BZOJ5384 有趣的字符串题 回文树

本文探讨了一个有趣的现象:一个字符串的所有回文后缀的长度可以形成多个等差数列,并介绍了一种利用回文树和线段树解决相关问题的方法。

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神奇的结论:

一个字符串的所有回文后缀的长度,可以形成\(k\)个等差数列,\(k\)\(log\)级的
考虑前\(R\)个字符组成的字符串,对于一个等差数列,假设组成这个等差数列的回文串,最短的叫\(a\),最长的叫\(b\) 对于右端点是\(R\)的询问,左端点在\([b\)上一次出现的位置开头\(+1\),\(a\)的开头\(]\)这一段区间的话,\(ans\)\(+1\)

不会证 自己画了画感觉好像挺对的

知道这个之后只要建出来回文树 询问按右端点排序 每做到一个点回答关于它的询问 最后一次出现的位置用线段树维护 区间加用树状数组维护就做完了

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define FO(x) {freopen(#x".in","r",stdin);freopen(#x".out","w",stdout);}
#define pa pair<int,int>
#define mod 1000000007
#define ll long long
#define mk make_pair
#define pb push_back
#define lb double
#define fi first
#define se second
#define cl(x) memset(x,0,sizeof x)
#ifdef Devil_Gary
#define bug(x) cout<<(#x)<<" "<<(x)<<endl
#define debug(...) fprintf(stderr, __VA_ARGS__)
#else
#define bug(x)
#define debug(...)
#endif
const int INF = 0x7fffffff;
const int N=3e5+5;
const int M=1e6+5;
/*
char *TT,*mo,but[(1<<15)+2];
#define getchar() ((TT==mo&&(mo=(TT=but)+fread(but,1,1<<15,stdin),TT==mo))?-1:*TT++)//*/
inline int read(){
    int x=0,rev=0,ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')rev=1;ch=getchar();}
    while(ch>='0'&&ch<='9'){x=(x<<1)+(x<<3)+ch-'0';ch=getchar();}
    return rev?-x:x;
}
struct Edge{
    int v,_nxt; 
}e[N];
char s[N];
int head[N],lst,cnt=1,n,m,id,ans[M],Ans,tot,dd[N],c[N][26],L[M],diff[N],fail[N],nxt[N],pre[M],len[N],h[N],in[N],out[N],sum[N],t[N<<2];
int extend(int x,int n){
    int p=lst;
    while(s[n-len[p]-1]!=s[n]) p=fail[p];
    if(!c[p][x]){
        int now=++cnt,k=fail[p];
        len[now]=len[p]+2;
        while(s[n-len[k]-1]!=s[n]) k=fail[k];
        fail[now]=c[k][x],c[p][x]=now;
        diff[now]=len[now]-len[fail[now]];
        if(diff[now]==diff[fail[now]]) nxt[now]=nxt[fail[now]];
        else nxt[now]=now;
    }
    return lst=c[p][x];
}
void add(int u,int v){
    e[++tot].v=v,e[tot]._nxt=head[u],head[u]=tot;
}
void build(){
    memset(h,0,sizeof h);
    for(int i=0;i<=cnt;i++) if(i!=1) add(fail[i],i);
}
void dfs(int x){
    in[x]=++id;
    for(int i=head[x];i;i=e[i]._nxt){
        int j=e[i].v;
        dfs(j);
    }
    out[x]=id;
}
void modify(int pos,int l,int r,int x,int v){
    if(l==r) return void(t[pos]=v);
    int mid=l+r>>1;
    if(x<=mid) modify(pos<<1,l,mid,x,v);
    else modify(pos<<1|1,mid+1,r,x,v);
    t[pos]=max(t[pos<<1],t[pos<<1|1]);
}
int Query(int pos,int l,int r,int nl,int nr){
    if(nl<=l&&r<=nr) return t[pos];
    int mid=l+r>>1;
    if(nr<=mid) return Query(pos<<1,l,mid,nl,nr);
    if(nl>mid) return Query(pos<<1|1,mid+1,r,nl,nr);
    return max(Query(pos<<1,l,mid,nl,nr),Query(pos<<1|1,mid+1,r,nl,nr));
}
#define lowbit(x) x&(-x)
void Add(int x,int v){
    for(int i=x;i<=n;i+=lowbit(i)) sum[i]+=v;
}
int ask(int x){
    int ans=0;
    for(int i=x;i;i-=lowbit(i)) ans+=sum[i];
//  cout<<ans<<endl;
    return ans;
}
int main(){
#ifdef Devil_Gary
    freopen("gugu.in","r",stdin);
#endif
    n=read(),m=read(),scanf("%s",s+1),fail[0]=fail[1]=1,len[1]=-1;
    for(int i=1;i<=n;i++) dd[i]=extend(s[i]-'a',i);
    build(),dfs(1);
    for(int i=1,k;i<=m;i++) L[i]=read(),k=read(),pre[i]=h[k],h[k]=i;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        int x=dd[i];
        for(int j=x;j;j=fail[nxt[j]]){
        /*  bug(j);
            bug(id);*/
            Add(max(1,Query(1,1,id,in[j],out[j])-len[j]+2),1);
        /*  bug(j);
            bug(i-len[nxt[j]]+2);*/
            Add(i-len[nxt[j]]+2,-1);
        }
        modify(1,1,id,in[x],i);
        for(int j=h[i];j;j=pre[j]) ans[j]=ask(L[j]);
    }
    for(int i=1;i<=m;i++) (Ans+=(ll)ans[i]*i%mod)%=mod;
    printf("%d\n",Ans);
}

转载于:https://www.cnblogs.com/devil-gary/p/9244481.html

### BZOJ1461 字符串匹配 解 针对BZOJ1461字符串匹配问,解决方法涉及到了KMP算法以及状数组的应用。对于此类问,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(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。 - **建立失配结构**:基于所有模式共同构的一棵Trie基础上进一步扩展带有失配链接指向的AC自动机形式;当遇到某个节点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 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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