【字符串数据结构后缀系列Part3】后缀自动机的性质和应用

本文探讨了后缀自动机(SAM)的性质,包括它在多模式串匹配、最长公共前缀(LCP)、最长回文子串和最长公共子串等问题中的应用。通过SAM,可以替代后缀数组(SA)解决这些问题,如利用SAM的性质求解LCP变得直观。此外,SAM还可用于线性构造后缀树和后缀数组,提供了一种更简便的方法。

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学会了构建SAM之后,我们要开始学如何使用SAM来处理各种问题了.
我们先来整体看一下SAM的性质(引自2015国家集训队论文集张天扬《后缀自动机及其应用》):

1.每个状态s代表的串的长度是区间(lenfas,lens].
2.对于每个状态s,它代表的所有串在原串中出现次数和每次出现的右端点相同.
3.在后缀自动机的Parent树中,每个状态的right集合都是其父状态right集合的子集.
4.后缀自动机的Parent树是原串的反向前缀树 .
5.两个串的最长公共后缀,位于这两个串对应状态在Parent树上的最近公共祖先状态.

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我们都说SAM能够完全代替SA.
因此我们先来看一下SA的应用.SA主要有以下几方面的功能(对每个功能我只侧重讲一下SAM的做法):

1.多模式串的匹配.

显然作为一个自动机,字符串的匹配功能是与生俱来的…因此SAM能够做字符串的匹配在显然不过…

2.最长公共前缀(LCP)

SA在处理这个问题时候往往是建立一个height数组,其实也算是比较好实现了,但是比起SAM来略有不足.
首先我们将两个串反过来,那么求最长公共前缀就变成了求最长公共后缀.
在观察SAM的性质5,显然这个问题变成裸题了…
可能有人会疑问该性质的正确性,那么我们就来做一个简要的分析:
首先我们知道,对一个状态s,其父状态对应的串必定是s对应的串的后缀.这个根据SAM的构建方式想一想是很显然的.
所以找到两个串在SAM上的对应状态,再做LCA就能得到那个最长公共后缀也就是原问题的最长公共前缀了.

3.最长回文子串

我们对原串构建SAM,求出每个点right集合里的最大值rmax.
对原串取反然后代入后缀自动机进行匹配,假设当前匹配串对应原串的子串是[l,r],那么如果这个区间覆盖到了当前匹配到状态rmax,则[l,rmax]是个回文串.(这东西看起来挺对的但是我不太会证,您自己画画图看一看也会发现这东西确实挺对的…)
同样的这种方法我们可以求出所有的回文子串来应对不同的问题>_<

4.最长公共子串

对某一个串建立SAM,把其他串放到SAM上运行,时刻记录一下子串的长度,最后每个状态都把其他所有匹配串在此处的匹配长度取min,然后对所有状态的min取max即可.

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这些都是比较常见的问题了.可能还有一些不常见的问题,然后我们又不太会用SAM处理,这种时候怎么办?
其实SAM可以线性构造后缀树和后缀数组.
我们知道SA的线性构造(DC3算法)不但常数大而且不好理解不好写,但是SAM线性构造SA其实是很简单的,而且常数小.
我们知道跟后缀数组对应的还有后缀树,在后缀树上做一遍DFS即可得到后缀数组.
那么如何利用SAM线性构造后缀树呢?
看性质四.
先看看什么是反向前缀树吧:

把每一个前缀的反串插入一个trie中,并把没有分支的链合并.

好吧其实这货可以看成原串的反串的后缀树..至于为什么大家可以自己看看论文或者脑补一下,我不多说了= =
所以我们对原串的反串建立后缀自动机,其parent树就是原串的后缀树了.
然后用前面说到的方法对后缀树DFS一下,得到的就是SA了.
这样看常数真的很小啊…基本上就是一个构建SAM,扫一下parent树,然后一个DFS的问题了…
并不会比DC3慢吧.
终于得到了我们满意的结果.

其实SAM的功能还有很多,大家都说他可以完全代替SA,而且好像功能更加丰富,但是由于我刚学会SAM没多久,对他还没有太深的理解,现在差不多只会这些了QAQ请大家见谅QAQ
更多的应用和上面那些应用的具体实现我以后会在题解里通过代码体现的.

<think>我们正在讨论正则表达式的替代方案。用户希望了解除了正则表达式之外,还可以使用哪些语句或方法来实现类似的功能。 根据提供的引用,我们注意到引用[1]提到了条件测试的语法,引用[2]提到了单行模式的激活,引用[3]则讨论了一个日期匹配的例子。但这些引用并没有直接提供正则表达式的替代方案。 因此,我们需要从更一般的角度来回答这个问题。正则表达式主要用于字符串匹配文本处理,其替代方案可以根据不同的需求场景来选择。 常见的正则表达式替代方案包括: 1. 字符串内置方法:对于简单的模式匹配,可以使用字符串的内置方法(如`contains`、`startsWith`、`endsWith`、`indexOf`等)。 2. 字符串解析:对于结构化的文本(如CSV、JSON、XML等),可以使用专门的解析器。 3. 词法分析器语法分析器:对于复杂的语法分析,可以使用词法分析器(如Lex)语法分析器(如Yacc)或它们的现代变体(如ANTLR)。 4. 模式匹配库:一些编程语言提供了模式匹配库,例如Python的`fnmatch`模块(提供类似通配符的匹配)或`parse`模块(与正则表达式相反,它用于解析字符串并提取值)。 5. 自然语言处理工具:当处理自然语言时,可以使用NLP工具包(如NLTK、spaCy)进行更高级的文本处理。 6. 特定领域语言(DSL):对于特定领域,可能有专门的查询语言(如XPath用于XML,XQuery用于XML,SQL用于数据库查询等)。 7. 字符串模板:如Python的`string.Template`或`format`方法,用于简单的变量替换。 我们也可以考虑使用编程语言中的控制结构(如条件语句、循环)字符串函数组合来实现复杂的文本处理,但这通常需要编写更多的代码。 下面我们给出一个例子:使用字符串方法代替简单的正则表达式匹配。 假设我们想匹配一个简单的日期格式(如两位数字/两位数字/两位数字),用正则表达式可能是`\d\d/\d\d/\d\d`。我们可以用字符串方法来实现: 例如在Python中: ```python def is_simple_date(s): # 检查长度是否为8(6个数字2个分隔符) if len(s) != 8: return False parts = s.split(&#39;/&#39;) if len(parts) != 3: return False for part in parts: if not part.isdigit() or len(part) != 2: return False return True ``` 但是,如果模式变得复杂(如引用[3]中提到的更精确的日期匹配),使用字符串方法就会变得复杂,而正则表达式则更简洁。 因此,选择替代方案时,需要权衡任务的复杂性可维护性。 现在,根据要求生成相关问题。</think>### 正则表达式的替代方案 正则表达式主要用于文本匹配处理,但在特定场景下可用以下替代方案: #### 1. **字符串内置方法** - **适用场景**:简单固定模式匹配(如前缀、后缀、包含关系) - **示例**: ```python # Python示例:检测文件扩展名 if filename.endswith(".csv"): process_csv() ``` ```javascript // JavaScript示例:检查URL协议 if (url.startsWith("https://")) enableSSL() ``` #### 2. **解析器生成工具** - **适用场景**:复杂结构化文本(如编程语言、配置文件) - **工具**: - **ANTLR**:生成词法/语法分析器 - **Ply (Python Lex-Yacc)**:构建自定义解析器 - **PyParsing**:声明式文本解析库 - **优势**:处理嵌套结构优于正则表达式[^3] #### 3. **模式匹配库** - **Glob模式**(通配符): ```python # 匹配所有.txt文件 import glob txt_files = glob.glob("*.txt") ``` - **Unix工具链**: ```bash # 使用grep+awk替代复杂正则 cat log.txt | grep "ERROR" | awk &#39;{print $5}&#39; ``` #### 4. **分词器(Tokenizer)** - **适用场景**:词法分析(如提取所有单词) - **示例**: ```python from nltk.tokenize import word_tokenize tokens = word_tokenize("Hello, world!") # 输出: [&#39;Hello&#39;, &#39;,&#39;, &#39;world&#39;, &#39;!&#39;] ``` #### 5. **确定性有限自动机(DFA)** - **适用场景**:高性能固定模式匹配(如网络包过滤) - **实现**:手动构建状态机处理字符流 - **优势**:时间复杂度稳定为$O(n)$ #### 6. **模板引擎** - **适用场景**:结构化文本生成/提取(如HTML/XML) - **工具**: - **Jinja2 (Python)**:`{{ variable }}` 提取变量 - **XPath**:`//div[@class="content"]` 定位XML节点 > **选择建议**: > - 简单匹配 → 字符串方法 > - 半结构化数据 → 模板引擎/XPath > - 语言级解析 → ANTLR/PyParsing > - 高性能需求 → 手动实现DFA --- ### 相关问题 1. 如何选择正则表达式字符串方法的适用场景? 2. 解析器生成工具(如ANTLR)相比正则表达式有哪些优势? 3. 在数据清洗任务中,哪些替代方案可以处理非标准格式文本? 4. 如何用有限状态机实现电子邮件地址验证? 5. 模板引擎在哪些场景下可以替代正则表达式提取数据?
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