模板——AC自动机

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定义nxt[u]=v表示从u开始不断沿着失配边跳到的第一个是标记点的端点v，那么我们再匹配时沿着last跳，每跳到一个last，它就一定对应一个模式串，所以效率是非常高的。

和KMP一样，我们只需检测ch[u][c]和ch[nxt[u]][c]的下一个字符是否相同，即可进行nxt数组的初始化，即：

从0~25枚举c，令v=ch[u][c]

则nxt[v]=ch[nxt[u]][c]。

这个nxt[v]并不能保证ch[u][c]就一定存在，所以还需要一个while循环一直跳直到找到一个ch[u][c]!=0的端点。出现了一个while，既使代码不够优美，又使效率无法保证.

所以我们直接把所有ch[k][c]=0的端点的ch[k][c]直接连向ch[nxt[k]][c]，就好像并差集的一个路径压缩，由于Trie是读完所有模式串后建的，所以这个加边并不会影响Trie，这样就不用担心节点是否存在的问题了（无论如何都会在根节点1上停止，我们先创建一个虚拟节点0，把0的26条边都连在1上，令nxt[1]=0，那么后面无论情况再糟最后也只是nxt[x]=1）。

考虑到这是一个Trie树上的递推，所以我们用BFS搞一搞就好了。

在查询时，只需对于当前字符串不停跳nxt，判断是否是模式串的结尾即可，因为ch[k][c]=0的端点的ch[k][c]直接连向ch[nxt[k]][c]，所以不用担心从前往后枚举文本串的前缀会过长。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int inf=(int)(2e9);
const ll INF=(ll)(5e18);
const int N=1000010;

//nxt:保存最长的后缀字串 
char s[N];
int nxt[N],n,ch[N][26],cnt=1;
int bl[N],ans=0;

void make(char *s)
{
    int len=strlen(s),u=1;
    for(int i=0;i<len;i++)
    {
        int c=s[i]-'a';
        if(!ch[u][c]) ch[u][c]=++cnt;
        u=ch[u][c];
    }
    bl[u]++;//不能只赋值为1，可能有完全相同的字符串 
}

void bfs()
{
    for(int i=0;i<26;i++) ch[0][i]=1;
    queue<int> q; 
    q.push(1); nxt[1]=0;
    while(!q.empty())
    {
        int u=q.front(); q.pop();
        for(int i=0;i<26;i++)
        {
            if(!ch[u][i]) ch[u][i]=ch[nxt[u]][i];//剪枝 
            else
            {
                int v=ch[u][i];
                nxt[v]=ch[nxt[u]][i];
                q.push(v);
            }
        }
    }
}

void query(char *s)
{
    int len=strlen(s),u=1;
    for(int i=0;i<len;i++)
    {
        int c=s[i]-'a';
        int k=ch[u][c];
        while(k>1&&bl[k]!=-1)
        {
            ans+=bl[k];
            bl[k]=-1;//剪枝 
            k=nxt[k];
        }
        u=ch[u][c];
    }
    printf("%d
",ans);
}

int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%s",s);
        make(s);
    } 
    bfs();
    scanf("%s",&s);
    query(s);
    return 0;
}