PHP是一門十分流行的開發語言，也經常被用于算法的實現。其中最受歡迎的算法之一就是AC算法，它為PHP程序員提供了一種高效解決字符串匹配問題的方法。

舉個例子，假如我們想在一篇文章中搜索某些關鍵詞，并將這些關鍵詞標紅以突出顯示。如果我們采用樸素的方法，即一個一個字符地比較，那么時間復雜度是O(n * m)，其中n是文章長度，m是關鍵詞數量。如果文章足夠長且關鍵詞數量也很大，那么效率就會非常低。而如果我們使用AC算法，時間復雜度則是O(n + k)，k是所有關鍵詞長度之和，程序效率就會大大提高。

class TrieNode {
public $child = [];
public $is_end = false;
public function __construct() {}
}
class AC {
private $trie;
public function __construct() {
$this->trie = new TrieNode();
}
public function add_word(string $word) {
$p = $this->trie;
for ($i = 0; $i< strlen($word); $i++) {
if (!isset($p->child[$word[$i]])) {
$p->child[$word[$i]] = new TrieNode();
}
$p = $p->child[$word[$i]];
}
$p->is_end = true;
}
public function query(string $text) {
$p = $this->trie;
$result = [];
for ($i = 0; $i< strlen($text); $i++) {
while (!isset($p->child[$text[$i]]) && $p !== $this->trie) {
$p = $p->fail;
}
if (isset($p->child[$text[$i]])) {
$p = $p->child[$text[$i]];
}
$q = $p;
while ($q !== $this->trie && $q->is_end) {
$result[] = $i - strlen($word) + 1;
$q = $q->fail;
}
}
return $result;
}
}

AC算法的實現主要是基于Trie樹，也叫字典樹。Trie樹是一種樹形結構，其中每個節點代表一個單詞或字符串的前綴。根據字符串中字符在Trie樹中所分布的位置即可快速的查找這個字符串是否存在。

在AC算法中，我們可以將Trie樹看作一個有向無環圖，并給圖中的每個節點添加一個指向祖先節點的指針，它的作用是在匹配過程中對節點進行回溯。當我們在Trie樹中搜索字符串時，如果當前節點無法繼續匹配，則需要利用它的父親節點（或更高層）的指針進行回溯。為了進一步提高算法的效率，我們需要讓每個節點都有一個fail指針，這個指針指向Trie樹中最長公共前綴子串的結尾節點，或者根節點。這樣，當我們在匹配某個節點的子節點時無法繼續匹配時，可以通過follow其fail指針進行回溯。這個過程也可以看做是在一棵類似KMP算法next數組的失敗指針樹上進行匹配。

以上代碼實現了AC算法的核心部分，包括Trie樹建樹和查詢匹配過程。在建樹過程中，我們先從根節點開始，根據字符串添加子節點，如果當前子節點為末尾節點，則將這個節點標記。匹配過程中，我們從Trie樹的根節點開始，比較文本中的每個字符，并依據fail指針進行回溯，直到找到匹配的關鍵詞或搜索完整篇文章。

在總結一下，AC算法通過使用Trie樹和失敗指針樹相結合，可以快速地匹配文本中的多個關鍵詞，從而提高程序運行效率。在實際使用時，我們可以將關鍵詞等輸入數據存儲在數據結構中，并且對于大批量的文本批量處理，還可以考慮使用MapReduce等分布式算法框架，以進一步縮短運行時間。