+我知道，很多人在第一次看到这个东西的时侯是非常兴奋的。（别问我为什么知道）不过这个自动机啊它叫作`Automaton`，不是`Automation`，让萌新失望啦。切入正题。似乎在初学自动机相关的内容时，许多人难以建立对自动机的初步印象，尤其是在自学的时侯。而这篇文章就是为你们打造的。笔者在自学AC自动机后花费两天时间制作若干的gif，呈现出一个相对直观的自动机形态。尽管这个图似乎不太可读，但这绝对是在作者自学的时侯，画得最~~妙不可读~~的gif了。另外有些小伙伴问这个gif拿什么画的。笔者名誉担保：用Windows画图。
+
+## 概述
+
+AC 自动机是**以 TRIE 的结构为基础**，结合**KMP 的思想**建立的。
+
+简单来说，建立一个 AC 自动机有两个步骤：
+1. 基础的 TRIE 结构：将所有的模式串构成一棵 $Trie$。
+2. KMP 的思想：对 $Trie$ 树上所有的结点构造失配指针。
+
+然后就可以利用它进行多模式匹配了。
+
+## 字典树构建
+
+AC自动机在初始时会将若干个模式串丢到一个TRIE里，然后在TRIE上建立AC自动机。这个TRIE就是普通的TRIE，该怎么建怎么建。
+
+这里需要仔细解释一下 TRIE 的结点的含义，尽管这很小儿科，但在之后的理解中极其重要。TRIE中的结点表示的是某个模式串的前缀。我们在后文也将其称作状态。一个结点表示一个状态，TRIE的边就是状态的转移。
+
+形式化地说，对于若干个模式串$s_1,s_2\dots s_n$，将它们构建一棵字典树后的所有状态的集合记作 $Q$。
+
+## 失配指针
+
+AC自动机利用一个fail指针来辅助多模式串的匹配。
+
+状态 $u$ 的 fail 指针指向另一个状态 $v$ ，其中 $v\in Q$ ，且 $v$ 是 $u$ 的最长后缀（即在若干个后缀状态中取最长的一个作为 fail 指针）。对于学过KMP的朋友，我在这里简单对比一下这里的 fail 指针与 KMP 中的 next 指针：
+
+1. 共同点：两者同样是在失配的时候用于跳转的指针。
+
+2. 不同点：next 指针求的是最长 Border（即最长的相同前后缀），而 fail 指针指向所有模式串的前缀中匹配当前状态的最长后缀。
+
+因为 KMP 只对一个模式串做匹配，而 AC 自动机要对多个模式串做匹配。有可能 fail 指针指向的结点对应着另一个模式串，两者前缀不同。
+
+没看懂上面的对比不要急（也许我的脑回路和泥萌不一样是吧），你只需要知道，AC 自动机的失配指针指向当前状态的最长后缀状态即可。
+
+AC 自动机在做匹配时，同一位上可匹配多个模式串。
+
+### 构建指针
+
+下面介绍构建 fail 指针的**基础思想**：（强调！基础思想！基础！）
+
+构建 fail 指针，可以参考 KMP 中构造 Next 指针的思想。
+
+考虑字典树中当前的结点 $u$，$u$ 的父结点是 $p$，$p$ 通过字符 `c` 的边指向 $u$，即 $trie[p,c]=u$。假设深度小于 $u$ 的所有结点的 fail 指针都已求得。
+
+1. 如果 $trie[fail[p],c]$ 存在：则让 u 的 fail 指针指向 $trie[fail[p],c]$。相当于在 $p$ 和 $fail[p]$ 后面加一个字符 `c`，分别对应 $u$ 和 $fail[u]$。
+
+2. 如果 $trie[fail[p],c]$ 不存在：那么我们继续找到 $trie[fail[fail[p]],c]$ 。重复 1 的判断过程，一直跳 fail 指针直到根结点。
+
+3. 如果真的没有，就让 fail 指针指向根结点。
+
+如此即完成了 $fail[u]$ 的构建。
+
+### 例子
+
+下面放一张 GIF 帮助大家理解：
+
+对字符串 `i` `he` `his` `she` `hers` 组成的字典树构建 fail 指针：
+
+1. 黄色结点：当前的结点 $u$。
+2. 绿色结点：表示已经 BFS 遍历完毕的结点，
+3. 橙色的边：fail 指针。
+4. 红色的边：当前求出的 fail 指针。
+
+
+
+我们重点分析结点 6 的 fail 指针构建：
+
+
+
+找到 6 的父结点 5，$fail[5]=10$。然而 10 结点没有字母`s`连出的边；继续跳到 10 的 fail 指针，$fail[10]=0$。发现 0 结点有字母`s`连出的边，指向 7 结点；所以 $fail[6]=7$。
+
+## 字典树与字典图
+
+我们直接上代码吧。字典树插入的代码就不分析了（后面完整代码里有），先来看构建函数 `build()`，该函数的目标有两个，一个是构建fail指针，一个是构建自动机。参数如下：
+
+1. `tr[u,c]` 这个有两者理解方式。我们可以简单理解为字典树上的一条边，即 $trie[u,c]$；也可以理解为从状态（结点） $u$ 后加一个字符`c`到达的状态（结点），即一个状态转移函数 $trans(u,c)$。下文中我们将用第二种理解方式继续讲解。
+2. `q` 队列，用于BFS遍历字典树。
+3. `fail[u]` 结点 $u$ 的fail指针。
+
+```cpp
+void build(){
+ for(int i=0;i<26;i++)if(tr[0][i])q.push(tr[0][i]);
+ while(q.size()){
+ int u=q.front();q.pop();
+ for(int i=0;i<26;i++){
+ if(tr[u][i])fail[tr[u][i]]=tr[fail[u]][i],q.push(tr[u][i]);
+ else tr[u][i]=tr[fail[u]][i];
+ }
+ }
+}
+```
+为~~关爱萌新~~，笔者大力~~复读~~一下代码：Build 函数将结点按 BFS 顺序入队，依次求 fail 指针。这里的字典树根结点为 0，我们将根结点的子结点一一入队。若将根结点入队，则在第一次 BFS 的时候，会将根结点儿子的 fail 指针标记为本身。因此我们将根结点的儿子。
+
+然后开始 BFS：每次取出队首的结点 u。fail[u] 指针已经求得，我们要求 u 的子结点们的 fail 指针。然后遍历字符集（这里是 0-25，对应 a-z）：
+
+1. 如果 $trans(u,i)$ 存在，我们就将 $trans(u,i)$ 的 fail 指针赋值为 $trans(fail[u],i)$。这里似乎有一个问题。根据之前的讲解，我们应该用 while 循环，不停的跳 fail 指针，判断是否存在字符 `i` 对应的结点，然后赋值。不过在代码中我们一句话就做完这件事了。
+2. 否则，$trans(u,i)$ 不存在，就让 $trans(u,i)$ 指向 $trans(fail[u],i)$ 的状态。
+
+接下来解答一下上文提出的问题。细心的同学会发现，`else ` 语句的代码会修改字典树的结构。没错，它将不存在的字典树的状态链接到了失配指针的对应状态。在原字典树中，每一个结点代表一个字符串 $S$，是某个模式串的前缀。而在修改字典树结构后，尽管增加了许多转移关系，但结点（状态）所代表的字符串是不变的。
+
+而 $trans(S,c)$ 相当于是在 $S$ 后添加一个字符 `c` 变成另一个状态 $S'$。如果$S'$存在，说明存在一个模式串的前缀是$S'$，否则我们让 $trans(S,c)$ 指向 $trans(fail[S],c)$。由于$fail[S]$ 对应的字符串是$S$ 的后缀，因此$trans(fail[S],c)$ 对应的字符串也是 $S'$ 的后缀。
+
+换言之在 TRIE 上跳转的时侯，我们只会从 $S$ 跳转到 $S'$，相当于匹配了一个 $S'$；但在AC自动机上跳转的时侯，我们会从$S$跳转到$S'$的后缀，也就是说我们匹配一个字符 `c`，然后舍弃 $S$ 的部分前缀。舍弃前缀显然是能匹配的。那么fail指针呢？它也是在舍弃前缀啊！试想一下，如果文本串能匹配$S$ ，显然它也能匹配 $S$ 的后缀。所谓的 fail 指针其实就是 $S$ 的一个后缀集合。
+
+这样修改字典树的结构，使得匹配转移更加完善。同时它将 fail 指针跳转的路径做了压缩（就像并查集的路径压缩），使得本来需要跳很多次 fail 指针变成跳一次。
+
+好的，我知道大家都受不了长篇叙述。上图！我们将之前的 GIF 图改一下：
+
+
+
+1. 蓝色结点： BFS 遍历到的结点 u
+2. 蓝色的边：当前结点下，AC自动机修改字典树结构连出的边。
+3. 黑色的边：AC自动机修改字典树结构连出的边。
+4. 红色的边：当前结点求出的fail指针
+5. 黄色的边：fail指针
+6. 灰色的边：字典树的边
+
+可以发现，众多交错的黑色边将字典树变成了**字典图**。图中省s略了连向根结点的黑边（否则会更乱）。我们重点分析一下结点 5 遍历时的情况，~~再妙不可读也请大家硬着头皮去读~~。我们求 $trans(5,\text{ s })=6$ 的 fail 指针：
+
+
+
+本来的策略是找fail指针，于是我们跳到 $fail[5]=10$发现没有 `s` 连出的字典树的边，于是跳到 $fail[10]=0$ ，发现有$trie[0,\text{ s }]=7$，于是$fail[6]=7$；但是有了黑边、蓝边，我们跳到 $fail[5]=10$ 之后直接走 $trans(10,\text{ s })=7$ 就走到$7$号结点了。~~其实我知道没人会仔细看这鬼扯的两张图片的QAQ~~
+
+这就是 build 完成的两件事：构建 fail 指针和建立字典图。这个字典图也会在查询的时候起到关键作用。
+
+## 多模式匹配
+
+接下来分析匹配函数 `query()`:
+
+```cpp
+int query(char *t){
+ int u=0,res=0;
+ for(int i=1;t[i];i++){
+ u=tr[u][t[i]-'a'];// 转移
+ for(int j=u;j&&e[j]!=-1;j=fail[j]){
+ res+=e[j],e[j]=-1;
+ }
+ }
+ return res;
+}
+```
+声明 u 作为字典树上当前匹配到的结点，res 即返回的答案。循环遍历匹配串，u 在字典树上跟踪当前字符。利用 fail 指针找出所有匹配的模式串，累加到答案中。然后清 0。对 $e[j]$ 取反的操作用来判断 $e[j]$ 是否等于 -1。
+
+Q- 读者可能纳闷了：你这里的 u 一直在往字典树后面走，没有跳 fail 指针啊！这和 KMP 的思想不一样啊，怎么匹配得出来啊
+
+读者表示：我 TM 一点也不纳闷 emm
+
+<img src="https://hexo-source-1257756441.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/exp/hrwhl2.jpg" width=200px />
+
+### Answer to Q
+
+还记得刚才的字典图吗？事实上你并不是一直在往后跳，而是在图上穿梭跳动。比如，刚才的字典图：
+
+![AC_automation_b_13.png][5]
+
+我们从根结点开始尝试匹配 `ushersheishis`，那么 p 的变化将是：
+
+![AC_automation_gif_c.gif][6]
+
+红色结点表示 p 结点，粉色箭头表示 p 在字典图上的跳转，浅蓝色的边表示成功匹配的模式串，深蓝色的结点表示跳 fail 指针时的结点。
+
+其中的部分跳转，我们利用的就是新构建的字典图上的边，它也满足后缀相同（sher 和 her），所以自动跳转到下一个位置。
+
+综上，$fail$ 指针的意义是，在匹配串**同一个位置**失配时的跳转指针，这样就利用 fail 指针在同一位置上进行多模式匹配，匹配完了，就在字典图上自动跳转到下一位置。
+
+## 总结
+
+到此，你已经理解了整个 AC 自动机的内容。我们一句话总结 AC 自动机的运行原理：
+
+**构建字典图实现自动跳转，构建失配指针实现多模式匹配。**
+
+所以 AC 自动机到底是啥
+
+## 模板
+
+[LuoguP3808【模板】AC 自动机（简单版）](https://www.luogu.org/problemnew/show/P3808)
+
+```cpp
+##include<bits/stdc++.h>
+using namespace std;
+const int N=1e6+6;
+int n;
+
+namespace AC{
+ int tr[N][26],tot;
+ int e[N],fail[N];
+ void insert(char *s){
+ int u=0;
+ for(int i=1;s[i];i++){
+ if(!tr[u][s[i]-'a'])tr[u][s[i]-'a']=++tot;
+ u=tr[u][s[i]-'a'];
+ }
+ e[u]++;
+ }
+ queue<int> q;
+ void build(){
+ for(int i=0;i<26;i++)if(tr[0][i])q.push(tr[0][i]);
+ while(q.size()){
+ int u=q.front();q.pop();
+ for(int i=0;i<26;i++){
+ if(tr[u][i])fail[tr[u][i]]=tr[fail[u]][i],q.push(tr[u][i]);
+ else tr[u][i]=tr[fail[u]][i];
+ }
+ }
+ }
+ int query(char *t){
+ int u=0,res=0;
+ for(int i=1;t[i];i++){
+ u=tr[u][t[i]-'a'];// 转移
+ for(int j=u;j&&e[j]!=-1;j=fail[j]){
+ res+=e[j],e[j]=-1;
+ }
+ }
+ return res;
+ }
+}
+
+char s[N];
+int main(){
+ scanf("%d",&n);
+ for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%s",s+1),AC::insert(s);
+ scanf("%s",s+1);
+ AC::build();
+ printf("%d",AC::query(s));
+ return 0;
+}
+```
+
+## 模板 2
+
+[P3796 【模板】AC 自动机（加强版）](https://www.luogu.org/problemnew/show/P3796)
+
+```cpp
+##include<bits/stdc++.h>
+using namespace std;
+const int N=156,L=1e6+6;
+namespace AC{
+ const int SZ=N*80;
+ int tot,tr[SZ][26];
+ int fail[SZ],idx[SZ],val[SZ];
+ int cnt[N];// 记录第 i 个字符串的出现次数
+ void init(){
+ memset(fail,0,sizeof(fail));
+ memset(tr,0,sizeof(tr));
+ memset(val,0,sizeof(val));
+ memset(cnt,0,sizeof(cnt));
+ memset(idx,0,sizeof(idx));
+ tot=0;
+ }
+ void insert(char *s,int id){//id 表示原始字符串的编号
+ int u=0;
+ for(int i=1;s[i];i++){
+ if(!tr[u][s[i]-'a'])tr[u][s[i]-'a']=++tot;
+ u=tr[u][s[i]-'a'];
+ }
+ idx[u]=id;
+ }
+ queue<int> q;
+ void build(){
+ for(int i=0;i<26;i++)if(tr[0][i])q.push(tr[0][i]);
+ while(q.size()){
+ int u=q.front();q.pop();
+ for(int i=0;i<26;i++){
+ if(tr[u][i])fail[tr[u][i]]=tr[fail[u]][i],q.push(tr[u][i]);
+ else tr[u][i]=tr[fail[u]][i];
+ }
+ }
+ }
+ int query(char *t){// 返回最大的出现次数
+ int u=0,res=0;
+ for(int i=1;t[i];i++){
+ u=tr[u][t[i]-'a'];
+ for(int j=u;j;j=fail[j])val[j]++;
+ }
+ for(int i=0;i<=tot;i++)if(idx[i])res=max(res,val[i]),cnt[idx[i]]=val[i];
+ return res;
+ }
+}
+int n;
+char s[N][100],t[L];
+int main(){
+ while(~scanf("%d",&n)){if(n==0)break;
+ AC::init();
+ for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%s",s[i]+1),AC::insert(s[i],i);
+ AC::build();
+ scanf("%s",t+1);
+ int x=AC::query(t);
+ printf("%d\n",x);
+ for(int i=1;i<=n;i++)if(AC::cnt[i]==x)printf("%s\n",s[i]+1);
+ }
+ return 0;
+}
+/*
+ * BUG##1 build 的时候忘了 push(tr[u][i])
+ * BUG##2 误以为倒序遍历 AC 自动机就是 BFS 的倒序，实际上不是这样
+ */
+
+```
+
+
## KMP 自动机
为了介绍 AC 自动机这种神奇的算法，先介绍自动机和 KMP 自动机。
（约定 $next_{0}=0$ ）
-我们发现 $trans_{i}$ 只依赖于之前的值，所以可以跟[KMP](/string/prefix-function/#knuth-morris-pratt)一起求出来。
+我们发现 $trans_{i}$ 只依赖于之前的值，所以可以跟[KMP](/string/prefix-function/##knuth-morris-pratt)一起求出来。
时间和空间复杂度： $O(m|\Sigma|)$
```cpp
// luogu P3808
//注：这并不是标准的AC自动机，而是trie图。标准的AC自动机实际应用并不多
-#include <bits/stdc++.h>
+##include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
cout << A.query(s) << '\n';
}
```
+
+[1]: https://hexo-source-1257756441.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/2018/08/2858847684.gif
+
+[2]: https://hexo-source-1257756441.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/2018/08/3946915055.png
+[3]: https://hexo-source-1257756441.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/2018/08/1745118561.gif
+[4]: https://hexo-source-1257756441.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/2018/08/1426947356.png
+[5]: https://hexo-source-1257756441.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/2018/08/1085042377.png
+[6]: https://hexo-source-1257756441.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/2018/08/24151497.gif
+
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