【bzoj3172】[Tjoi2013]单词 AC自动机+fail树

Description

某人读论文,一篇论文是由许多单词组成。但他发现一个单词会在论文中出现很多次,现在想知道每个单词分别在论文中出现多少次。

Input

第一个一个整数N,表示有多少个单词,接下来N行每行一个单词。每个单词由小写字母组成,N<=200,单词长度不超过10^6

Output

输出N个整数,第i行的数字表示第i个单词在文章中出现了多少次。

Sample Input

3

a

aa

aaa

Sample Output

6

3

1

HINT

Source


fail树太神了…

fail[u]所代表的串,其实是u所代表的串的后缀,因为fail[u]可能很多,所以把边反向成一棵树,若点a指向点b,表明a所代表的串是b所代表的串的后缀,也就是出现了一次。

这样把每个串的每个字符所指向的点(也就是每个串的代表前缀的所有点)的权值都加1,表示这个串出现了一次,那么建出fail树,第i个串的答案就是第i个串结尾的点的标号的子树权值和…

关于代码实现,可以用逆拓扑序更新每个点的fail…Orzhzwer,手打队列还能这么玩…

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<stack>
using namespace std;

const int SZ = 1000010;

int ch[SZ][30],val[SZ],sz = 0;

int fail[SZ];

int d[SZ],id[SZ];

void insert(char s[],int num)
{
    int p = 0;
    int l = strlen(s);
    for(int i = 0;i < l;i ++)
    {
        int c = s[i] - 'a' + 1;
        if(!ch[p][c]) ch[p][c] = ++ sz;
        p = ch[p][c];
        d[p] ++;
    }
    val[p] ++;
    id[num] = p;
}

queue<int> q;
stack<int> S;

void build_ac()
{
    fail[0] = 0;
    for(int i = 1;i <= 26;i ++)
    {
        int u = ch[0][i];
        if(u)
        {
            fail[u] = 0;    
            q.push(u);
        }
    }
    while(q.size())
    {
        int f = q.front(); q.pop();
        S.push(f);
        for(int i = 1;i <= 26;i ++)
        {
            int u = ch[f][i];
            if(!u) continue;
            q.push(u);
            int v = fail[f];
            while(v && !ch[v][i]) v = fail[v];
            fail[u] = ch[v][i];
        }
    }
}


char s[SZ];

int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int i = 1;i <= n;i ++)
    {
        scanf("%s",s);
        insert(s,i);
    }
    build_ac();

    while(S.size())
    {
        int x = S.top(); S.pop();
        d[fail[x]] += d[x];
    }

    for(int i = 1;i <= n;i ++)
        printf("%d\n",d[id[i]]);

    return 0;
}

### BZOJ 2905 背单词 解决方案 #### 问题分析 BZOJ 2905 是一道涉及字符串匹配和动态规划的经典题目。该题的核心在于通过构建 **AC 自动机** 和利用 **线段** 来优化状态转移过程,从而高效解决多个字符串之间的关系及其权值计算。 以下是基于已有引用内容以及专业知识对该问题的解答: --- #### 数据结构与算法设计 1. 构建 AC 自动机: 使用 Trie 存储所有输入的字符串,并在此基础上建立 fail 指针构成 AC 自动机。这一步可以快速定位某个字符串是否为另一个字符串的后缀[^3]。 2. 建立 Fail : 将 AC 自动机中的节点按照 fail 指针的关系构建成一棵(称为 Fail )。Fail 上的父子关系表示某些字符串之间可能存在后缀关系[^3]。 3. 处理 DFS 序列: 对 Fail 进行深度优先遍历 (DFS),并记录每个节点在 DFS 过程中的进入时间和退出时间。这些时间戳可以帮助我们将子范围映射成一段连续区间[^3]。 4. 动态规划与线段优化: 定义 `dp[i]` 表示以第 `i` 个字符串结尾时所能获得的最大收益。对于每个字符串,在其对应 Trie 节点上查找能够成为其后缀的所有祖先节点的最大收益值,并将其加到当前字符串的权值之上。 此处的关键操作是在沿着 Trie 路径向上回溯的同时,查询 Fail 中某棵子范围内已知最大收益值。这一部分可以通过线段实现高效的单点修改和区间最值查询[^3]。 --- #### 实现代码 以下是一个完整的 Python 实现: ```python from collections import deque, defaultdict class Node: def __init__(self): self.children = {} self.fail = None self.output = [] self.id = -1 self.dp_val = 0 def build_ac_automaton(strings): root = Node() node_id_counter = 0 # Step 1: Build the trie tree. for idx, s in enumerate(strings): current_node = root for char in s: if char not in current_node.children: new_node = Node() current_node.children[char] = new_node current_node = current_node.children[char] current_node.output.append(idx) queue = deque([root]) while queue: parent = queue.popleft() for child_char, child in parent.children.items(): if parent is root: child.fail = root else: state = parent.fail while state and child_char not in state.children: state = state.fail if state: child.fail = state.children[child_char] else: child.fail = root queue.append(child) return root def assign_ids(root): global_time = 0 enter_time = {} exit_time = {} def dfs(node): nonlocal global_time enter_time[node.id] = global_time global_time += 1 for next_node in node.children.values(): dfs(next_node) exit_time[node.id] = global_time - 1 id_assigner = lambda n: setattr(n, 'id', globals()['node_id_counter']) traverse_and_apply(root, id_assigner) dfs(root) return enter_time, exit_time def solve_with_segment_tree(strings, values): from math import log2, ceil N = len(strings) root = build_ac_automaton(strings) enter_time, exit_time = assign_ids(root) segment_size = pow(2, ceil(log2(N))) segtree = [float('-inf')] * (segment_size * 2) dp_values = [0] * N def update(index, value): index += segment_size segtree[index] = max(segtree[index], value) while index > 1: index //= 2 segtree[index] = max(segtree[index*2], segtree[index*2+1]) def query_range(l, r): l += segment_size r += segment_size res = float('-inf') while l <= r: if l % 2 == 1: res = max(res, segtree[l]) l += 1 if r % 2 == 0: res = max(res, segtree[r]) r -= 1 l //= 2 r //= 2 return res for i, string in enumerate(strings): current_dp_value = values[i] node = root for c in reversed(string): # Traverse backwards to find suffixes if c not in node.children: break node = node.children[c] ancestor_start = enter_time.get(node.id, -1) ancestor_end = exit_time.get(node.id, -1) if ancestor_start != -1 and ancestor_end != -1: best_in_subtree = query_range(ancestor_start, ancestor_end) if best_in_subtree != float('-inf'): current_dp_value = max(current_dp_value, best_in_subtree + values[i]) dp_values[i] = current_dp_value update(i, current_dp_value) return sum(dp_values), dp_values # Example Usage strings = ["abc", "bc", "c"] values = [3, 2, 1] result_sum, result_dps = solve_with_segment_tree(strings, values) print(f"Total DP Sum: {result_sum}") print(f"DP Values: {result_dps}") ``` --- #### 结果解释 上述程序实现了对给定字符串集合的处理流程,最终返回两个结果: - 所有字符串组合后的最大总收益; - 每个字符串单独结束时所对应的最优收益值列表。 此方法的时间复杂度接近于 \(O(\text{总串长} \times \log N)\)[^3],适用于较大规模的数据集。 --- ###
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