AC自动机算法是一种用于字符串匹配的高效算法，在实际应用中有着广泛的应用，比如敏感词过滤、DNA序列分析、自然语言处理等领域。本文将介绍AC自动机算法的原理以及如何进行相关的配置，并提供代码示例以帮助读者更好地理解。

1. 原理

AC自动机算法的核心思想是将多个模式串构建成一棵Trie树，并在Trie树上实现快速的匹配操作。在匹配过程中，从Trie树的根节点开始，通过遍历Trie树的边，匹配目标串中的字符，直到匹配到一个模式串的末尾节点，即完成一次匹配。

但是，简单的Trie树只能进行一次匹配，无法处理多个模式串在目标串中重叠的情况。因此，AC自动机算法在Trie树的基础上增加了Fail指针和Output指针。Fail指针用于解决Trie树无法匹配重叠模式串的问题，Output指针则用于记录匹配成功的模式串。通过这两个指针，AC自动机算法可以高效地进行多模式串匹配。

2. 配置

AC自动机算法的配置包括两个部分：Trie树的构建和Fail指针的计算。下面将详细介绍这两个部分的配置方式。

首先是Trie树的构建。对于一个模式串集合，我们可以先将每个模式串插入到Trie树中。如果两个模式串有公共前缀，那么它们在Trie树中的前缀部分是相同的。因此，在插入到Trie树中时，可以将这些相同的前缀合并为一个节点，以减少Trie树的空间开销。具体操作可参考以下代码示例：

class Node:
    def __init__(self):
        self.children = {}  # 子节点
        self.fail = None    # Fail指针
        self.output = set() # Output