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=;

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

 void make(char *s)
 {
     int len=strlen(s),u=;
     for(int i=;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=;i<;i++) ch[][i]=;
     queue<int> q;
     q.push(); nxt[]=;
     while(!q.empty())
     {
         int u=q.front(); q.pop();
         for(int i=;i<;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=;
     for(int i=;i<len;i++)
     {
         int c=s[i]-'a';
         int k=ch[u][c];
         while(k>&&bl[k]!=-)
         {
             ans+=bl[k];
             bl[k]=-;//剪枝
             k=nxt[k];
         }
         u=ch[u][c];
     }
     printf("%d\n",ans);
 }

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