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我有一个敏感词数组，里面装的是所有的敏感词，还有一篇大文章，我要求出大文章里面所有的敏感词。
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AC自动机就是在前缀树的基础上做升级。
流程我们在前缀树的基础上给每一个节点加上fail指针并且做出规定：头节点的fail指针一定指向null
头节点的下级直接节点的fail指针一律指向头部
在整颗前缀树全部建立完毕之后，再去建立fail指针
以下是其他节点的定义规则，看图说话。
假设有一个节点X，X的父亲节点P，P的fail指针指的是谁，看图可以知道指向的是头节点。
X的父亲节点到X的路径存放的是b，因此我询问X的父亲节点的fail指针指向的节点，也就是图中的头节点，你的路径中有没有b，可以看到头节点有的路径是a,c,e，没有b。
于是继续往跳，头部节点的fail指针指向的节点是null,null当然不会有b路径，因此X的fail指针直接指向头部
再看S节点。
fail指针指向的节点是头节点，它们之间的路径是c，而头节点有c这个路径，所以X的fail指针指向的是头节点的以c为路径的孩子节点，如图。
我们再来画一个图：
fail指针的含义比较抽象，但是我们还是尝试去概括一下：
当字符串无法匹配时，我们有最后一个字符，我们命名为
last，当必须以last结尾时，与字符串拥有同一后缀的最长的字符串，fail指针的作用就是方便的找到这样一个字符串。
我们看到上图：
有节点X，假设字符串abc就是我们无法匹配成功的字符串。fail指针指向的节点和头节点连接而成的路径是c，那么这个字符串c实际上就是与abc拥有同一后缀并且最长的字符串。
有节点Y，假设字符串abcd就是我们无法匹配成功的字符串。Y的fail指针指向的节点与头节点连成的字符串是cd，那么cd就是与abcd拥有相同最长后缀的字符串，与abcd拥有相同后缀的字符串还有c，但是c没有cd长，所以fail指针没有指向另一头的节点。
abcdex，我们对着这个AC自动机从0位置开始进行匹配，发现只能匹配到字符串abcde，因此得出结论，从0位置开始匹配，是无法匹配出敏感词的。abcde，此时的节点是X，这时候，我们就跳往X的fail指针指向的位置的节点Y。cde，因此，我们得到了最长的前缀保留，看，是不是跟KMP算法非常类似，AC自动机不过是在前缀树上的KMP算法。// 前缀树的节点
public class Node {// 如果一个 node，end为空，不是结尾
// 如果end不为空，表示这个点是某个字符串的结尾，end的值就是这个字符串
public String end;
// 只有在上面的end变量不为空的时候，endUse才有意义
// 表示，这个字符串之前有没有加入过答案, 防止答案收集重复，但是在业务场景中这个是没有必要的
public boolean endUse;
public Node fail;
public Node[] nexts;
public Node() {endUse = false;
end = null;
fail = null;
// 这里默认是小写
nexts = new Node[26];
}
}public class ACAutomation {private Node root;
public ACAutomation() {root = new Node();
}
public void insert(String s) {char[] str = s.toCharArray();
Node cur = root;
int index = 0;
for (int i = 0; i< str.length; i++) {index = str[i] - 'a';
if (cur.nexts[index] == null) {Node next = new Node();
cur.nexts[index] = next;
}
cur = cur.nexts[index];
}
cur.end = s;
}
// 宽度优先遍历
public void build() {Queuequeue = new LinkedList<>();
queue.add(root);
Node cur = null;
Node cfail = null;
while (!queue.isEmpty()) {// 当前节点弹出
// 当前节点的所有后代加入到队列里面去
// 当前节点给它的子去设置fail指针
// cur ->父亲
cur = queue.poll();
for (int i = 0; i< 26; i++) {// 所有的路
if (cur.nexts[i] != null) {// 找到所有有效的路
// 我先设置为root，找到了就设置为别人，没找到就继续保持
cur.nexts[i].fail = root;
cfail = cur.fail;
while (cfail != null) {if (cfail.nexts[i] != null) {cur.nexts[i].fail = cfail.nexts[i];
break;
}
cfail = cfail.fail;
}
queue.add(cur.nexts[i]);
}
}
}
}
// 大文章：content
public ListcontainWords(String content) {char[] str = content.toCharArray();
Node cur = root;
Node follow = null;
int index = 0;
Listans = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i< str.length; i++) {index = str[i] - 'a'; // 路
// 如果当前字符在这条路上没配出来，就随着fail方向走向下条路径
while (cur.nexts[index] == null && cur != root) {cur = cur.fail;
}
// 1) 现在来到的路径，是可以继续匹配的
// 2) 现在来到的路径，就是前缀树的根节点
cur = cur.nexts[index] != null ? cur.nexts[index] : root;
follow = cur;
// follow就是用来方便"逛"一圈儿的
while (follow != root) {// 当我遇到过这个环，下次再次遇到的时候就直接break了
if (follow.endUse) {break;
}
// 不同的需求在这一段之间进行修改
if (follow.end != null) {ans.add(follow.end);
follow.endUse = true;
}
// 不同的需求，在这一段之间修改
follow = follow.fail;
}
}
return ans;
}
} 我们来讲解一下void build()代码的含义：
当队列里面的节点弹出的时候，我们把这个节点的所有子节点的fail指针设置好，因为子节点的fail指针是取决于父节点的，而我们是从父节点开始遍历的，所以这个过程是父节点弹出的时候，把子节点的fail指针都设置好。
这个build代码是如何维护最长的，也就是这个代码是如何维护fail指针的正确含义的？
答：这个代码可以自动维护，不需要做其他的事情，因为这有点儿动态规划的意思，我的父亲维护的是最长的，那么我维护的就自动是最长的，而头节点是null，大概就是这样一个意思吧。
在进行匹配的时候，我们每到达一个节点，都要把这个节点的fail指针全部逛一圈，找到所有的敏感词。
follow = cur;
// follow就是用来方便"逛"一圈儿的
while (follow != root) {// 当我遇到过这个环，下次再次遇到的时候就直接break了
if (follow.endUse) {break;
}
// 不同的需求在这一段之间进行修改
if (follow.end != null) {ans.add(follow.end);
follow.endUse = true;
}
// 不同的需求，在这一段之间修改
follow = follow.fail;
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