上一篇我们说了单模式匹配算法KMP，现在我们有需求了，我要检查一篇文章中是否有某些敏感词，这其实就是多模式匹配的问题。
当然你也可以用KMP算法求出，那么它的时间复杂度为O(c*(m+n))，c：为模式串的个数。m：为模式串的长度,n:为正文的长度，那
么这个复杂度就不再是线性了，我们学算法就是希望能把要解决的问题优化到极致，这不，AC自动机就派上用场了。
其实AC自动机就是Trie树的一个活用，活用点就是灌输了kmp的思想，从而再次把时间复杂度优化到线性的O(N)，刚好我前面的文
章已经说过了Trie树和KMP，这里还是默认大家都懂。
一：构建AC自动机
同样我也用网上的经典例子，现有say she shr he her 这样5个模式串，主串为yasherhs，我要做的就是哪些模式串在主串中出现过？
1: 构建trie树
如果看过我前面的文章，构建trie树还是很容易的。
2：失败指针
构建失败指针是AC自动机的核心所在，玩转了它也就玩转了AC自动机，失败指针非常类似于KMP中的next数组，也就是说，
当我的主串在trie树中进行匹配的时候，如果当前节点不能再继续进行匹配，那么我们就会走到当前节点的failNode节点继续进行
匹配，构建failnode节点也是很流程化的。
①：root节点的子节点的failnode都是指向root。
②：当走到在“she”中的”h“节点时，我们给它的failnode设置什么呢？此时就要走该节点（h)的父节点(s)的失败指针，一直回溯直
到找到某个节点的孩子节点也是当初节点同样的字符(h)，没有找到的话，其失败指针就指向root。
比如：h节点的父节点为s，s的failnode节点为root，走到root后继续寻找子节点为h的节点，恰好我们找到了，（假如还是没
有找到，则继续走该节点的failnode，嘿嘿，是不是很像一种回溯查找），此时就将 ”she"中的“h”节点的fainode"指向
"her"中的“h”节点，好，原理其实就是这样。（看看你的想法是不是跟图一样）
针对图中红线的”h，e“这两个节点，我们想起了什么呢？对”her“中的”e“来说，e到root距离的n个字符恰好与”she“中的e向上的n
个字符相等，我也非常类似于kmp中next函数，当字符失配时，next数组中记录着下一次匹配时模式串的起始位置。
1 #region Trie树节点
2 /// <summary>
3 /// Trie树节点
4 /// </summary>
5 public class TrieNode
6 {
7 /// <summary>
8 /// 26个字符，也就是26叉树
9 /// </summary>
10 public TrieNode[] childNodes;
11
12 /// <summary>
13 /// 词频统计
14 /// </summary>
15 public int freq;
16
17 /// <summary>
18 /// 记录该节点的字符
19 /// </summary>
20 public char nodeChar;
21
22 /// <summary>
23 /// 失败指针
24 /// </summary>
25 public TrieNode faliNode;
26
27 /// <summary>
28 /// 插入记录时的编号id
29 /// </summary>
30 public HashSet<int> hashSet = new HashSet<int>();
31
32 /// <summary>
33 /// 初始化
34 /// </summary>
35 public TrieNode()
36 {
37 childNodes = new TrieNode[26];
38 freq = 0;
39 }
40 }
41 #endregion
刚才我也说到了parent和current两个节点，在给trie中的节点赋failnode的时候，如果采用深度优先的话还是很麻烦的，因为我要实时
记录当前节点的父节点，相信写过树的朋友都清楚，除了深搜，我们还有广搜。
1 /// <summary>
2 /// 构建失败指针(这里我们采用BFS的做法)
3 /// </summary>
4 /// <param name="root"></param>
5 public void BuildFailNodeBFS(ref TrieNode root)
6 {
7 //根节点入队
8 queue.Enqueue(root);
9
10 while (queue.Count != 0)
11 {
12 //出队
13 var temp = queue.Dequeue();
14
15 //失败节点
16 TrieNode failNode = null;
17
18 //26叉树
19 for (int i = 0; i < 26; i++)
20 {
21 //代码技巧：用BFS方式，从当前节点找其孩子节点，此时孩子节点
22 // 的父亲正是当前节点，（避免了parent节点的存在）
23 if (temp.childNodes[i] == null)
24 continue;
25
26 //如果当前是根节点，则根节点的失败指针指向root
27 if (temp == root)
28 {
29 temp.childNodes[i].faliNode = root;
30 }
31 else
32 {
33 //获取出队节点的失败指针
34 failNode = temp.faliNode;
35
36 //沿着它父节点的失败指针走，一直要找到一个节点，直到它的儿子也包含该节点。
37 while (failNode != null)
38 {
39 //如果不为空，则在父亲失败节点中往子节点中深入。
40 if (failNode.childNodes[i] != null)
41 {
42 temp.childNodes[i].faliNode = failNode.childNodes[i];
43 break;
44 }
45 //如果无法深入子节点，则退回到父亲失败节点并向root节点往根部延伸，直到null
46 //（一个回溯再深入的过程，非常有意思）
47 failNode = failNode.faliNode;
48 }
49
50 //等于null的话，指向root节点
51 if (failNode == null)
52 temp.childNodes[i].faliNode = root;
53 }
54 queue.Enqueue(temp.childNodes[i]);
55 }
56 }
57 }
3：模式匹配
所有字符在匹配完后都必须要走failnode节点来结束自己的旅途,相当于一个回旋，这样做的目的防止包含节点被忽略掉。
比如：我匹配到了"she"，必然会匹配到该字符串的后缀”he"，要想在程序中匹配到，则必须节点要走失败指针来结束自己的旅途。
从上图中我们可以清楚的看到“she”的匹配到字符"e"后，从failnode指针撤退，在撤退途中将其后缀字符“e”收入囊肿，这也就是
为什么像kmp中的next函数。
1 /// <summary>
2 /// 根据指定的主串，检索是否存在模式串
3 /// </summary>
4 /// <param name="root"></param>
5 /// <param name="s"></param>
6 /// <returns></returns>
7 public void SearchAC(ref TrieNode root, string s, ref HashSet<int> hashSet)
8 {
9 int freq = 0;
10
11 TrieNode head = root;
12
13 foreach (var c in s)
14 {
15 //计算位置
16 int index = c - 'a';
17
18 //如果当前匹配的字符在trie树中无子节点并且不是root，则要走失败指针
19 //回溯的去找它的当前节点的子节点
20 while ((head.childNodes[index] == null) && (head != root))
21 head = head.faliNode;
22
23 //获取该叉树
24 head = head.childNodes[index];
25
26 //如果为空，直接给root,表示该字符已经走完毕了
27 if (head == null)
28 head = root;
29
30 var temp = head;
31
32 //在trie树中匹配到了字符，标记当前节点为已访问，并继续寻找该节点的失败节点。
33 //直到root结束，相当于走了一个回旋。(注意：最后我们会出现一个freq=-1的失败指针链)
34 while (temp != root && temp.freq != -1)
35 {
36 freq += temp.freq;
37
38 //将找到的id追加到集合中
39 foreach (var item in temp.hashSet)
40 hashSet.Add(item);
41
42 temp.freq = -1;
43
44 temp = temp.faliNode;
45 }
46 }
47 }
好了，到现在为止，我想大家也比较清楚了，最后上一个总的运行代码：
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Diagnostics; using System.Threading; using System.IO; namespace ConsoleApplication2 { public class Program { public static void Main() { Trie trie = new Trie(); trie.AddTrieNode("say", 1); trie.AddTrieNode("she", 2); trie.AddTrieNode("shr", 3); trie.AddTrieNode("her", 4); trie.AddTrieNode("he", 5); trie.BuildFailNodeBFS(); string s = "yasherhs"; var hashSet = trie.SearchAC(s); Console.WriteLine("在主串{0}中存在模式串的编号为:{1}", s, string.Join(",", hashSet)); Console.Read(); } } public class Trie { public TrieNode trieNode = new TrieNode(); /// <summary> /// 用光搜的方法来构建失败指针 /// </summary> public Queue<TrieNode> queue = new Queue<TrieNode>(); #region Trie树节点 /// <summary> /// Trie树节点 /// </summary> public class TrieNode { /// <summary> /// 26个字符，也就是26叉树 /// </summary> public TrieNode[] childNodes; /// <summary> /// 词频统计 /// </summary> public int freq; /// <summary> /// 记录该节点的字符 /// </summary> public char nodeChar; /// <summary> /// 失败指针 /// </summary> public TrieNode faliNode; /// <summary> /// 插入记录时的编号id /// </summary> public HashSet<int> hashSet = new HashSet<int>(); /// <summary> /// 初始化 /// </summary> public TrieNode() { childNodes = new TrieNode[26]; freq = 0; } } #endregion #region 插入操作 /// <summary> /// 插入操作 /// </summary> /// <param name="word"></param> /// <param name="id"></param> public void AddTrieNode(string word, int id) { AddTrieNode(ref trieNode, word, id); } /// <summary> /// 插入操作 /// </summary> /// <param name="root"></param> /// <param name="s"></param> public void AddTrieNode(ref TrieNode root, string word, int id) { if (word.Length == 0) return; //求字符地址，方便将该字符放入到26叉树中的哪一叉中 int k = word[0] - 'a'; //如果该叉树为空，则初始化 if (root.childNodes[k] == null) { root.childNodes[k] = new TrieNode(); //记录下字符 root.childNodes[k].nodeChar = word[0]; } var nextWord = word.Substring(1); //说明是最后一个字符，统计该词出现的次数 if (nextWord.Length == 0) { root.childNodes[k].freq++; root.childNodes[k].hashSet.Add(id); } AddTrieNode(ref root.childNodes[k], nextWord, id); } #endregion #region 构建失败指针 /// <summary> /// 构建失败指针(这里我们采用BFS的做法) /// </summary> public void BuildFailNodeBFS() { BuildFailNodeBFS(ref trieNode); } /// <summary> /// 构建失败指针(这里我们采用BFS的做法) /// </summary> /// <param name="root"></param> public void BuildFailNodeBFS(ref TrieNode root) { //根节点入队 queue.Enqueue(root); while (queue.Count != 0) { //出队 var temp = queue.Dequeue(); //失败节点 TrieNode failNode = null; //26叉树 for (int i = 0; i < 26; i++) { //代码技巧：用BFS方式，从当前节点找其孩子节点，此时孩子节点 // 的父亲正是当前节点，（避免了parent节点的存在） if (temp.childNodes[i] == null) continue; //如果当前是根节点，则根节点的失败指针指向root if (temp == root) { temp.childNodes[i].faliNode = root; } else { //获取出队节点的失败指针 failNode = temp.faliNode; //沿着它父节点的失败指针走，一直要找到一个节点，直到它的儿子也包含该节点。 while (failNode != null) { //如果不为空，则在父亲失败节点中往子节点中深入。 if (failNode.childNodes[i] != null) { temp.childNodes[i].faliNode = failNode.childNodes[i]; break; } //如果无法深入子节点，则退回到父亲失败节点并向root节点往根部延伸，直到null //（一个回溯再深入的过程，非常有意思） failNode = failNode.faliNode; } //等于null的话，指向root节点 if (failNode == null) temp.childNodes[i].faliNode = root; } queue.Enqueue(temp.childNodes[i]); } } } #endregion #region 检索操作 /// <summary> /// 根据指定的主串，检索是否存在模式串 /// </summary> /// <param name="s"></param> /// <returns></returns> public HashSet<int> SearchAC(string s) { HashSet<int> hash = new HashSet<int>(); SearchAC(ref trieNode, s, ref hash); return hash; } /// <summary> /// 根据指定的主串，检索是否存在模式串 /// </summary> /// <param name="root"></param> /// <param name="s"></param> /// <returns></returns> public void SearchAC(ref TrieNode root, string s, ref HashSet<int> hashSet) { int freq = 0; TrieNode head = root; foreach (var c in s) { //计算位置 int index = c - 'a'; //如果当前匹配的字符在trie树中无子节点并且不是root，则要走失败指针 //回溯的去找它的当前节点的子节点 while ((head.childNodes[index] == null) && (head != root)) head = head.faliNode; //获取该叉树 head = head.childNodes[index]; //如果为空，直接给root,表示该字符已经走完毕了 if (head == null) head = root; var temp = head; //在trie树中匹配到了字符，标记当前节点为已访问，并继续寻找该节点的失败节点。 //直到root结束，相当于走了一个回旋。(注意：最后我们会出现一个freq=-1的失败指针链) while (temp != root && temp.freq != -1) { freq += temp.freq; //将找到的id追加到集合中 foreach (var item in temp.hashSet) hashSet.Add(item); temp.freq = -1; temp = temp.faliNode; } } } #endregion } }