回文自动机 笔记

本文详细介绍了回文自动机的概念,包括它的基础题型、构建方法和fail指针的证明。通过实例展示了如何构建回文自动机,并探讨了其实现与应用场景,如计算本质不同的回文串个数。

今天日常给同学@CollinGao 写奥♂义。讲到了这个东西,还是挺有用的,就是有点毒瘤?仿佛没什么人知道的亚子。。。

不是很难理解的算法,我在期中考试考场上就直接yy出了一个来。虽然马上CSP了,但是我还是准备来颓废,写写这篇奥♂义。

基础题型

给你一个字符串,对于每个前缀,求该前缀中有多少前缀不同的回文子串。定义一个回文子串的权值为:长度乘以出现次数。对于每个前缀,也请你求出最大的回文子串的权值是多少。

回文自动机(又名回文树)是干啥的

大家都知道TRIE树(知道即珂,但是如果连听说都没听说过,那劝退了)。在TRIE树上,每个节点表示一个字符串,字符记录在边权上。连一条边表示在这个字符串后面加上一个字符。

那么,回文自动机是怎么弄的的?连一条边,表示在这个字符串前后各加上一个字符。比如某个父亲的字符串为"aba",连了一条权值为’c’的边到儿子,儿子的字符串就是"cabac"。

然后要注意一点,回文自动机有两个根。其原因很显然,因为一个父亲以下的字符串长度的奇偶性不会改变。所以,两个根分别记录奇数长度和偶数长度的回文串,名字就叫奇根和偶根。偶根很好理解,表示一个空串,其长度为 0 0 0。那么,奇根怎么办呢?仔细一推,单个字符长度为 1 1 1,其父亲的长度为其长度 − 2 -2 2,也就是说,奇根表示的字符串长度为 − 1 -1 1?!

没事, − 1 -1 1 − 1 -1 1,只不过是为了方便计算罢了。实际实现中,考虑到空间问题,我们并不会实际记录表示的字符串,只是记录一个长度 l e n len len。那么,只要让这个点的 l e n = − 1 len=-1 len=1即珂,一点问题都没有。

fail指针

精髓(准确来讲,是每个自动机的精髓)。对于一个节点,它的 f a i l fail fail指针是指:除了自己之外,LPS(Longest Palindrome Suffix,最长回文后缀)所对应的点。
如果你仔细咀嚼了这句话,那么你会想这样一个问题:除了自己之外的最长回文子串一定在树上能找到吗?

证明fail一定在树上能找到

(如果您能自己证明,请跳过这段)
设当前节点表示字符串 s s s f a i l fail fail指向的节点所对应为 f f f f t f^t ft表示把 f f f反过来, ∣ f ∣ |f| f表示 f f f的长度,如图所示。

由于 S S S是回文串(根据定义), S S S的前缀 ∣ f ∣ |f| f个字符串和后缀 ∣ f ∣ |f| f S S S f f f都是回文的,非常容易证明, S S S ∣ f ∣ |f| f个前缀和这么长的后缀是一样的。
那么, f f f在后面出现一遍,就说明在前面也出现了一遍。由于我们是从前往后加入到树上的,所以这个串一定能找到。

证毕 ■ \blacksquare

如何构建

上面讲了一下,我们是按照从前往后的顺序插入 s s s的每个字符的。对于插入第 i i i

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
<think>好的,我现在要仔细想想用户的问题:“回文自动机是什么”。首先,我需要确认用户的基础。可能用户已经了解过自动机理论,比如有限自动机(FA)、后自动机(SAM)等,但回文自动机可能是一个相对陌生的概念。用户可能是在学习字符串处理相关算法,或者在解决回文问题时遇到了这个数据结构,所以需要了解其基本原理和应用。 首先,我需要回忆回文自动机的定义。回文自动机,也叫作回文树(Palindromic Tree)或Eertree,是由Mikhail Rubinchik和Maxim信息量大的论文提出的,用于高效处理字符串中的所有回文子串的结构。它能够在线性时间内构建,并存储所有的唯一回文子串,同时支持一些查询操作,比如统计不同回文的数量、最长回文等。 接下来,我需要确定回文自动机的结构。回文自动机由节点组成,每个节点代表一个唯一的回文子串。每个节点包以下信息:回文的长度、后链接(指向当前回文的最长真后回文)、以及转移边(用于在添加新字符时扩展新的回文)。根节点有两个,分别对应长度为-1和0的虚根,这是为了处理奇偶长度的回文。 然后,构建过程是怎样的呢?比如,假设字符串是“abba”,如何一步步构建自动机。初始时,创建两个根节点。然后逐个字符处理,维护当前最长回文后的位置。当添加新字符时,检查是否可以通过当前节点的转移边扩展,如果不行,则创建新节点,并更新后链接。这个过程类似于后自动机的构建,但专门针对回文结构。 还需要考虑时间复杂度和间复杂度。根据文献,回文自动机的构建时间复杂度是O(n),其中n是字符串长度间复杂度是O(n),因为每个节点代表唯一的回文子串,而一个长度为n的字符串最多有n个不同的回文子串(比如全相同字符的情况,如“aaaaa”有n个回文子串)。 应用方面,回文自动机可以用于统计所有回文子串的数量、找出最长回文子串、计算每个回文出现的次数等。例如,在解决LeetCode上的回文相关问题时,回文自动机可能提供高效的解决方案。 但用户可能需要更具体的例子来理解。比如,构建过程中的步骤,或者如何通过后链接快速跳转。可能还需要比较回文自动机与其他方法(如Manacher算法)的异同。Manacher算法用于寻找最长回文子串,而回文自动机则更全面,能够处理所有回文子串的信息。 此外,用户可能想知道如何实现回文自动机。代码结构大致包括节点结构体的定义(包长度、后链接、转移数组),初始化两个根节点,然后逐个字符处理,维护当前节点,并在必要时创建新节点,同时更新后链接。 需要注意的细节包括如何处理奇偶长度的回文。两个根节点中,长度为-1的节点用于处理奇长度回文,比如当添加字符时,从该节点出发可以形成长度为1的回文。而长度为0的节点处理偶长度回文。例如,当添加一个字符,当前节点无法扩展时,通过后链接回溯,直到找到可以扩展的位置或者到达根节点。 可能遇到的疑问点包括后链接的作用。后链接指向当前回文的最长真后回文,这在构建过程中帮助快速跳转,避免重复检查。例如,当添加新字符后,如果当前节点无法扩展,通过后链接找到可能的位置,减少时间复杂度。 最后,总结回文自动机的优势和适用场景。它适合需要处理多个回文子串的问题,尤其是在需要统计或频繁查询的情况下,而不仅仅是寻找最长回文。与动态规划相比,回文自动机在时间和间上更高效,尤其是当字符串较长时。</think>回文自动机(Palindromic Automaton),又称回文树(Eertree),是一种专门用于高效处理字符串中所有回文子串的数据结构。它能在线性时间内构建,并支持统计唯一回文数量、查询最长回文等功能。 --- ### **核心原理** 1. **节点定义** 每个节点代表一个唯一的回文子串,包以下信息: - `len`:回文长度 - `fail`:后链接(指向当前回文的最长真后回文) - `trans[]`:转移边(记录添加字符后形成的新回文) 2. **虚根设计** 有两个特殊根节点: - 虚根1(奇根):长度为 `-1`,用于处理奇数长度回文(如 `"a"`)。 - 虚根2(偶根):长度为 `0`,用于处理偶数长度回文(如 `"aa"`)。 3. **构建过程** 逐个字符处理字符串,维护当前最长回文后节点。每添加字符 `c` 时: - 从当前节点出发,沿后链接回溯,直到找到可扩展的节点。 - 若扩展成功,新建节点并更新后链接。 --- ### **时间复杂度** - **构建复杂度**:$O(n)$,其中 $n$ 为字符串长度。 - **间复杂度**:$O(n)$,每个节点对应唯一回文子串。 --- ### **应用场景** 1. 统计所有不同回文子串的数量。 2. 查找最长回文子串。 3. 计算每个回文的出现次数。 4. 结合其他算法解决复杂回文问题(如回文分割、动态回文维护)。 --- ### **示例分析** 以字符串 `"abba"` 为例: 1. 初始状态:仅有虚根奇根(`len=-1`)和偶根(`len=0`)。 2. 添加字符 `a`: - 从偶根出发,形成长度为1的奇回文 `"a"`。 3. 添加字符 `b`: - 从 `"a"` 出发,无法扩展,回溯到奇根后新建节点 `"b"`。 4. 添加字符 `b`: - 从当前节点 `"b"` 扩展,形成 `"bb"`(偶回文)。 5. 添加字符 `a`: - 从 `"bb"` 扩展,形成 `"abba"`(偶回文)。 最终,回文自动机所有回文子串:`"a"`, `"b"`, `"bb"`, `"abba"`, `"b"`(末尾单独 `b`)。 --- ### **对比其他方法** - **Manacher算法**:仅最长回文,时间复杂度 $O(n)$,但无法统计所有回文。 - **动态规划**:需 $O(n^2)$ 时间预处理,间开销大。 - **回文自动机**:综合高效,适合处理多回文查询问题。 --- ### **代码实现要点** ```python class Node: def __init__(self): self.len = 0 # 回文长度 self.fail = None # 后链接 self.trans = {} # 转移边(字符→节点) # 初始化虚根 root_odd = Node() root_odd.len = -1 root_even = Node() root_even.len = 0 root_odd.fail = root_even.fail = root_odd # 初始指向自身 ``` --- 回文自动机通过巧妙的后链接和转移边设计,将回文处理效率提升到线性级别,是处理复杂回文问题的利器。
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