回文自动机概述

回文自动机似乎比SAM简单得多?所以就先学了这个。听说在回文自动机出现之后好多难题都变板了。
先来看一道题: [Apio2014]回文串
这个题目就是让我们求不同回文串出现的次数。这个简单的问题,我们就交给回文自动机啦。回文自动机是什么呢?它可以识别出一个字符串的所有回文子串。我们不需要再使用manacher和SAM了。
具体的实现方法:创建0号和1号节点,分别对应偶回文的根和奇回文的根。我们字符串每一个节点代表一个本质不同的回文串。每个节点记录回文串长度,fail链和转移状态。fail链的定义和AC自动机相似,就是每个状态非自己的最长回文后缀。构建的时候我们使用增量算法,记录上一次的状态,判断加状态是否构成回文,如果无法构成就跳fail链。如果可以构成且之前的自动机中没有这个状态我们便新建节点。暴力顺着fail链向前跳知道找到一个已知状态。我们不需要判结束,因为到达根时,自己一定是一个回文串,fail一定指向偶根。特别的:奇回文的根长度为-1。可以发现,除了偶根,没有fail会连向奇根。
一组样例:aaabaaa 8

这道题还要记录每个回文串出现次数。
code:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
struct lxy{
    int to[26],num,fail,len;
}b[1000005];

char s[300005];
int root1=1,root2=0,len,cnt=1,last=1;
long long ans;

void insert(){
    int p=last;
    b[root2].fail=root1;//b[root1].fail=root1;
    b[root1].len=-1;
    for(int i=1;i<=len;i++){
        for(p=last;s[i]!=s[i-b[p].len-1];p=b[p].fail);
        if(b[p].to[s[i]-'a']==0){
            b[++cnt].len=b[p].len+2;
            int k;
            for(k=b[p].fail;s[i]!=s[i-b[k].len-1];k=b[k].fail);
            b[cnt].fail=b[k].to[s[i]-'a'];
            //cout<<cnt<<" "<<b[cnt].fail<<endl;
            b[p].to[s[i]-'a']=cnt;//先建立节点再连last的状态可以避免fail链连向自己
        }
        b[b[p].to[s[i]-'a']].num++;
        last=b[p].to[s[i]-'a'];
    }
}

int main()
{
    scanf("%s",s+1);
    len=strlen(s+1);
    insert();
    for(int i=cnt;i>=2;i--){
        ans=max(ans,1ll*b[i].num*b[i].len);
        b[b[i].fail].num+=b[i].num;
    }
    printf("%lld",ans);
}
<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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