扫描过程中需要不断的挪动起点,发起新的查询**。所以说,DAT的全切分复杂度为O(n2)。 2.为什么需要AC自动机 显然,前缀树的短板是扫描,查询一个句子时,前缀树需要不断的挪动起点,发起新查询,这个过程浪费了大量时间。 举个栗子,扫描...

huoji555的博客 3032

AC自动机步骤详解

AC自动机 算法意义: 求多个字符串是否在主串中出现过。可依据情况分别求出出现次数,出现位置等。 学习基础: 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

问鼎63的博客 2511

AC自动机

什么是AC自动机? 能让你自动AC的代码?(显然不是) 1.AC自动机是一种有限状态自动机(说了等于没说),它常被用于多模式串的字符串匹配。 2.在学完AC自动机,笔者也总结出一句说了等于没说的话: AC自动机是以Trie的结构为基础,结合KMP的思想建立的。 (AC = KMP + Trie) 但不完全是。 前置知识:KMP 和Trie。 (很重要) 先说一下如何建AC自动机 1. 基础的Trie结构:将所有的模式串构成一棵Trie树。 2. KMP的思想:对Trie树上所有的结点构造失.

glorious_dream的博客 7422

AC自动机详解

概述介绍Aho-Corasickautomation,该算法在1975年产生于贝尔实验室,是著名的多模匹配算法。要学会AC自动机,我们必须知道字典树,也就是Trie树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是哈希树的变种。AC自动机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。K

长颜草的博客 2334

AC自动机详细讲解

AC自动机详细讲解

温姑娘的博客 2699
上一篇: 博弈论相关(转)
下一篇: [AC自动机]hdu2222 Keywords Search
fstephen
博客等级 码龄18年 7粉丝 28原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值