国庆七天乐_day2 bzoj4566 找相同字符(广义后缀自动机)

本文详细介绍了广义后缀自动机的概念及其在多字符串处理中的应用。通过实例展示了如何构建广义后缀自动机,并解释了在构造过程中如何处理不同字符串的状态判别和节点访问计数。最后,文章提供了完整的代码实现,包括节点创建、状态转移、访问计数更新等关键步骤。

传送门

 

广义后缀自动机实际上就是对于多串而言去建立后缀自动机

这道题写起来很简单,我们对于两个串建立一个后缀自动机,与对于一个串去建立后缀自动机不同的是,对于第二个串,我们在线的构造后缀自动机的时候,需要去判别一下当前这个前缀是否已经为当前后缀自动机上的某一个状态.

在构造后缀自动机的时候我们顺便计一下两个串分别在各个节点的访问次数,在topo之后再加上fail节点结束的个数

最后的ans很明显就是

                                                       ans=(len[i]-len[fail[i]])*ccnt[i][0]*ccnt[i][1];

 

#pragma GCC optimize(2)
#pragma GCC optimize(3)
#pragma GCC optimize(4)
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;

const int N = 4e5 + 10;
struct SAM
{
    static const int KN = N << 1;
    static const int KM = 30;
    int fail[KN], net[KN][KM], len[KN], cnt, root;
    int ccnt[KN][2];
    int newnode(int _len)
    {
        memset(net[cnt], -1, sizeof(net[cnt]));
        //fail[cnt] = -1;
        len[cnt] = _len;
        return cnt++;
    }
    void init()
    {
        cnt = 0;
        memset(fail,-1,sizeof(fail));
        memset(ccnt,0,sizeof(ccnt));
        root = newnode(0);
    }
    int add(int p, int x,int sy)
    {
//        int np = newnode(len[p] + 1);
        int np;
        if(~net[p][x]&&len[net[p][x]]==len[p]+1)
        {
            np=net[p][x];
            ccnt[np][sy]++;
            return np;
        }
        else np=newnode(len[p]+1);
        ccnt[np][sy]++;
        while(~p && net[p][x] == -1)    net[p][x] = np, p = fail[p];
        if(p == -1) fail[np] = root;
        else
        {
            int q = net[p][x];
            if(len[q] == len[p] + 1)    fail[np] = q;
            else
            {
                int nq = newnode(len[p] + 1);
                memcpy(net[nq], net[q], sizeof(net[q]));
                fail[nq] = fail[q];
                fail[q] = fail[np] = nq;
                while(~p && net[p][x] == q) net[p][x] = nq, p = fail[p];
            }
        }
//        ccnt[np][sy]++;
        return np;
    }
    void build(char *s, char ch, int sy)
    {
        int now = root;
        for(int i = 0; s[i]; ++i)   now = add(now, s[i] - ch,sy);
    }
    int ord[KN], pri[KN];
    void topo()
    {
        int maxVal=0;
        memset(pri, 0, sizeof(pri));
        for (int i = 0; i < cnt; ++i) maxVal = max(maxVal, len[i]), ++ pri[len[i]];
        for (int i = 1; i <= maxVal; ++i) pri[i] += pri[i - 1];
        for (int i = 0; i < cnt; ++i) ord[--pri[len[i]]] = i;
    }
    void gao()
    {
        topo();
        ll ans=0;
        for(int i=cnt-1;i>=0;i--) ccnt[fail[ord[i]]][0]+=ccnt[ord[i]][0],ccnt[fail[ord[i]]][1]+=ccnt[ord[i]][1];
//        cout<<cnt<<endl;
        for(int i=0;i<cnt;i++) ans+=1ll*(len[i]-len[fail[i]])*ccnt[i][0]*ccnt[i][1];
        printf("%lld\n",ans);
    }
} sam;

char s[N];
char ss[N];
int main()
{
    scanf("%s",s);
    scanf("%s",ss);
    sam.init();
    sam.build(s,'a',0);
    sam.build(ss,'a',1);
    sam.gao();
}

 

### BZOJ1461 字符串匹配 题解 针对BZOJ1461字符串匹配问题,解决方法涉及到了KMP算法以及树状数组的应用。对于此类问题,朴素的算法无法满足时间效率的要求,因为其复杂度可能高达O(ML&sup2;),其中M代表模式串的数量,L为平均长度[^2]。 为了提高效率,在这个问题中采用了更先进的技术组合——即利用KMP算法来预处理模式串,并通过构建失配树(也称为失败指针),使得可以在主串上高效地滑动窗口并检测多个模式串的存在情况。具体来说: - **前缀函数与KMP准备阶段**:先对每一个给定的模式串执行一次KMP算法中的pre_kmp操作,得到各个模式串对应的next数组。 - **建立失配树结构**:基于所有模式串共同构成的一棵Trie树基础上进一步扩展成带有失配链接指向的AC自动机形式;当遇到某个节点不存在对应字符转移路径时,则沿用该处失配链路直至到合适的目标或者回到根部重新开始尝试其他分支。 - **查询过程**:遍历整个待查文本序列的同时维护当前状态处于哪一层级下的哪个子结点之中,每当成功匹配到完整的单词就更新计数值至相应位置上的f_i变量里去记录下这一事实。 下面是简化版Python代码片段用于说明上述逻辑框架: ```python from collections import defaultdict def build_ac_automaton(patterns): trie = {} fail = [None]*len(patterns) # 构建 Trie 树 for i,pattern in enumerate(patterns): node = trie for char in pattern: if char not in node: node[char]={} node=node[char] node['#']=i queue=[trie] while queue: current=queue.pop() for key,value in list(current.items()): if isinstance(value,int):continue if key=='#': continue parent=current[key] p=fail[current is trie and 0 or id(current)] while True: next_p=p and p.get(key,None) if next_p:break elif p==0: value['fail']=trie break else:p=fail[id(p)] if 'fail'not in value:value['fail']=next_p queue.append(parent) return trie,fail def solve(text, patterns): n=len(text) m=len(patterns) f=[defaultdict(int)for _in range(n)] ac_trie,_=build_ac_automaton(patterns) state=ac_trie for idx,char in enumerate(text+'$',start=-1): while True: trans=state.get(char,state.get('#',{}).get('fail')) if trans!=None: state=trans break elif '#'in state: state[state['#']['fail']] else: state=ac_trie cur_state=state while cur_state!={}and'#'in cur_state: matched_pattern_idx=cur_state['#'] f[idx][matched_pattern_idx]+=1 cur_state=cur_state['fail'] result=[] for i in range(len(f)-1): row=list(f[i].values()) if any(row): result.extend([sum((row[:j+1]))for j,x in enumerate(row[::-1])if x>0]) return sum(result) patterns=["ab","bc"] text="abc" print(solve(text,text)) #[^4] ```
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