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2020-2021:teams:legal_string:王智彪:后缀自动机 [2021/07/29 00:27] 王智彪 |
2020-2021:teams:legal_string:王智彪:后缀自动机 [2021/07/30 17:04] (当前版本) 王智彪 |
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行 48: | 行 48: | ||
给 $SAM$ 赋予树形结构,树的根为 $0$ ,其余结点 $v$ 的父亲为 $link(v)$ 。则 $S_{1…p}$ 和 $S_{1…q}$ 的最长公共后缀对应的字符串就是 $v_{p}$ 和 $v_{q}$ 对应的 $LCA$ 的字符串。显然每个状态对应的子串种类数是 $len(i)-len(link(i))$ 。 | 给 $SAM$ 赋予树形结构,树的根为 $0$ ,其余结点 $v$ 的父亲为 $link(v)$ 。则 $S_{1…p}$ 和 $S_{1…q}$ 的最长公共后缀对应的字符串就是 $v_{p}$ 和 $v_{q}$ 对应的 $LCA$ 的字符串。显然每个状态对应的子串种类数是 $len(i)-len(link(i))$ 。 | ||
+ | |||
+ | <hidden 算法实现> | ||
+ | <code cpp> | ||
+ | |||
+ | #include<bits/stdc++.h> | ||
+ | using namespace std; | ||
+ | const int MAXN=1001000; | ||
+ | struct NODE { | ||
+ | int ch[26]; | ||
+ | int len,fa; | ||
+ | NODE() { | ||
+ | memset(ch,0,sizeof(ch)); | ||
+ | len=0;fa=0; | ||
+ | } | ||
+ | } dian[MAXN<<1]; | ||
+ | int las=1,tot=1; | ||
+ | void add(int c) { | ||
+ | int p=las; | ||
+ | int np=las=++tot; | ||
+ | dian[np].len=dian[p].len+1; | ||
+ | for(; p&&!dian[p].ch[c]; p=dian[p].fa)dian[p].ch[c]=np; | ||
+ | if(!p)dian[np].fa=1;//以上为case 1 | ||
+ | else { | ||
+ | int q=dian[p].ch[c]; | ||
+ | if(dian[q].len==dian[p].len+1)dian[np].fa=q;//以上为case 2 | ||
+ | else { | ||
+ | int nq=++tot; | ||
+ | dian[nq]=dian[q]; | ||
+ | dian[nq].len=dian[p].len+1; | ||
+ | dian[q].fa=dian[np].fa=nq; | ||
+ | for(; p&&dian[p].ch[c]==q; p=dian[p].fa)dian[p].ch[c]=nq; //以上为case 3 | ||
+ | } | ||
+ | } | ||
+ | } | ||
+ | char s[MAXN]; | ||
+ | int len; | ||
+ | int main() { | ||
+ | scanf("%s",s); | ||
+ | len=strlen(s); | ||
+ | for(int i=0; i<len; i++)add(s[i]-'a'); | ||
+ | return 0; | ||
+ | } | ||
+ | |||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | </hidden> | ||
+ | |||
+ | ===== 算法练习 ===== | ||
+ | |||
+ | 1.给一个文本串 $T$ 和多个模式串 $P$ ,询问 $P$ 是否作为 $T$ 的一个子串出现。 | ||
+ | |||
+ | 首先用 $O(|T|)$ 的时间对 $T$ 构造后缀自动机,从 $t_{0}$ 开始根据 $P$ 开始转移,如果在某个点无法转移下去,则不是子串,反之则出现过,为子串。时间复杂度为 $O(|P|)$ ,且可以求出 $P$ 在文本串中出现的最大前缀长度(其实后缀数组也可以做,连起来用字符分割,用 $O(n)$ 的算法构造,然后看那个位置 $rk$ 数组值加一位置的 $height$ 数组值,即为最长前缀长度)。 | ||
+ | |||
+ | 2.给一个字符串 $S$ ,计算不同子串的个数 | ||
+ | |||
+ | 做法 $1$ :后缀数组显然可以做,这里可以对 $S$ 构造后缀自动机,每一个 $S$ 的子串都对应自动机的路径,所以不同子串的个数等于自动机中以 $t_{0}$ 为起点的不同路径的条数。树形 $dp$ 的思想,我们设 $dp[v]$ 为状态 $v$ 开始的路径数量(包括空串),则可以有 $dp[v]=1+\sum_{(v,w,c)exists}dp[w]$ ,也就是说每一棵子树的所有情况都可以包括进来(包括空,因为有一条边这样肯定不是空串了),最后再加上自己的那个空串,所以最后加 $1$ ,所以最后不同字串的个数是 $dp[t_{0}]-1$ (把空串排除)。复杂度 $O(|S|)$ 。 | ||
+ | |||
+ | 做法 $2$ :每个结点对应的子串数量是 $len(i)-len(link(i))$ 对所有结点求和即可,复杂度也是 $O(|S|)$ 。 | ||
+ | |||
+ | 3.给定一个字符串 $S$ ,计算所有不同子串的总长度 | ||
+ | |||
+ | 做法 $1$ :对两个部分进行树形 $dp$ ,不同字串的数量 $dp[v]$ 和他们的总长度 $ans[v]$ ,上一问的做法我们把 $dp[v]$ 搞定之后, $ans[v]=\sum_{(v,w,c)exists}dp[w]+ans[w]$ (因为有多少个串,都会多一个长度,所以在原有的答案上再加上有多少个串就可以了)。复杂度仍然是 $O(|S|)$ 的。 | ||
+ | |||
+ | 做法 $2$ :同上一问,后缀长度连续,为 $len(i)$ 到 $len(link(i))+1$ ,所以等差数列求和,对所有顶点相加即可,复杂度同样是 $O(|S|)$ 的。 | ||
+ | |||
+ | 4.字典序第 $k$ 大子串。多组询问,每次询问 $k$ 。 | ||
+ | |||
+ | 字典序第 $k$ 大对应着 $SAM$ 中第 $k$ 大的路径。我们计算完每一个儿子有多少个子串之后,从根开始找第一个和超过 $k$ 的位置,然后减去之前的那些,继续递归着找就可以了,复杂度大概是 $O(|\sum||ans|)$ ,其中 $|ans|$ 为查询的答案。显然后缀数组更加可做。 | ||
+ | |||
+ | 5.最小循环移位 | ||
+ | |||
+ | 貌似不用后缀自动机也是 $O(n)$ 的。这里介绍后缀自动机的做法。 | ||
+ | |||
+ | 需要倍增字符串(老套路),所以这个题变成了在 $S+S$ 的后缀自动机上,寻找最小的长度为 $|S|$ 的路径,这个路径代表的字符串一定是原来 $S$ 的子串,所以这样找到的子串一定是原来的最小循环移位。所以从初始状态 $t_{0}$ 开始,贪心地访问能访问的最小字符即可。 | ||
+ | |||
+ | <hidden 代码> | ||
+ | |||
+ | <code cpp> | ||
+ | |||
+ | void find() { | ||
+ | int tlas=1; | ||
+ | for(int i=0;i<len;i++) { | ||
+ | for(int j=0;j<26;j++) { | ||
+ | if(dian[tlas].ch[j]) { | ||
+ | tlas=dian[tlas].ch[j]; | ||
+ | printf("%c",'a'+j); | ||
+ | break; | ||
+ | } | ||
+ | } | ||
+ | } | ||
+ | } | ||
+ | |||
+ | int main() { | ||
+ | scanf("%s",s); | ||
+ | len=strlen(s); | ||
+ | for(int i=0;i<len;i++) { | ||
+ | add(s[i]-'a'); | ||
+ | } | ||
+ | for(int i=0;i<len;i++) { | ||
+ | add(s[i]-'a'); | ||
+ | } | ||
+ | find(); | ||
+ | return 0; | ||
+ | } | ||
+ | |||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | </hidden> | ||
+ | |||
+ | 6.给定一个文本串 $T$ ,多组询问,每次询问字符串 $P$ ,你需要回答 $P$ 在字符串 $T$ 中作为子串出现了多少次。 | ||
+ | |||
+ | 将模式串沿着后缀自动机跑,跑不下去答案为 $0$ ,如果跑完,答案就是该节点的终点集合大小。 | ||
+ | |||
+ | 预处理:对于自动机中的每个状态 $v$ ,处理 $cnt_{v}$ ,使之等于 $endpos(v)$ 集合的大小(也就是等价类中包含了多少个串)。显然这个值可以用后缀链接来算,后缀链接显然编号更小,于是为了保证计算加上的都是已经计算正确的,可以沿长度降序遍历, $cnt_{link(v)}+=cnt_{v}$ 。这里我们把每个状态,如果不是通过复制创建的且不是初始状态 $t_{0}$ ,我们就讲它的 $cnt$ 初始化为 $1$ 。(不是通过复制获得的状态,恰好有 $|T|$ 个,我们需要计算的是它们所对应位置的数量,所以他们的 $cnt$ 赋值为 $1$ ,其他的赋值为 $0$ )。而 $cnt_{link(v)}+=cnt_{v}$ 的含义是,如果一个字符串 $v$ 出现了 $cnt_{v}$ 次,那么它的所有后缀也在这个位置结束,所以后缀链接那些字符串也在这里结束,所以需要加上 $cnt_{v}$ 次。所以我们用 $O(T)$ 的时间计算出了所有状态的 $cnt$ 值。 | ||
+ | |||
+ | 所以每次询问只需要找到 $cnt_{t}$ ,也就是这个字符串代表的状态,所以单次时间复杂度为 $O(|P|)$ 。 | ||
+ | |||
+ | 7.给定一个文本串 $T$ ,多组查询,每次查询字符串 $P$ 在 $T$ 中第一次出现的位置(开头位置)。 | ||
+ | |||
+ | 我们对于每个状态,需要预处理 $firstpos$ (第一次出现这个状态的末端位置,也就是每一个 $endpos$ 集合中最小的元素)。我们需要分情况讨论: | ||
+ | |||
+ | 当此状态是新创建的状态 $cur$ 时,我们令 $firstpos(cur)=len(cur)-1$ 。 | ||
+ | |||
+ | 当此状态是结点 $q$ 复制到 $clone$ 时,我们令 $firstpos(clone)=firstpos(q)$ 。 | ||
+ | |||
+ | 所以答案就是 $firstpos(t)-|P|+1$ , $t$ 是 $P$ 末尾的状态,单次时间复杂度是 $O(|P|)$ 的。 | ||
+ | |||
+ | 8.查询模式串在文本串出现的所有位置 | ||
+ | |||
+ | 和上一问类似,我们为所有状态计算位置 $firstpos$ ,设模式串为 $T$ ,在后缀自动机中对应状态为 $t$ ,显然 $firstpos(t)$ 是答案的一部分。我们显然需要找到所有可以通过后缀链接到达 $t$ 的状态。我们存一下每个状态的后缀引用列表,然后从 $t$ 结点 $dfs$ 下去,把所有状态的 $firstpos$ 值都输出就可以了。这个复杂度是 $O(ans(P))$ ,访问了多少个结点就是多少个答案,并且一个结点只会访问一次。但是这样子遇到复制出来的结点,他们的 $firstpos$ 是一样的,所以需要标记是否是复制出来的,如果是则不输出就可以了。 | ||
+ | |||
+ | <hidden 处理> | ||
+ | |||
+ | <code cpp> | ||
+ | |||
+ | struct NODE { | ||
+ | bool is_clone; | ||
+ | map<int,int> ch; | ||
+ | int len,fa,firstpos; | ||
+ | vector<int> vec; | ||
+ | NODE() { | ||
+ | ch.clear(); | ||
+ | is_clone=len=fa=firstpos=0; | ||
+ | vec.clear(); | ||
+ | } | ||
+ | }dian[MAXN<<1]; | ||
+ | |||
+ | int add(int c,int id) { | ||
+ | int p=las; | ||
+ | int np=las=++tot; | ||
+ | dian[np].len=dian[p].len+1; | ||
+ | dian[np].firstpos=id; | ||
+ | for(; p&&!dian[p].ch[c]; p=dian[p].fa)dian[p].ch[c]=np; | ||
+ | if(!p)dian[np].fa=1;//以上为case 1 | ||
+ | else { | ||
+ | int q=dian[p].ch[c]; | ||
+ | if(dian[q].len==dian[p].len+1)dian[np].fa=q;//以上为case 2 | ||
+ | else { | ||
+ | int nq=++tot; | ||
+ | dian[nq].is_clone=true; | ||
+ | dian[nq]=dian[q]; | ||
+ | dian[nq].len=dian[p].len+1; | ||
+ | dian[q].fa=dian[np].fa=nq; | ||
+ | for(; p&&dian[p].ch[c]==q; p=dian[p].fa)dian[p].ch[c]=nq; //以上为case 3 | ||
+ | } | ||
+ | } | ||
+ | return dian[las].len-dian[dian[las].fa].len; | ||
+ | } | ||
+ | |||
+ | void dfs(int now,int length) { | ||
+ | if(!dian[now].is_clone) printf("%d\n",dian[now].firstpos-length+1); | ||
+ | for(int i=0;i<dian[now].vec.size();i++) { | ||
+ | dfs(dian[now].vec[i],length); | ||
+ | } | ||
+ | } | ||
+ | |||
+ | //然后main函数里就是把这个字符串的终止位置找到,然后从终止位置开始dfs就可以了。 | ||
+ | |||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | </hidden> | ||
+ | |||
+ | 8.最长公共子串 | ||
+ | |||
+ | 后缀数组基本操作。 | ||
+ | |||
+ | 后缀自动机做法:对 $S$ 构造后缀自动机,处理字符串 $T$ ,对于每一个前缀,都在 $S$ 中寻找这个前缀的最长后缀。显然所有这样的答案取最大值就是最终的答案了。 | ||
+ | |||
+ | 我们维护两个变量:当前状态 $v$ 和当前长度 $l$ 。最开始 $v=t_{0}$ 且 $l=0$ 。 | ||
+ | |||
+ | 如果存在从 $v$ 到字符 $c$ 的转移,我们只需要转移并且让 $l++$ 。 | ||
+ | |||
+ | 如果不存在只能让状态一直跳 $link$ ,并且缩短长度,赋值为当前状态的长度 $len(v)$ 即可。 | ||
+ | |||
+ | 如果仍不存在,则必然到达 $-1$ ,这时我们重新让 $v=0,l=0$ 。 | ||
+ | |||
+ | 这样我们最多移动两倍 $|T|$ ,所以时间复杂度就是 $O(|T|)$ 。 | ||
+ | |||
+ | <hidden 实现> | ||
+ | |||
+ | <code cpp> | ||
+ | |||
+ | void work_lcs(char s1[],char s2[]) { | ||
+ | ans=0,anspos=-1; | ||
+ | int l1=strlen(s1),l2=strlen(s2); | ||
+ | for(int i=0;i<l1;i++) { | ||
+ | add(s1[i]-'a',i+1); | ||
+ | } | ||
+ | int v=1,l=0; | ||
+ | for(int i=0;i<l2;i++) { | ||
+ | while(v!=1&&!dian[v].ch[s2[i]-'a']) { | ||
+ | v=dian[v].fa; | ||
+ | l=dian[v].len; | ||
+ | } | ||
+ | if(dian[v].ch[s2[i]-'a']) { | ||
+ | v=dian[v].ch[s2[i]-'a']; | ||
+ | l++; | ||
+ | } | ||
+ | if(l>ans) { | ||
+ | ans=l; | ||
+ | anspos=i; | ||
+ | } | ||
+ | } | ||
+ | //printf("%d %d\n",ans,anspos); | ||
+ | if(anspos==-1) { | ||
+ | puts("no lcs!"); | ||
+ | } | ||
+ | else { | ||
+ | for(int i=anspos-ans+1;i<=anspos;i++) { | ||
+ | putchar(s2[i]); | ||
+ | } | ||
+ | putchar(10); | ||
+ | } | ||
+ | } | ||
+ | |||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | </hidden> | ||
+ | |||
+ | 剩下在oi-wiki上的例题之后再补吧... |