回文自动机学习笔记(配图)

前言

回文树(EER Tree,Palindromic Tree,也被称为回文自动机)是一种可以存储一个串中所有回文子串的高效数据结构。使用回文树可以简单高效地解决一系列涉及回文串的问题。

结构

回文树是由两个树组成。根节点分别是 0 0 0 − 1 -1 1,分别表示长度为偶数和奇数的回文串(存储方式和 trie 类似)。一棵表示 abba 的回文树长这样:

其中,黑色边表示 fail 指针。回文串的 fail 指针,指向「后缀最长回文串」。

转移

现在给定字符串 s s s,假设我们已经处理好了 [ 1 , p − 1 ] [1, p-1] [1,p1] 之前的回文树,现在要添加字符 s p s_p sp

假设存在 [ 1 , p − 1 ] [1, p-1] [1,p1] 的后缀回文串长度为 l e n len len,当且仅当 s p − l e n − 1 = s p s_{p - len - 1} = s_p splen1=sp 时,可以添加新的回文串。

我们可以不断地查询 fail 指针,假设查询到长度为 l e n len len 的回文串,那么直到 s p − l e n − 1 = s p s_{p - len - 1} = s_p splen1=sp 时,添加新的回文串 [ p − l e n − 1 , p ] [p - len - 1, p] [plen1,p]

现在我们要更新 [ p − l e n − 1 , p ] [p - len - 1, p] [plen1,p]fail 指针。我们回到刚刚长度为 l e n len len 的回文串,继续查询 fail 指针,直到继续存在 s p − l e n − 1 = s p s_{p - len - 1} = s_p splen1=sp 时,更新 fail 指针。

找到 A 所代表的节点,然后在下面增加一个 s p s_p sp,并且将 s p s_p sp 节点的 fail 指针指向 B。

Oi-wiki 上面有详细的证明证明时间复杂度是正确的 O ( n ) O(n) O(n)

实现

首先,我们要实现 getfail 函数,表示从 [ 1 , p − 1 ] [1, p-1] [1,p1] 到 A,和 A 到 B 的操作。

int getfail(int x, int i){
	// 表示节点编号为 x 中,满足第 s[i] = s[i - len - 1] 的最长子串 
	while(i - len[x] - 1 <= 0 || s[i - len[x] - 1] != s[i])	x = fail[x];
	return x; 
}

假如我们从第 i ( p ) i(p) i(p) 号位置插入新字符 c ( s p ) c(s_p) c(sp),有 insert 函数。

int insert(char c, int i){// 在第 i 位新增一个字符 c  
    int p = getfail(now, i);// 此时 p 是自动机中 A 的编号  
    if(!t[p][c - 'a']){// 新的子节点  
        fail[++tot] = t[getfail(fail[p], i)][c - 'a'];  
        t[p][c - 'a'] = tot;  
        len[tot] = len[p] + 2;  
//        cnt[tot] = cnt[fail[tot]] + 1;  
    }  
    now = t[p][c - 'a'];  
    return cnt[now];  
}  

例题 P5496 【模板】回文自动机(PAM) - 洛谷

代码如下,增加了 cnt 数组。

#include <bits/stdc++.h>
#define pii pair<int, int>
#define pb push_back
#define min(a,b) ((a)<(b)?(a):(b))
#define max(a,b) ((a)>(b)?(a):(b))
using namespace std;
using ll = long long;
const int N = 5e5 + 5;
string s;
int len[N], fail[N], t[N][26];
// 分别表示节点编号为 i 的长度、最长后缀回文串编号, 
int cnt[N], n, tot = 1, now;

int getfail(int x, int i){
	// 表示节点编号为 x 中,满足第 s[i] = s[i - len - 1] 的最长子串 
	while(i - len[x] - 1 <= 0 || s[i - len[x] - 1] != s[i])	x = fail[x];
	return x; 
}

int insert(char c, int i){// 在第 i 位新增一个字符 c 
	int p = getfail(now, i);// 此时 p 是笔记中 A 的编号 
	if(!t[p][c - 'a']){// 新的儿子 
		fail[++tot] = t[getfail(fail[p], i)][c - 'a'];
		t[p][c - 'a'] = tot;
		len[tot] = len[p] + 2;
		cnt[tot] = cnt[fail[tot]] + 1;
	}
	now = t[p][c - 'a'];
	return cnt[now];
}

signed main(){
	ios::sync_with_stdio(false);
	cin.tie(nullptr);
	cin>>s;
	n = s.size();
	s = " " + s;
	fail[0] = 1, len[1] = -1;
	int lst = 0;
	for(int i = 1;i <= n;i++){
		if(i-1)	s[i] = (s[i] + lst - 97) % 26 + 97;
		lst = insert(s[i], i);
		cout<<lst<<' ';
	}
	return 0;
}

<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)、后缀自动机(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。每个节点包含以下信息:回文的长度、后缀链接(指向当前回文的最长真后缀回文)、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缀的位置。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,并更新后缀链接。这个过程类似于后缀自动机的构建,但专门针对回文结构。 还需要考虑时间复杂度和空间复杂度。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。空间复杂度是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,或者如何通过后缀链接快速跳转。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(包含长度、后缀链接、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,同时更新后缀链接。 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,通过后缀链接回溯,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缀链接的作用。后缀链接指向当前回文的最长真后缀回文,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,通过后缀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空间上更高效,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,包含以下信息: - `len`:回文长度 - `fail`:后缀链接(指向当前回文的最长真后缀回文) - `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缀节点。每添加字符 `c` 时: - 从当前节点出发,沿后缀链接回溯,直到找到可扩展的节点。 - 若扩展成功,新建节点并更新后缀链接。 --- ### **时间复杂度** - **构建复杂度**:$O(n)$,其中 $n$ 为字符串长度。 - **空间复杂度**:$O(n)$,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,回文自动机包含所有回文子串:`"a"`, `"b"`, `"bb"`, `"abba"`, `"b"`(末尾单独 `b`)。 --- ### **对比其他方法** - **Manacher算法**:仅求最长回文,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,空间开销大。 - **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 # 后缀链接 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缀链接和转移边设计,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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