/**
 * #212 (ADR-091): 다중 패턴 ASCII substring 매처 (Aho-Corasick).
 *
 * 왜 있나 — `buildRefEdges` 가 slug 마다 `content LIKE '%slug%'` 로 **전건을 훑었다**.
 * [검증] n=34,928 에서 `slugRefs` 3,660 회 × 42ms = **154s**, 그중 distinct slug 는 **769** 뿐이라
 * 같은 질문을 4.76배 반복했고(행 기준 54.8배) 38.7% 는 `DF > 100` 이라 답을 받아서 버렸다.
 * 이 매처는 **전건을 1회만** 통과한다 — [검증] 579ms (251배), 엣지 집합 1:1 동일.
 */
/**
 * ASCII 대소문자 접힘 — SQLite `LIKE` 의 기본 동작과 **정의상 동일**하다.
 *
 * 🔴 `String.prototype.toLowerCase()` 를 쓰면 안 된다 — 그쪽은 **전 유니코드**를 접는데
 * SQLite `LIKE` 는 ASCII 만 접는다. [검증] 직접 실행:
 *   `'TESTING' LIKE '%testing%'` → 1 (접는다)
 *   `'İ'(U+0130) LIKE '%i%'`     → 0 (안 접는다)
 *   `'K'(U+212A) LIKE '%k%'`     → 0 (안 접는다)
 *   `'Ä' LIKE '%ä%'`             → 0 (안 접는다)
 * 즉 `toLowerCase()` 로 매칭하면 **LIKE 가 안 잡던 엣지가 생긴다**.
 * 이 코퍼스의 실 영향은 0행이었지만 그것은 논증이고, 이 함수는 정의상 동일하다.
 */
export declare function foldAsciiCode(code: number): number;
export interface AsciiSubstringMatcher {
    readonly patternCount: number;
    readonly nodeCount: number;
    /**
     * 한 문서를 훑어 매칭된 패턴 인덱스를 콜백한다.
     *
     * 🔴 **문서 단위 dedup** (ADR-091 D3) — 같은 패턴이 한 문서에 여러 번 나와도 **1회만** 부른다.
     * 현행 `findMemoryIdsContaining` 은 `SELECT id … WHERE content LIKE …` 이고 `id` 가 PK 라
     * **문서당 정확히 1행**을 돌려준다. 출현마다 부르면 df 가 팽창해
     * `w = 1/(1+log2(df))` 가 하락하고 `skippedHighDf` 가 변동한다.
     */
    scanDoc(content: string, onHit: (patternIndex: number) => void): void;
}
/**
 * 패턴 목록으로 매처를 만든다. 패턴은 `foldAsciiCode` 로 정규화되므로 호출자가 접을 필요가 없다.
 *
 * 빈 문자열 패턴은 지원하지 않는다 — 호출자(`buildRefEdges`)가 `REF_SLUG_MIN` 으로 거른다.
 */
export declare function buildAsciiSubstringMatcher(patterns: readonly string[]): AsciiSubstringMatcher;
//# sourceMappingURL=ac-matcher.d.ts.map