应用实例：敏感词过滤 + 自动补全
本系列的匹配算法支撑着日常产品里的两类功能：一遍扫出大量关键词（敏感词 / 风控 / DPI），和输入几个字便弹出候选（搜索框 / 输入法补全）。下面两个 demo 分别由 Aho-Corasick 自动机和 Trie 前缀树驱动。
1 · 敏感词过滤：一遍扫出所有命中(Aho-Corasick)
要在一段文字里同时查找成百上千个关键词，逐个用 KMP 扫描效率太低。Aho-Corasick 把所有关键词建成一棵带 fail 指针的 Trie，文本只扫一遍就能给出全部命中，复杂度 ，和关键词数量几乎无关。改文字或词表，实时高亮：
fail 指针是关键：在某个词上匹配失败时，不用把文本指针退回去重扫，而是顺着 fail 跳到「最长的、仍可能接上的另一个词的位置」继续——本质就是 KMP 的 next 数组推广到多个模式。详见 Aho-Corasick 一页。
2 · 自动补全：按前缀给出候选（Trie 前缀树）
搜索框 / 输入法 / IDE 的补全：把词典建成 Trie，公共前缀共用一条路径。输入前缀就顺着走到那个节点，它子树下的所有词就是候选——与词典总量无关，只与前缀长度和候选数有关。输入前缀查看效果：
3 · 同一批算法的其他应用场景
- 代码 / 全文搜索:
ripgrep/ grep 用 Boyer-Moore 大步跳过；Elasticsearch / Lucene 倒排索引里的 term 匹配与前缀查询(Trie / FST)。 - 生物信息 / 压缩:DNA 序列比对的后缀数组 / FM-index（BWA、Bowtie 基因比对器）;
bzip2的 BWT、长文本全文索引都建在后缀结构上。 - 拼写纠错 / 模糊搜索:「你是不是想搜…」靠编辑距离 + BK-tree：在词典里找与输入差几步以内的词，用三角不等式剪掉大片分支。
- 防火墙 / DLP / 反垃圾:Aho-Corasick 一遍扫出成千上万条特征 / 敏感词；Snort、Suricata 的多模式特征匹配同款。