AC自动机模板

来源：互联网发布：gre作文字数知乎编辑：程序博客网时间：2024/04/30 23:57
#include<stdio.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>#define kind 26const int MAXN = 10000000;struct node{    int count; //是否为单词最后一个节点    node *next[26];//Trie每个节点的26个子节点    node *fail; //失败指针};node *q[MAXN]; //队列，采用bfs 构造失败指针char keyword[55];//输入单词 模式串char str[1000010];// 需要查找的 主串int head,tail;//队列 头尾指针node *root;void insert(char *word,node *root){     int index,len;     node *p = root,*newnode;     len = strlen(word);     for(int i=0 ;i < len ; i++ )     {           index=word[i]-'a';         if(!p->next[index])//该字符节点不存在，加入Trie树中         {           // 初始化 newnode 并 加入 Trie 树            newnode=(struct node *)malloc(sizeof(struct node));                for(int j=0;j<26;j++) newnode->next[j]=0;            newnode->count=0;newnode->fail=0;            p->next[index]=newnode;         }         p=p->next[index];//指针移动至下一层     }     p->count++;  //单词结尾 节点 count + 1 做标记  }void build_ac_automation(node *root){     head=0;tail=1;     q[head]=root;     node *temp,*p;     while(head<tail)//bfs构造 Trie树的失败指针     {       //算法类似 kmp ，这里相当于得到 next[]数组       //重点在于，匹配失败时，由fail指针回溯到正确的位置               temp=q[head++];         for(int i=0;i< 26 ;i ++)         {             if(temp->next[i])//判断实际存在的节点             {                 // root 下的第一层 节点 都 失败指针都 指向root                 if(temp==root)temp->next[i]->fail=root;                 else {                    //依次回溯 该节点的父节点的失败指针                   //知道某节点的next[i]与该节点相同，则                   //把该节点的失败指针指向该next[i]节点                   //若回溯到 root 都没有找到，则该节点                   //的失败指针 指向 root                                      p=temp->fail;//temp 为节点的父指针                    while(p){                       if(p->next[i]){                       temp->next[i]->fail=p->next[i];                       break;                       }                       p=p->fail;                    }                    if(!p)temp->next[i]->fail=root;                 }                 //每处理一个点，就把它的所有儿子加入队列，                            //直到队列为空                 q[tail++]=temp->next[i];             }         }                     }}int query(node *root)//类似于 kmp算法。{//i为主串指针，p为匹配串指针    int i,cnt=0,index,len=strlen(str);    node *p=root;    for(i=0; i < len ;i ++)    {       index=str[i]-'a';      //由失败指针回溯寻找，判断str[i]是否存在于Trie树种       while( !p->next[index] && p != root)p=p->fail;       p=p->next[index];//找到后 p 指向该节点            //指针回为空，则没有找到与之匹配的字符             if(!p)p=root;//指针重新回到根节点root，下次从root开始搜索Trie树             node *temp=p;//匹配该节点后，沿其失败指针回溯，判断其他节点是否匹配             while(temp != root )//匹配 结束控制       {           if(temp->count>=0)//判断 该节点是否被访问           {              //统计出现的单词个数cnt，由于节点不是单词结尾时count为0，             //故 cnt+=temp->count; 只有 count >0时才真正统计了单词个数                         cnt+=temp->count;              temp->count=-1; //标记已访问           }           else break;//节点已访问，退出循环           temp=temp->fail;//回溯失败指针继续寻找下一个满足条件的节点            }    }    return cnt;}int main(){    int i,t,n,ans;    scanf("%d",&t);    while(t--)    {       root=(struct node *)malloc(sizeof(struct node));       for(int j=0;j<26;j++) root->next[j]=0;       root->fail=0;       root->count=0;       scanf("%d",&n);       getchar();       for(i=0;i<n;i++)       {           gets(keyword);           insert(keyword,root);       }       build_ac_automation(root);       gets(str);       ans=query(root);       printf("%d\n",ans);    }    return 0;}
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