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AC自动机
实现一个高性能的敏感词过滤系统
基于单模式串和 Trie 树实现的敏感词过滤
BF 算法、RK 算法、BM 算法、KMP 算法，还有 Trie 树。前面四种算法都是单模式串匹配算法，只有 Trie 树是多模式串匹配算法。
单模式串匹配算法，是在一个模式串和一个主串之间进行匹配，也就是说，在一个主串中查找一个模式串。多模式串匹配算法，就是在多个模式串和一个主串之间做匹配，也就是说，在一个主串中查找多个模式串。
对敏感词字典进行预处理，构建成 Trie 树结构。这个预处理的操作只需要做一次，如果敏感词字典动态更新了，比如删除、添加了一个敏感词，那只需要动态更新一下 Trie 树就可以了。
当用户输入一个文本内容后，把用户输入的内容作为主串，从第一个字符（假设是字符 C）开始，在 Trie 树中匹配。当匹配到 Trie 树的叶子节点，或者中途遇到不匹配字符的时候，我们将主串的开始匹配位置后移一位，也就是从字符 C 的下一个字符开始，重新在 Trie 树中匹配。
基于 Trie 树的这种处理方法，有点类似单模式串匹配的 BF 算法。我们知道，单模式串匹配算法中，KMP 算法对 BF 算法进行改进，引入了 next 数组，让匹配失败时，尽可能将模式串往后多滑动几位。借鉴单模式串的优化改进方法，能否对多模式串 Trie 树进行改进，进一步提高 Trie 树的效率呢？这就要用到 AC 自动机算法了。
经典的多模式串匹配算法：AC 自动机
AC 自动机算法，全称是 Aho-Corasick 算法。其实，Trie 树跟 AC 自动机之间的关系，就像单串匹配中朴素的串匹配算法，跟 KMP 算法之间的关系一样，只不过前者针对的是多模式串而已。所以，AC 自动机实际上就是在 Trie 树之上，加了类似 KMP 的 next 数组，只不过此处的 next 数组是构建在树上罢了。
所以，AC 自动机的构建，包含两个操作：
- 将多个模式串构建成 Trie 树；
- 在 Trie 树上构建失败指针（相当于 KMP 中的失效函数 next 数组）。
构建好 Trie 树之后，如何在它之上构建失败指针？