##[$P3808$ 【模板】$AC$ 自动机(简单版)](https://www.luogu.com.cn/problem/P3808) ## AC自动机详细讲解 $AC$自动机真是个好东西!之前学$KMP$被$Next$指针搞晕了,所以咕了许久都不敢开$AC$自动机,近期学完之后,发现$AC$自动机并不是很难,特别是对于$KMP$​,个人感觉$AC$自动机比$KMP$要好理解一些,可能是因为我对树上的东西比较敏感(实际是因为我到现在都不会$KMP$)。 很多人都说$AC$自动机是在$Trie$树上作$KMP$,我不否认这一种观点,因为这确实是这样,不过对于刚开始学$AC$自动机的同学们就一些误导性的理解(至少对我是这样的)。$KMP$是建立在一个字符串上的,现在把$KMP$搬到了树上,不是很麻烦吗?实际上$AC$自动机只是有$KMP$的一种思想,实际上跟一个字符串的$KMP$有着很大的不同。 所以看这篇$blog$,请放下$KMP$,理解好$Trie$,再来学习。 ### 前置技能 * $Trie$(很重要哦) * $KMP$的思想(懂思想就可以了,不需要很熟练) ### 问题描述 给定$n$个模式串和$1$个文本串,**求有多少个模式串在文本串里出现过**。 注意:是出现过,就是出现多次只算一次。 默认这里每一个人都已经会了$Trie$。 我们将$n$个模式串建成一颗$Trie$树,建树的方式和建$Trie$完全一样。
假如我们现在有文本串$ABCDBC$。 我们用文本串在$Trie$上匹配,刚开始会经过$2、3、4$号点,发现到$4$,成功地匹配了一个模式串,然后就不能再继续匹配了,这时我们还要重新继续从根开始匹配吗? 不,这样的效率太慢了。这时我们就要借用$KMP$的思想,从$Trie$上的某个点继续开始匹配。 明显在这颗$Trie$上,我们可以继续从$7$号点开始匹配,然后匹配到$8$。 那么我们怎么确定从那个点开始匹配呢?我们称$i$匹配失败后继续从$j$开始匹配,$j$是$i$的$Fail$(**失配指针**)。 ### 构建$Fail$指针 **$Fail$的含义** $Fail$指针的实质含义是什么呢? 如果一个点$i$的$Fail$指针指向$j$。那么$root$到$j$的字符串是$root$到$i$的字符串的一个后缀。 举个例子:(例子来自上面的图) > $i:4$ $j:7$ > $root$到$i$的字符串是$ABC$ > $root$到$j$的字符串是$BC$ > $BC$是$ABC$的一个后缀 > 所以$i$的$Fail$指针指向$j$ 同时我们发现,$C$ 也是$ABC$的一个后缀。 所以$Fail$指针指的$j$的**深度要尽量大**。 重申一下$Fail$指针的含义:((最长的(当前字符串的后缀))在$Trie$上可以查找到)的末尾编号。 感觉读起来挺绕口的蛤。感性理解一下就好了,没什么卵用的。知道$Fail$有什么用就行了。 ### 求$Fail$ 首先我们可以确定,每一个点$i$的$Fail$指针指向的点的深度一定是比$i$小的。($Fail$指的是后缀啊) 第一层的$Fail$一定指的是$root$。(比深度$1$还浅的只有$root$了) 设点$i$的父亲$fa$的$Fail$指针指的是$fafail$,那么如果$fafail$有和$i$值相同的儿子$j$,那么$i$的$Fail$就指向$j$。这里可能比较难理解一点,建议画图理解,不过等会转换成代码就很好理解了。 由于我们在处理$i$的情况必须要先处理好$fa$的情况,所以求$Fail$我们使用$BFS$来实现。 ### 实现的一些细节 * 1、刚开始我们不是要初始化第一层的$fail$指针为$root$,其实我们可以建一个虚节点$0$号节点,将$0$的所有儿子指向$root$($root$编号为$1$,记得初始化),然后$root$的$fail$指向$0$就$OK$了。效果是一样的。 * 2、如果不存在一个节点$i$,那么我们可以将那个节点设为$fafail$的((值和$i$相同)的儿子)。保证存在性,就算是$0$也可以成功返回到根,因为$0$的所有儿子都是根。 * 3、无论$fafail$存不存在和$i$值相同的儿子$j$,我们都可以将$i$的$fail$指向$j$。因为在处理$i$的时候$j$已经处理好了,如果出现这种情况,$j$的值是第$2$种情况,也是有实际值的,所以没有问题。 * 4、实现时不记父亲,我们直接让父亲更新儿子 ```c++ void bfs() { int hh = 0, tt = -1; //将队列的头和尾变量写在这里,可以有效防止多组测试数据的初始化问题 for (int i = 0; i < 26; i++) if (tr[0][i]) q[++tt] = tr[0][i]; while (hh <= tt) { int p = q[hh++]; for (int i = 0; i < 26; i++) { int t = tr[p][i]; // p状态,通过i这条边,到达的新状态t; 也可以理解为是前缀 if (!t) tr[p][i] = tr[ne[p]][i]; //节点 指向父节点失配指针的i这条边 else { ne[t] = tr[ne[p]][i]; //失配指针指向父节点失配指针的i这条边 q[++tt] = t; //存在的要入队列 } } } } ``` ### 查询 求出了$Fail$指针,查询就变得十分简单了。 为了避免重复计算,我们每经过一个点就打个标记为$-1$,下一次经过就不重复计算了。 同时,如果一个字符串匹配成功,那么他的$Fail$也肯定可以匹配成功(后缀嘛),于是我们就把$Fail$再统计答案,同样,$Fail$的$Fail$也可以匹配成功,以此类推……经过的点累加$flag$,标记为$-1$。 最后主要还是和$Trie$的查询是一样的。 ```c++ int res = 0; for (int i = 0, j = 0; s[i]; i++) { j = tr[j][s[i] - 'a']; //从j点出发,经t这条边,重复利用变量j,不断的移动游标j //沿着失配指针不断向上,累加匹配值 for (int p = j; p && ~cnt[p]; p = ne[p]) res += cnt[p], cnt[p] = -1; } ``` ### 实现代码 ```cpp {.line-numbers} #include #include #include #include using namespace std; const int N = 1000010; int n; // n个模式串 char s[N]; //模式串 char T[N]; //文本串 // Trie树 int tr[N][26], idx; int cnt[N]; void insert(char *s, int x) { int p = 0; for (int i = 0; s[i]; i++) { int t = s[i] - 'a'; if (!tr[p][t]) tr[p][t] = ++idx; p = tr[p][t]; } cnt[p]++; //以p为结束节点的字符串个数+1,如果有重复的,这里++也是OK的~ } // AC自动机 int q[N], ne[N]; void bfs() { int hh = 0, tt = -1; for (int i = 0; i < 26; i++) if (tr[0][i]) q[++tt] = tr[0][i]; while (hh <= tt) { int p = q[hh++]; for (int i = 0; i < 26; i++) { int t = tr[p][i]; //此处直接优化为Trie图,没有采用原始的while向上递归处理的办法,记忆这个版本即可 if (!t) tr[p][i] = tr[ne[p]][i]; else { ne[t] = tr[ne[p]][i]; q[++tt] = t; } } } } //查询字符串s中 n个模式串出现了几个 int query(char *s) { int p = 0; int res = 0; for (int i = 0; s[i]; i++) { p = tr[p][s[i] - 'a']; for (int j = p; j; j = ne[j]) { if (cnt[j] == -1) break; res += cnt[j]; cnt[j] = -1; } } return res; } int main() { //加快读入 ios::sync_with_stdio(false), cin.tie(0); cin >> n; //构建Trie树 for (int i = 1; i <= n; i++) { cin >> s; insert(s, i); } //构建AC自动机 bfs(); //输入文本串 cin >> T; //输出模式串出现的个数(注意:不是次数,是个数) printf("%d\n", query(T)); return 0; } ```