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后缀数组就是要计算一个数组sa，sa[i]表示排名第i的后缀。可以直接按照后缀做一个快速排序就可以得到sa，但是时间复杂度会是O(nlogn * n)。 （因为要做nlogn次比较，每次比较都是比较两个后缀的大小，需要O(n)）可以利用一个性质：我们让运算符“≤”表示两个串按照字典序比较，然后定义运算符“≤h”表示两个串的前h个字符按照字典序比较（=h、”等等依然成立）所以，先根据每个后缀的前h个字符排序，然后根据排序的结果，根据每个后缀的前(h=2h)个字符排序。直到h>=n#include #inc

#include using namespace std; /////////////////////////////////////////////////////////////////////// //stack template class Stack{ public: Stack(int size = 50); ~Stack(); void push(T* data);

写二分的时候经常要测试好久边界问题。有人给出了一个一般使用的方法 http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7093204 //right=n-1 => while(left right=middle-1; //right=n => while(left right=middle; int binary_search(

<br /><br />题目描述：<br />Given an array of n integers, such that each number in the array appears exactly twice, except for three numbers (say a, b and c) which appear exactly once.<br /><br />In O(n) time and O(1) space find a,b and c.<br />分析：<br />先看这样一道题

给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占用64字节，内存限制是4G，如何找出a、b文件共同的url？可以估计每个文件的大小为5G*64=300G，远大于4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。 遍历文件a，对每个url求取hash(url)%1000，然后根据所得值将url分别存储到1000个小文件（设为a0,a1,...a999）当中。这样每个小文件的大小约为300M。遍历文件b，采取和a相同的方法将url分别存储到1000个小文件(b0,b1....b999)中

Bloom Filter概念和原理焦萌 2007年1月27日Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。集

假设要在字符串t中寻找s，那么next[i]=j 表示，如果s[i]与t[k]匹配失败，下次就让s[j]跟t[k]匹配。也就是说，其实在s中，s[i-1]==s[j-1], s[i-2]==s[j-2]。。。 这样，在计算next时，先找到与s[i]相等的那个位置j。然后，i++,j++，让next[i]=j。 void computeNext(char* s) { int i=0,