bzoj 4566 找相同字符【后缀自动机】

本文介绍了一种使用后缀自动机解决字符串匹配问题的方法。具体实现为:针对两个输入字符串A和B,通过构建A的后缀自动机并利用B进行匹配,统计能匹配成功的相同子串的数量。

好不容易喜欢和大家一起吃饭TAT……难过……
题目大意:从A、B中各取出一个子串,求有多少种方案,使得两子串相同(不同位置的串算多次)

对A建后缀自动机,用B去匹配,若一个点被匹配到了,则他所有祖先全都能走到,每个点的贡献是|S| * (mx[i] - mn[i] + 1)

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#define N 400005
#define LL long long
using namespace std;

int n,m,tot = 1,last = 1,p,np,q,nq;
int mx[N],par[N],son[N][26],P[N],sm[N];
LL S[N],f[N],ans;
char a[N],b[N];

int new_node(int x)
{
    mx[++ tot] = x;
    return tot;
}

void add(int x)
{
    p = last;
    np = new_node(mx[p] + 1);
    for (;p && !son[p][x];p = par[p]) son[p][x] = np;
    if (!p) par[np] = 1;
    else
    {
        q = son[p][x];
        if (mx[q] == mx[p] + 1) par[np] = q;
        else
        {
            nq = new_node(mx[p] + 1);
            memcpy(son[nq],son[q],sizeof(son[nq]));
            par[nq] = par[q],par[q] = par[np] = nq;
            for (;son[p][x] == q;p = par[p]) son[p][x] = nq;
        }
    }
    S[last = np] = 1;
}

int main()
{
    scanf("%s%s",a + 1,b + 1);
    n = strlen(a + 1),m = strlen(b + 1);
    for (int i = 1;i <= n;i ++) add(a[i] - 'a');
    for (int i = 1;i <= tot;i ++) sm[mx[i]] ++;
    for (int i = 1;i <= n;i ++) sm[i] += sm[i - 1];
    for (int i = 1;i <= tot;i ++) P[sm[mx[i]] --] = i;
    for (int i = tot;i > 1;i --) S[par[P[i]]] += S[P[i]];
    for (int i = 2,x;i <= tot;i ++) x = P[i],f[x] = f[par[x]] + S[x] * (mx[x] - mx[par[x]]);
    for (int i = 1,p = 1,l = 0;i <= m;i ++)
    {
        int x = b[i] - 'a';
        if (son[p][x]) p = son[p][x],l ++;
        else
        {
            while (p && !son[p][x]) p = par[p];
            if (!p) p = 1,l = 0;
            else l = mx[p] + 1,p = son[p][x];
        }
        ans += f[par[p]] + S[p] * (l - mx[par[p]]);
    }
    cout << ans << endl;

    return 0;
}
### 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(ML²),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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