题目来源

https://leetcode-cn.com/problems/multi-search-lcci/

分析

题目就是让从一长串字符中，搜索最多1e5个字符串，找到所有字符串出现的位置。

第一种朴素的做法就是直接查找，但是不能暴力查找，因为暴力搜索时间复杂度是O(n * n)，很容易超时。可以使用KMP算法，他的时间复杂度是O(n + m)，加上这个题也就是O(n + m) * 1e5，也就是1e8左右，应该是可以的。

第二种方法就是利用字典树，先对所有的子串进行建树，因为子串都是小写字母，所以可以建26个以每个小写字母为根的树，树的每个节点都有最多26个孩子节点。需要注意的是，树的叶子节点一定是一个需要找的子串，但是也可能树的中间的一个节点也是子串，所以我们需要再建立一个额外的数组来保存每个子串出现的位置。
时间复杂度 建树是 O(1e8) + 搜索 O(1e6)也是可以完成的。

KMP思路

KMP算法就是一个跳跃式的寻找前缀的算法。
我们平常的暴力写法是这样的

这样的搜索复杂度是n * m 了，而KMP算法却可以让这个复杂度变成n + m，因为他们都有一个公共前缀aa，我们每次遍历基本上就可以说是线性的。

每一次我们发现对应位置的字符不相同的时候，就向前移动next数组，这个时候就有两种情况

前面没有与这个前缀相同的字符，那么就从当前位置再重新查找
前面有相同的字符，就直接从这个字符开始，向后匹配。

在这之前，我们需要维护我们的next数组，这样就可以方便我们遍历的时候更快的找到我们公共前缀

然后我们再遍历源字符串，从源字符串中查找匹配的情况。

完整代码

class Solution {public:vector<vector<int>> multiSearch(string big, vector<string>& smalls) {vector<vector<int> > ans;//依次搜索所有的子串for(auto& eoch : smalls)ans.push_back(kmp(big,eoch));return ans;}vector<int> kmp(string s,string p){vector<int> ret;int lens = s.size();int lenp = p.size();//如果有一个为空的字符串，说明匹配不到结果if(!lens || !lenp) return ret;vector<int> next(lenp,0);for(int i = 1, j = 0; i < lenp; i++){//确保j-1合法  当前位置不相等，就跳到上一个位置while(j && p[i] != p[j])j = next[j-1];if(p[i] == p[j])j++;next[i] = j;}for(int i = 0, j = 0; i < lens; i++){while(j && s[i] != p[j])j = next[j-1];if(s[i] == p[j])j++;//成功匹配if(j == lenp){ret.push_back(i-lenp+1);j = next[j-1];}}return ret;}
};

字典树

整个过程分为三步

先把所有待匹配的字符串，依次以他们的首字符为根节点，然后构成一棵树，并在每一次遍历完成之后，统计叶子节点的下标。因为存在，caa和caaa，这样的话第二次统计就覆盖了前一次的叶子节点。
第二步就是搜索了，从源字符串的每一个位置开始，每一次都统计出以当前位置开始的待匹配字符串，把他们用一个hash表保存起来。
遍历待匹配字符串，找到他们每一个字符串出现的位置数组。

完整代码

class Solution {public://字典树const static int N = 100010;int son[N][26];//字典树int idx;string key[N];vector<vector<int>> multiSearch(string big, vector<string>& smalls) {//生成字典树for(auto& eoch : smalls)insert(eoch);//查找所有子串出现的情况unordered_map<string,vector<int> > hash;for(int i = 0; i < big.size(); i++)search(big,i,hash);vector<vector<int> > ans;for(auto& eoch : smalls)ans.push_back(hash[eoch]);return ans;}void insert(string& s){int p = 0;for(int i = 0; i < s.size(); i++){int u = s[i] - 'a';//如果这个地方之前没有出现过这个字母的路径，就新加一个节点if(!son[p][u]) son[p][u] = ++idx;p = son[p][u];}//叶子节点记录这个字串的信息key[p] = s;}void search(string& s,int index,unordered_map<string,vector<int> >& hash){int p = 0;for(int i = index; i < s.size(); i++){int u = s[i] - 'a';if(!son[p][u]) return; //说明没有需要查找的子串p = son[p][u];//key[p] != ""   判断这条路径是不是叶子节点，是叶子节点就添加开始位置到图中if(key[p] != "") hash[key[p]].push_back(index);}}
};

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