后缀自动机简称 $SAM$ 。

我们记 $\sum$ 为字符集， $|\sum|$ 为字符集大小。

以下问题可以通过 $SAM$ 在线性时间内解决。

1.在另一个字符串中搜索一个字符串的所有出现位置。（ $kmp$ 、哈希也可以）

2.计算给定的字符串中有多少个不同的子串。（后缀数组也可以线性做）

在直观上，我们可以把 $SAM$ 理解为将字符串的所有子串压缩在一个树上。对于长度为 $n$ 的字符串， $SAM$ 的空间复杂度是 $O(n)$ 的，此外构造 $SAM$ 的时间复杂度也是 $O(n)$ 的，小结论：一个 $SAM$ 最多有 $2n-1$ 个结点和 $3n-4$ 条转移边。

我们把结点称作状态，边称为状态之间的转移。我们有一个初始的源点作为初始状态，其他各个结点都可以从这个源点出发到达。每个转移都标有一些字母，从一个结点出发的所有转移都不同。存在一个或多个终止状态，路径上所有转移连接起来一定是字符串的一个后缀，并且每一个后缀都可以用一条从源点到终止状态的路径构成。所以子串就是后缀的前缀也就是从源点开始到任意一个点的路径，所以可以说一个点对应着一个原字符串的子串。

结束位置 $endpos$ ：考虑字符串 $s$ 的任意非空子串 $t$ ，我们记 $endpos(t)$ 为在字符串 $s$ 中 $t$ 的所有结束位置（从 $0$ 开始），比如现在有一个字符串叫 $abcbc$ ，我们有 $endpos("bc")=2,4$ 。不同子串 $t_{1}$ 和 $t_{2}$ 的 $endpos$ 集合可能相等，比如刚才的 $c$ 和 $bc$ ，所以我们可以根据 $endpos$ 集合的不同将 $s$ 的非空子串分为若干等价类。

$SAM$ 中的每个状态对应一个 $endpos$ 相同的等价类，还有一个初始状态，所以 $SAM$ 的状态个数等于等价类的个数 $+1$ 。

假设字符串 $s$ 的两个非空子串 $u$ 和 $v$ 的 $endpos$ 相同，显然有短的字符串是长的字符串的后缀。 $endpos$ 之间要么相交是空（不为后缀关系），要么是被包含的关系（其中一个是另一个的后缀），且满足这个等价类的子串的长度是一个连续的区间。

后缀链接 $link(v)$ 连接到对应于比 $v$ 等价类最短的还短一个字符的字符串的等价类。所有的后缀链接构成一棵根节点为 $t_{0}$ 的树。如果我们从任意状态 $v_{0}$ 开始沿着后缀链接遍历，总会到达初始状态 $t_{0}$ ，这种情况会得到一个互不相交的区间 $[minlen(v_{i}),len(v_{i})]$ ，并且他们的并集正好是 $ [0,len(v_{0})]$ 。

后缀自动机的构造是在线的，我们可以逐个加入字符串的每个字符，并且每一步维护 $SAM$ 。我们为了保证线性的空间复杂度，只保存 $len$ 和 $link$ 的值和每个状态的转移列表，不会标记终止状态。一开始 $SAM$ 只包含一个状态 $t_{0}$ ，编号为 $0$ ，为了方便我们规定 $t_{0}$ 的 $len=0,link=-1$ （ $-1$ 表示虚拟状态）。现在我们开始插入字符：令 $last$ 为添加字符 $c$ 之前，整个字符串对应的状态（每次的最后一步都会更新这个值）。创建一个新的状态 $cur$ （因为整个字符串一定是第一次出现的），并将 $len(cur)$ 赋值为 $len(last)+1$ ，这时 $link(cur)$ 的值还未知。

从状态 $last$ 开始，如果没有字符 $c$ 的转移，我们就添加一个到状态 $cur$ 的转移，遍历后缀链接，如果在某个点已经存在到字符 $c$ 的转移，我们就停下来，并将这个状态标记为 $p$ 。

如果没有找到这个 $p$ ，则到达了 $-1$ ，此时我们将 $link(cur)$ 赋值为 $0$ 并退出。

如果找到了，且我们知道经过字符 $c$ 转移后的状态为 $q$ ，现在分情况进行讨论：

如果 $len(p)+1=len(q)$ ，我们只需要将 $link(cur)$ 赋值为 $q$ 并退出。

否则我们需要复制 $q$ ，我们创建一个新的状态 $clone$ ，复制 $q$ 除了 $len$ 的值之外的所有信息（包括后缀链接和转移），然后将 $len(clone)$ 赋值为 $len(p)+1$ 。之后我们将 $link(cur)$ 指向 $clone$ ，也将 $link(q)$ 指向 $clone$ 。这样就是 $q$ 发现了一个介于原来两个之间的状态，于是需要把 $link(q)$ 指向 $clone$ 。

无论哪种情况，最后我们都将 $last$ 的值更新为 $cur$ 。

这里遍历后缀链接的原因是：我们创建了一个新的状态之后，对后缀链接这些状态进行遍历，尝试添加通过一个字符 $c$ 到新状态 $cur$ 的转移，但是我们不能覆盖之前的合法转移，当没有找到时，说明这个字符从未出现过，所以后缀链接为 $0$ 。如果出现了，说明我们正在向自动机内添加一个已经存在了的子串，如果存在 $len(q)=len(p)+1$ ，说明之前已经有一个状态的转移是一样的，直接连到转移后的就可以了；如果不存在，说明转移是不连续的，即 $q$ 不仅对应于长度为 $len(p)+1$ 的后缀，还对应着更长的子串，就需要拆开状态 $q$ 来创建这样的状态。但是这样还没完，我们需要把一些本来转移到 $q$ 的转移重定向到 $clone$ ，我们需要继续沿着后缀链接遍历，从结点 $p$ 直到 $-1$ 或者转移到不是状态 $q$ 的一个转移。

因为我们只为 $s$ 的每个字符创建了一个或者两个新状态，所以 $SAM$ 只包含线性个状态。

如果你用 $map$ 存储转移列表，时间复杂度会变成 $O(nlog|\sum|)$ ，当字符集为较小的常数，比如 $26$ 时，就将转移数组设为 $int[26]$ 即可。

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 $len(i)-len(link(i))$ 。

#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;
}

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。

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;
}

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。

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。

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 $O(|T|)$ 。

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);
	}
}

剩下在oi-wiki上的例题之后再补吧…