【bzoj4566】[Haoi2016]找相同字符【后缀自动机】

本文介绍了一种利用后缀自动机解决字符串匹配问题的方法。通过在文本串上构建后缀自动机,并使用模式串在该自动机上进行匹配搜索,可以有效地找出模式串在文本串中的所有出现位置及次数。文章详细解释了算法流程,并提供了完整的C++代码实现。

题目传送门
题解:在文本串上建后缀自动机,用模式串在后缀自动机上跑。扫一遍模式串,在后缀自动机上走,走不了就跳fail再走。
走的过程中,维护模式串与文本串匹配的最大长度,并且统计答案。
怎么统计答案呢?
我们知道,状态x表示的字符串的长度为len[x]len[x],对应了len[x]len[fail[x]]len[x]−len[fail[x]]个子串(每个子串都是当前状态的前缀)。因此,状态x表示的子串总数为(len[x]len[fail[x]])cnt[x](len[x]−len[fail[x]])∗cnt[x]。同时,状态x的fail一定是x表示字符串的后缀。因此,如果当前在后缀自动机上走到了状态x,最大匹配长度为maxl,就把答案加上x沿fail到根节点上所有状态表示的子串总数。注意x这个状态是特殊的,它与模式串做能匹配的子串个数是(maxllen[fail[x]])cnt[x](maxl−len[fail[x]])∗cnt[x]。其他跳fail到根节点路径上的状态则直接加上其表示的子串总数,因为这些状态是与模式串完全匹配的。(难以描述,自行理解一下吧)
具体实现详见代码。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=200005;
int l1,l2,a[N*2];
ll ans=0;
char s1[N],s2[N];
struct SAM{
    int last,tot,len[N*2],fail[N*2],cnt[N*2],ch[N*2][26],c[N*2];
    SAM(){
        last=tot=1;
    }
    void insert(int x){
        int p=last,np=++tot;
        len[np]=len[p]+1;
        last=np;
        for(;p&&!ch[p][x];p=fail[p]){
            ch[p][x]=np;
        }
        if(!p){
            fail[np]=1;
        }else{
            int q=ch[p][x];
            if(len[q]==len[p]+1){
                fail[np]=q;
            }else{
                int nq=++tot;
                len[nq]=len[p]+1;
                memcpy(ch[nq],ch[q],sizeof(ch[q]));
                fail[nq]=fail[q];
                fail[q]=fail[np]=nq;
                for(;p&&ch[p][x]==q;p=fail[p]){
                    ch[p][x]=nq;
                }
            }
        }
        cnt[np]=1;
    }
    void init(){
        for(int i=1;i<=tot;i++){
            c[len[i]]++;
        }
        for(int i=1;i<=l1;i++){
            c[i]+=c[i-1];
        }
        for(int i=1;i<=tot;i++){
            a[c[len[i]]--]=i;
        }
        for(int i=tot;i>=1;i--){
            cnt[fail[a[i]]]+=cnt[a[i]];
        }
    }
    void get(int now,int l){
        while(len[fail[now]]>l){
            now=fail[now];
        }
        while(fail[now]){
            ans+=1LL*cnt[now]*(l-len[fail[now]]);
            l=len[fail[now]];
            now=fail[now];
        }
    }
}sam;
int main(){
    scanf("%s%s",s1,s2);
    l1=strlen(s1);
    l2=strlen(s2);
    for(int i=0;i<l1;i++){
        sam.insert(s1[i]-'a');
    }
    sam.init();
    int now=1,len=0;
    for(int i=0;i<l2;i++){
        while(now&&!sam.ch[now][s2[i]-'a']){
            now=sam.fail[now];
        }
        if(!now){
            now=1;
            len=0;
        }else{
            len=min(len,sam.len[now])+1;
            now=sam.ch[now][s2[i]-'a'];
        }
        sam.get(now,len);
    }
    printf("%lld\n",ans);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/2016gdgzoi471/p/9476890.html

### 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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