【BZOJ 3277】串 广义后缀自动机

判断一个串是否在至少k个字符串里面的方法后3473一样,每添加一个新的字符就沿fail链更新。

剩下的问题就只是剩下了,每增加一个新的字符,共多出现了多少个新的字符串,如果不要求重复,那么很显然就是len[u]-len[fail[u]],这里重复的字串也需要加入答案所以只用沿fail链dfs一下,sum[u]=fail链上所有的坏和就好了

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#define maxn 200021
#include<vector>
#define LL long long
using namespace std;
int len[maxn],n,K,son[maxn][26],sz[maxn];
LL sum[maxn];
int fail[maxn],now,bg[maxn],bl[maxn],last=1,tot=1,rt=1;
char s[maxn];
vector<int>g[maxn],e[maxn];

void insert(int c){
	int p=last,np=++tot,q,nq;
	last=np;len[np]=len[p]+1;
	while(p&&!son[p][c])son[p][c]=np,p=fail[p];
	if(!p)fail[np]=rt;
	else{
		q=son[p][c];
		if(len[q]==len[p]+1)fail[np]=q;
		else{
			nq=++tot;
			len[nq]=len[p]+1;
			sz[nq]=sz[q],fail[nq]=fail[q],bl[nq]=bl[q];
			memcpy(son[nq],son[q],sizeof(son[nq]));
			fail[np]=fail[q]=nq;
			while(p&&son[p][c]==q)son[p][c]=nq,p=fail[p];
		}
	}
	g[now].push_back(np);
	while(np&&bl[np]!=now){
		sz[np]++;
		bl[np]=now;
		np=fail[np];
	}
}
void dfs(int u){
	for(int v,i=0;i<e[u].size();i++){
		v=e[u][i];
		sum[v]+=sum[u];
		dfs(v);
	}
}
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&K);
	for(int l,i=1;i<=n;i++){
		last=rt;
		scanf("%s",s+bg[i]);l=strlen(s+bg[i]);
		bg[i+1]=bg[i]+l;
		now=i;
		for(int j=bg[i];j<bg[i+1];j++)insert(s[j]-'a');
	}
	for(int i=tot;i>1;i--){
		e[fail[i]].push_back(i);
		if(sz[i]>=K)sum[i]=len[i]-len[fail[i]];
	}sum[1]=0;
	dfs(1);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		LL ans=0;
		for(int u,j=0;j<g[i].size();j++){
			u=g[i][j];
			ans+=sum[u];
		}
		printf("%lld ",ans);
	}
	return 0;
}


### BZOJ1461 字符匹配 题解 针对BZOJ1461字符匹配问题,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,并通过构建失配树(也称为失败指针),使得可以在主上高效地滑动窗口并检测多个模式的存在情况。具体来说: - **前缀函数与KMP准备阶段**:先对每一个给定的模式执行一次KMP算法中的pre_kmp操作,得到各个模式对应的next数组。 - **建立失配树结构**:基于所有模式共同构成的一棵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找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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