Algorithm aho-corasick算法的状态转移表

请帮助我理解Aho Corasick算法中多个模式的状态转换表的构造

请给我一个简单而详细的解释，以便我能理解

我在看这篇论文，这是我的动画

谢谢。

第一阶段 创建关键字树：

Starting at the root, follow the path labeled by chars of P_i If the path ends before P_i, continue it by adding new edges and ... nodes for the remaining characters of P Store identifier i of P_i at the terminal node of the path

gives the set of patterns recognized when entering state q

正如您在上面的伪代码中看到的，它调用两个函数：fail（q）和output（q）

失败（q）：//对于q=0给出了在不匹配位置输入的状态

failure(q) is the node labeled by the longest proper suffix  w of L(q) ...
    s.t. w is a prefix of some pattern
//L(q) is the label of node q as the concatenation of edge labels ...
   on the path from the root to q

输出（q）：

Starting at the root, follow the path labeled by chars of P_i If the path ends before P_i, continue it by adding new edges and ... nodes for the remaining characters of P Store identifier i of P_i at the terminal node of the path

gives the set of patterns recognized when entering state q

计算这两个函数后，自动机如下所示：

现在，您可能想知道何时计算这些方法，因此请查看这些更正式的形式：

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希望这能有所帮助，如果仍然有不明确的地方，请毫不犹豫地询问。

那么，您的问题到底在哪里？到目前为止，你从算法中得到了什么？你的问题是在预处理阶段还是失效函数？它在表的构造过程中处于预处理阶段。如何用值填充表格并关联下一个状态？？？您会发现下载和研究原始论文非常有用：。这篇论文写得很好，很平易近人。不过，你必须把它读几遍，然后认真思考。但是状态表的构造已经解释得很清楚了。请你再详细说明一下：下一周我们将把关键字树扩展成一个自动机，以支持线性时间匹配。我认为这是关键部分。@Hynek Pichi Vychodil：是的，我正在与MS Paint合作：）谢谢你回答我的问题，这很有用。但是你能解释一下如何填充状态转换表吗？我们将根据它在搜索时遍历trie。@Shail_42:看，这个算法可以分为两个阶段：1-创建关键字树2-创建自动机。因此，在第一阶段中确实没有状态转换，但它只是两个节点之间的一条边，不过您可以将此树显示为一个表。我编辑了答案，请重新检查。