【bzoj2865】字符串识别 后缀自动机+线段树

本文介绍了一种利用后缀自动机解决特定字符串问题的方法。给定一个字符串及整数K,如何找到每个位置上最短的唯一识别子串长度。通过构造后缀自动机并使用线段树维护最短距离,最终输出每个位置对应的最短识别子串长度。

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Description

XX在进行字符串研究的时候,遇到了一个十分棘手的问题。
在这个问题中,给定一个字符串S,与一个整数K,定义S的子串T=S(i, j)是关于第K位的识别子串,满足以下两个条件:
1、i≤K≤j。
2、子串T只在S中出现过一次。
例如,S=”banana”,K=5,则关于第K位的识别子串有”nana”,”anan”,”anana”,”nan”,”banan”和”banana”。
现在,给定S,XX希望知道对于S的每一位,最短的识别子串长度是多少,请你来帮助他。
Input

仅一行,输入长度为N的字符串S。
Output

输出N行,每行一个整数,第i行的整数表示对于第i位的最短识别子串长度。
Sample Input

agoodcookcooksgoodfood

Sample Output
1
2
3
3
2
2
3
3
2
2
3
3
2
1
2
3
3
2
1
2
3
4

HINT

N<=5*10^5

题解
只出现一次就是后缀自动机中right=1的串。
后缀自动机中某个状态串表示[l,r-x]的范围
于是我们对[r-x,r]维护最小值f[i]
对[l,r-x]维护最小值f[i]=min(f[i],r-i)
记g[i]=f[i]+i
则维护最小值g[i]=min(g[i],r)
两棵线段树维护即可。

代码

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cmath>
#define ll long long
#define mod 1000003
#define eps (1e-10)
#define inf 1000000000
using namespace std;
inline int read()
{
    int x=0,f=1;char ch=getchar();
    while (ch<'0'||ch>'9'){if (ch=='-') f=-1;ch=getchar();}
    while (ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
    return x*f;
}
const int N=900005;
int trans[N][26],Right[N],l[N],r[N],fa[N],t[500005],q[N];
int last,cnt,S,n;
char s[N];
struct node
{
    int mn[2000005];
    void modify(int k,int l,int r,int x,int y,int z)
    {
        if (x>y) return;
        if (l==x&&r==y){mn[k]=min(mn[k],z);return;}
        int mid=(l+r)>>1;
        if (y<=mid) modify(k<<1,l,mid,x,y,z);
        else if (x>mid) modify(k<<1|1,mid+1,r,x,y,z);
        else modify(k<<1,l,mid,x,mid,z),modify(k<<1|1,mid+1,r,mid+1,y,z);
    }
    int query(int k,int l,int r,int x)
    {
        if (l==r) return mn[k];
        int mid=(l+r)>>1;
        if (x<=mid) return min(mn[k],query(k<<1,l,mid,x));
        else return min(mn[k],query(k<<1|1,mid+1,r,x));
    }
    void build(int k,int l,int r,int f)
    {
        mn[k]=inf;
        if (l==r)
        {
            if (f) mn[k]=n+l;
            else mn[k]=n;
            return;
        }
        int mid=(l+r)>>1;
        build(k<<1,l,mid,f);build(k<<1|1,mid+1,r,f);
    }
}t1,t2;
inline void add(int x)
{
    int p=last,np=++cnt,c=s[x]-'a';
    last=cnt;l[np]=x;r[np]=x;Right[np]=1;
    for (;p&&!trans[p][c];p=fa[p]) trans[p][c]=np;
    if (!p) fa[np]=S;
    else
    {
        int q=trans[p][c];
        if (l[p]+1==l[q]) fa[np]=q;
        else
        {
            int nq=++cnt;l[nq]=l[p]+1;
            memcpy(trans[nq],trans[q],sizeof(trans[q]));
            fa[nq]=fa[q];fa[q]=fa[np]=nq;
            for (;trans[p][c]==q;p=fa[p]) trans[p][c]=nq;
        }
    }
}
void pre()
{
    for (int i=1;i<=cnt;i++) t[l[i]]++;
    for (int i=1;i<=n;i++) t[i]+=t[i-1];
    for (int i=cnt;i;i--) q[t[l[i]]--]=i;
    for (int i=cnt;i;i--)
    {
        int x=q[i];
        r[fa[x]]=r[x];
        Right[fa[x]]+=Right[x];
    }
}
int main()
{
    scanf("%s",s+1);n=strlen(s+1);
    last=S=cnt=1;
    for (int i=1;i<=n;i++) add(i);
    pre();
    t1.build(1,1,n,0);t2.build(1,1,n,1);
    for (int i=1;i<=cnt;i++) if (Right[i]==1)
    {
        t1.modify(1,1,n,r[i]-l[fa[i]]+1,r[i],l[fa[i]]+1);
        t2.modify(1,1,n,r[i]-l[i]+1,r[i]-l[fa[i]],r[i]+1);
    }
    for (int i=1;i<=n;i++)
    {
        int x=min(t1.query(1,1,n,i),t2.query(1,1,n,i)-i);
        printf("%d\n",x);
    }
    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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