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aab是一种常见的算法，全称为"Aho-Corasick automaton with bounded delay". 它是一种多模式匹配算法，可以同时匹配多个模式串。aab算法可以用于字符串匹配、文本搜索和字典匹配等领域。

aab算法的核心思想是建立一个自动机，将多个模式串存储在自动机的状态中。在匹配文本串时，自动机会根据文本串中的字符转移到下一个状态，直到匹配到某个模式串或者到达自动机的终止状态。因此，aab算法的匹配速度非常快，可以在较短的时间内完成多个模式串的匹配。

aab算法的实现步骤如下：

1. 构建Trie树

Trie树是一种树形结构，用于存储字符串集合。aab算法中，我们需要将所有的模式串存储在Trie树中。Trie树的每个节点表示一个字符，从根节点到叶子节点表示一个完整的字符串。如果一个节点是某个模式串的结尾，我们将其标记为终止状态。

2. 添加失败指针

在Trie树中，每个节点都有一个指向其父节点的指针，称为父指针。aab算法中，我们需要为每个节点添加一个失败指针，指向其在Trie树中的下一个匹配位置。如果一个节点的下一个字符在Trie树中不存在，我们需要将其失败指针指向根节点。

3. 添加延迟指针

aab算法中，我们还需要为每个节点添加延迟指针，指向其在Trie树中的下一个匹配位置。与失败指针不同的是，延迟指针只有在匹配失败时才会被使用。当一个节点的延迟指针指向其父节点的延迟指针所指向的节点时，我们称其具有延迟性质。

4. 匹配文本串

在匹配文本串时，我们从Trie树的根节点开始，依次匹配文本串中的字符。如果当前节点是某个模式串的结尾，我们将其标记为匹配成功。如果当前节点没有匹配的字符，我们使用失败指针转移到下一个节点。如果下一个节点是终止状态，我们将其标记为匹配成功。如果下一个节点没有匹配的字符，我们使用延迟指针转移到下一个节点。如果延迟指针指向根节点，我们将其标记为匹配失败。

aab算法的时间复杂度为O(n)，其中n为文本串的长度。aab算法的空间复杂度为O(m)，其中m为模式串的总长度。aab算法具有高效、快速、灵活等优点，被广泛应用于文本搜索、字典匹配、代码分析等领域。