再不更新這裡都長草了
ac自動機是乙個字串匹配演算法，與kmp的區別在於，ac自動機可以用\(o(\sum |s_i| + |s|)\)的複雜度在文字串中同時查詢多個模式串，例如這道題
對於初學者 就是我 而言，可以簡單地將ac自動機理解為kmp + trie樹，整個演算法分為三步：
將所有的模式串建成一顆trie樹
求出trie樹上每乙個節點的失配指標（fail）（類似kmp的next）
將文字串在trie樹上進行匹配
這一步和普通的字典樹一樣，不解釋
void insert(string& s)
p = t[p][s[i] - 'a'];
} num[p]++;
}
（圖中不同顏色的邊代表字元）
如圖，節點\(i\)與節點\(j\)的字尾匹配最長，所以\(fail_i = j\)
如圖，\(fail_i = j\)，則\(i\)的粉色子節點（此處用顏色表示字元）必然也與\(j\)的粉色子節點有最長的字尾，因此該子節點的\(fail\)指標就是\(k\)
具體求法：對於\(u\)的子節點\(v\)，其\(fail\)指標為\(u\)的\(fail\)指標的字元與\(v\)相同的子節點，證明很簡單，因為\(fail_u\)與\(u\)的字尾匹配最長，而\(v\)節點上的字元\(i\)顯然與\(trie[fail_u][i]\)上的字元\(i\)相同，所以\(fail_v = trie[fail_u][i]\)
理解原理後我們很容易就能求出所有的\(fail\)指標：在字典樹上跑一遍bfs，根節點的子節點的\(fail\)指標顯然為0，所以先將這些點放入佇列；
對於每乙個當前搜尋到的節點\(u\)，它的\(fail\)指標肯定已經被求出，所以我們只需要列舉它的所有子節點t[u][i]，建立\(fail\)指標fail[t[u][i]] = t[fail[u]][i]
**如下：
void getfail()
} while(!q.empty()) else
} }}
int query(string s)
} return res;
}
trie樹的大小為\(\sum |s_i|\)，建立\(fail\)指標的複雜度與其相同，遍歷文字串需要\(o(|s|)\)，總時間複雜度為\(o(\sum |s_i| + |s|)\)
ac 自動機 - oi wiki
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