題目：給乙個字串s和乙個字串陣列t(t中的字串要比s短許多)，設計乙個演算法，在字串s中查詢t中的字串。
思路：字串的多模式匹配問題。
我們把s稱為目標串，t中的字串稱為模式串。設目標串s的長度為m，模式串的平均長度為 n，共有k個模式串。如果我們用kmp演算法(或bm演算法)去處理每個模式串，判斷模式串是否在目標串中出現，匹配乙個模式串和目標串的時間為o(m+n)，所以總時間複雜度為：o(k(m+n))。一般實際應用中，目標串往往是一段文字，一篇文章，甚至是乙個基因庫，而模式串則是一些較短的字串，也就是m一般要遠大於n。這時候如果我們要匹配的模式串非常多(即k非常大)，那麼我們使用上述演算法就會非常慢。這也是為什麼kmp或bm一般只用於單模式匹配，而不用於多模式匹配。
那麼有哪些演算法可以解決多模式匹配問題呢？貌似還挺多的，trie樹，ac自動機，wm演算法，字尾樹等等。我們先從簡單的trie樹入手來解決這個問題。
trie樹，又稱為字典樹，單詞查詢樹或字首樹，是一種用於快速檢索的多叉樹結構。比如英文本母的字典樹是乙個26叉樹，數字的字典樹是乙個10叉樹。
回到我們的題目，現在要在字串s中查詢t中的字串是否出現(或查詢它們出現的位置)，這要怎麼和trie扯上關係呢？
我們發現，如果乙個串t是s的子串，那麼t一定是s某個字尾的字首。比如t = bc，那麼它是字尾bcd的字首；又比如說t = c，那麼它是字尾cd的字首。
因此，我們只需要將字串s的所有字尾構成一棵trie樹(字尾trie)，然後查詢模式串是否在該trie樹中出現即可。如果模式串t的長度為n，那麼我們從根結點向下匹配，可以用o(n)的時間得出t是否為s的子串。
**：
#include #include using namespace std;
class trie;
trie::trie(const char* s)
}void trie::insert(const char* s)
p = trie[p][i];
++s;
}}bool trie::find(const char* s)
return true;
}int main();
int n = 5;
for(int i=0; i2 )的時間， (m為s的長度)，及o(m2 )的空間。
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