【CF】700E Cool Slogans 后缀自动机&DP&贪心&线段树可持久化合并

本文详细介绍了如何使用后缀自动机、动态规划、贪心策略和可持久化线段树解决Codeforces 700E问题。通过分析字符串子串序列,探讨了如何利用后缀自动机的fail树性质进行状态转移,并利用线段树优化查找过程,以求得序列的最大长度。

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传送门:codeforces700E


题解

做这道题时又发现自己对后缀自动机的理解还不够深刻。。。

简单说一下题意,给定一个字符串,求一个子串序列 s 1 , s 2 , s 3 . . . s_1,s_2,s_3... s1,s2,s3...,满足序列中 s i s_i si s i + 1 s_{i+1} si+1中至少出现了两次(出现的范围之间可以相交,起始点不同即可),要求输出子串序列的最大长度。

f [ i ] f[i] f[i]表示第 i i i个子串能排在序列中的最大下标。

那么每个满足第 i i i个子串出现两次以上的子串的 f [ j ] f[j] f[j]便可以用 f [ i ] + 1 f[i]+1 f[i]+1来更新答案。

考虑最简的一个子串 f [ x ] = k f[x]=k f[x]=k必然存在 s x s_x sx左端和右端分别都是一个满足 f [ x ′ ] = k − 1 f[x']=k-1 f[x]=k1的子串。因为如果不是,我们删去子串两端的字符,并不会使 f [ x ] f[x] f[x]减小,直到删成两端都满足 f [ x ′ ] = k − 1 f[x']=k-1 f[x]=k1,而这两端的子串 x ′ x' x,自身的两端同样满足 f [ x ′ ′ ] = k − 2 f[x'']=k-2 f[x]=k2。一直这样迭代到 f [ x ′ ′ ′ . . . ] = 1 f[x'''^{...}]=1 f[x...]=1

所以一个 f [ x ] = k f[x]=k f[x]=k的子串 x x x必然可以由一个它的一个出现过两次以上的后缀 f [ x ′ ′ ] = k − 1 f[x'']=k-1 f[x]=k1转移而得。

每个子串的出现位置后缀递推的统计和处理在这里体现出来。所以联想到后缀自动机, f a i l fail fail树上的每个节点恰好是 r i g h t right right数组相同的一些子串的集合。所以 d p dp dp的时候不需要记录子串,而是以每个节点来代表相同的 f [ x ] f[x] f[x]。寻找子串的过程恰是由 f a i l fail fail树上的祖先寻找最大值的过程。

进一步考虑,后缀自动机上的一个节点 x x x,其 f a i l fail fail树上的祖先均为它的后缀,存在一个 r i g h t right right集合真包含的关系,那么 f a i l fail fail树中随深度的增加, f [ x ] f[x] f[x]必然是单调不降的(若 x x x的一个子串存在 f [ x ′ ] = k f[x']=k f[x]=k,即使只出现了一次, f [ x ] f[x] f[x]也必然不小于 k k k)。而且每层之间,存在 f [ x ] − f [ f a i l x ] ≤ 1 f[x]-f[fail_x]\leq 1 f[x]f[failx]1。只要 x x x的祖先中存在任何一个 f [ f a i l x ] = k f[fail_x]=k f[failx]=k的节点中的子串,在 x x x节点的子串集合中出现过至少两次,就存在 f [ x ] = k + 1 f[x]=k+1 f[x]=k+1。考虑到节点子串之间的真包含关系,它们的 r i g h t right right集合显然是越大越好,这样更可能出现两次。所以这里可以贪心记录 x x x的祖先中深度最浅(也即子串最长长度最小)的满足 f [ f a i l x ] = k f[fail_x]=k f[failx]=k节点 p o s [ f a i l x ] pos[fail_x] pos[failx]来判断出现,如果这个子串集合都没能出现两次及以上,它的子节点自然也不能,那么 f [ x ] = k f[x]=k f[x]=k,反之如果出现了两次及以上, f [ x ] = k + 1 f[x]=k+1 f[x]=k+1
考虑这个过程中需要用到每个节点的出现集合(右端点)。可以对每个节点建立线段树,再由叶子节点不断向上合并,建可持久化线段树。

这里建主席树看别人代码时发现一个很巧妙的优化,因为祖先必然在后缀中出现一次,我们 q u e r y query query寻找出现的时候只需要判断除开结束点以外在 [ m x [ p o s [ f a i l x ] ] + n u m [ x ] − m x [ x ] , n u m [ x ] − 1 ] [mx[pos[fail_x]]+num[x]-mx[x],num[x]-1] [mx[pos[failx]]+num[x]mx[x],num[x]1]这个区间是否出现即可。这样线段树上不需要记录任何信息,只需要判断动态加点线段树上这个节点是否存在即可,这样也很好合并线段树。


代码

#include<bits/stdc++.h>
#define mid (((l)+(r))>>1)
using namespace std;
const int N=4e5+100,M=1e7+100;
int n,f[N],mx[N],ch[N][26],c[N],sa[N];
int dp[N],pos[N],num[N];
int cnt=1,cur=1,p,q,ans=1;
char s[N];
int rt[N],ls[M],rs[M],tot;

inline void insert(int alp,int id)
{
    p=cur;cur=++cnt;mx[cur]=id;num[cur]=id;
    for(;!ch[p][alp] && p;p=f[p]) ch[p][alp]=cur;
    if(!p) f[cur]=1;else{
    	q=ch[p][alp];
    	if(mx[q]==mx[p]+1) f[cur]=q;else{
    		mx[++cnt]=mx[p]+1;num[cnt]=id;
    		f[cnt]=f[q];f[q]=f[cur]=cnt;
    		memcpy(ch[cnt],ch[q],sizeof(ch[q]));
    		for(;ch[p][alp]==q;p=f[p]) ch[p][alp]=cnt;
    	}
    }
}

inline void ad(int &k,int l,int r,int tag)
{
	if(!k) k=++tot;
	if(l==r) return;
	if(tag<=mid) ad(ls[k],l,mid,tag);
	else ad(rs[k],mid+1,r,tag);
}

inline int merge(int x,int y)
{
	if(!x || !y) return x+y;
	int d=++tot;
	ls[d]=merge(ls[x],ls[y]);
	rs[d]=merge(rs[x],rs[y]);
	return d;
}

inline int query(int k,int l,int r,int L,int R)
{
	if(!k) return 0;
	if(l==r) return 1;
	if(L<=mid) if(query(ls[k],l,mid,L,R)) return 1;
	if(R>mid) if(query(rs[k],mid+1,r,L,R)) return 1;
	return 0;
}

int main(){
    int i,j,x;
    scanf("%d%s",&n,s+1);
    for(i=1;i<=n;++i) insert(s[i]-'a',i);
    for(i=1;i<=cnt;++i) c[mx[i]]++;
    for(i=1;i<=n;++i) c[i]+=c[i-1];
    for(i=cnt;i>1;--i) sa[c[mx[i]]--]=i;
    for(i=cnt;i>1;--i){
    	x=sa[i];
    	ad(rt[x],1,n,num[x]);
    	rt[f[x]]=merge(rt[f[x]],rt[x]);
    }
    for(i=2;i<=cnt;++i){
    	x=sa[i];
    	if(f[x]==1){dp[x]=1;pos[x]=x;continue;}
    	if(query(rt[pos[f[x]]],1,n,mx[pos[f[x]]]+num[x]-mx[x],num[x]-1))
    		dp[x]=dp[f[x]]+1,pos[x]=x;
    	else dp[x]=dp[f[x]],pos[x]=pos[f[x]];
    	ans=max(ans,dp[x]);
    }
    printf("%d\n",ans);
}
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