SA 后缀数组

本文详细介绍了SA后缀数组的概念及其实现方法,包括如何使用基数排序优化后缀数组的生成过程,以及如何通过比较前后缀来计算最长公共前缀长度。

SA 后缀数组

首先一定要确定\(SA\)是个什么东西
\(SA[i]\)表示的是排名为\(i\)的后缀是哪一个
至于后缀\(i\)的排名是多少,那个是\(rank[i]\)


当然啦
最最最难懂的就是基数排序
要是不用基数排序,每次对于一个二元组直接\(sort\)一下
这样的复杂度是\(O(nlog^2)\)

对于二元组的基数排序应该是这样做的:
首先把所有元素按照最后一维丢到依次对应的桶里面
然后顺次取出
再按照第一维依次丢入
再顺次取出
这样就可以排序啦


先把代码丢出来

bool cmp(int i,int j,int k){return y[i]==y[j]&&y[i+k]==y[j+k];}
void GetSA()
{
    int m=30;
    for(int i=1;i<=n;++i)t[x[i]=a[i]]++;
    for(int i=1;i<=m;++i)t[i]+=t[i-1];
    for(int i=n;i>=1;--i)SA[t[x[i]]--]=i;
    for(int k=1;k<=n;k<<=1)
    {
        int p=0;
        for(int i=0;i<=m;++i)y[i]=0;
        for(int i=n-k+1;i<=n;++i)y[++p]=i;
        for(int i=1;i<=n;++i)if(SA[i]>k)y[++p]=SA[i]-k;
        for(int i=0;i<=m;++i)t[i]=0;
        for(int i=1;i<=n;++i)t[x[y[i]]]++;
        for(int i=1;i<=m;++i)t[i]+=t[i-1];
        for(int i=n;i>=1;--i)SA[t[x[y[i]]]--]=y[i];
        swap(x,y);
        x[SA[1]]=p=1;
        for(int i=2;i<=n;++i)x[SA[i]]=cmp(SA[i],SA[i-1],k)?p:++p;
        if(p>=n)break;
        m=p;
    }
}

首先,第一次做\(k=0\)
相当于每个后缀的第二维都是一样的
所以,直接按照第一维(也就是自己的值)
进行一次基数排序

接下来
每次基数排序都要利用到上一次的值

还记得吧,基数排序是先按照第二维从小往大拍
那么,我们就先把第二维的顺序搞出来
首先最小的一定就是没有第二维的东西
所以我们先把这些数直接丢进数组里面
接下来就是有第二维的东西啦
\(i\)位的第二维是啥?\(rank[i+k]\)
所以,从小到达枚举\(SA\),这样保证第二维从小往大
那么,只要\(SA[i]>k\)
就证明它是一个东西的第二维
所以,把\(SA[i]-k\)丢到数组里面去就好啦

这样的话,按照第二维就拍好啦
再来依次按照第一维丢到桶里面去
做一遍基数排序就好啦
这样就能够求出\(SA\)

看起来很简单诶。。
只是数组不要搞混了
一定搞清楚每个数组是干啥的
比如我的代码
\(SA\)是后缀数组,\(SA[i]\)表示排名为\(i\)的串是哪一个
\(rank\)相当于排名,\(rank[i]\)表示第\(i\)个串的排名
\(x,y\)两个数组是记录顺序的
分别记录第一维和第二维的排序的顺序
\(t\)是桶

这样我们就很愉快的求出了\(SA\)
还有一个数组\(Height\)
\(Height[i]\)表示串\(SA[i]\)\(SA[i-1]\)的最长公共前缀的长度
比如说,现在要求后缀\(i\)\(j\)的最长公共前缀
那就只需要求\(min(Height[i]),i \in [rank[i]+1,rank[j]]\)
因为已经按照字典序排好序啦

\(Height\)显然可以暴力求
但是太不优美
我们有\(Height[rank[i]]>=Height[rank[i-1]]-1\)
证明(来自\(hihoCoder\))

\(suffix(k)\)是排在\(suffix(i-1)\)前一名的后缀,
则它们的最长公共前缀是\(height[rank[i-1]]\)
那么\(suffix(k+1)\)将排在\(suffix(i)\)的前面(这里要求\(height[rank[i-1]]>1\),如果\(height[rank[i-1]]≤1\),原式显然成立)
并且\(suffix(k+1)\)\(suffix(i)\)的最长公共前缀是\(height[rank[i-1]]-1\)
所以\(suffix(i)\)和在它前一名的后缀的最长公共前缀至少是\(height[rank[i-1]]-1\)

那么,我们按照\(rank\)的顺序来求\(Height\)就行啦

    for(int i=1;i<=n;++i)Rank[SA[i]]=i;
    for(int i=1,j=0;i<=n;++i)
    {
        if(j)j--;
        while(a[i+j]==a[SA[Rank[i]-1]+j])++j;
        height[Rank[i]]=j;
    }

我现在也不是很熟
以后多做点题我再接着补

转载于:https://www.cnblogs.com/cjyyb/p/8335194.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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