[bzoj2803][Poi2012]Prefixuffix——思维+复杂度分析+字符串哈希

本文探讨了如何通过枚举断点和使用哈希技术来判断两个字符串是否为循环同构,即一个字符串的后缀能否移动到开头形成另一个字符串。提出了一种高效的算法,能在Θ(n)时间内找到最长的前缀和后缀,使得它们循环同构。

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题目大意:

对于两个串S1、S2,如果能够将S1的一个后缀移动到开头后变成S2,就称S1和S2循环相同。例如串ababba和串abbaab是循环相同的。
给出一个长度为n的串S,求满足下面条件的最大的L:

  1. L<=n/2
  2. S的L前缀和S的L后缀是循环相同的。

思路:

既然是循环同构,那么前一段和后一段一定可以表示为这样的形式:s1+s2,s2+s1。
于是我们去枚举这个断点,然后判断两边是否相同和中间相同的最大值。
判断相同可以用哈希,考虑怎么求去掉一段前后缀之后首尾相同的最大长度:
设f[i]为以i开始的最长相同的长度,假设目前相同的区间是[i,p]=[n-p+1,n-i+1],那么不难发现 [i+1,p-1]=[n-p+2,n-i+2],于是f[i+1]>=f[i]-2,即f至多减少2,于是我们直接从p-1枚举,找到最大的为止。
但是这样并没有优化复杂度,因为这要便历整个串才能找到最大的,于是我们倒着推,即每一次f至多增加2,倒着枚举只需要找到第一个满足条件的就好了,这样可以保证是最大的。
这样的复杂度是Θ(n)\Theta(n)Θ(n)的,指针至多只会往后跳n次,其余的时间都在单调向前移动,即移动的长度至多为n*2。

#include<bits/stdc++.h>

#define REP(i,a,b) for(int i=a,i##_end_=b;i<=i##_end_;++i)
#define DREP(i,a,b) for(int i=a,i##_end_=b;i>=i##_end_;--i)
typedef long long ll;

using namespace std;

void File(){
	freopen("bzoj2803.in","r",stdin);
	freopen("bzoj2803.out","w",stdout);
}

template<typename T>void read(T &_){
	T __=0,mul=1; char ch=getchar();
	while(!isdigit(ch)){
		if(ch=='-')mul=-1;
		ch=getchar();
	}
	while(isdigit(ch))__=(__<<1)+(__<<3)+(ch^'0'),ch=getchar();
	_=__*mul;
}

const int maxn=1e6+10;
const ll base=97;
const ll ma=19260817;
const ll mb=998244353;
int T,n,s[maxn],ans;
char S[maxn];
ll pa[maxn],pb[maxn],sa[maxn],sb[maxn];

ll Hash(int l,int r,bool ty){
	if(ty==0)return ((sa[r]-sa[l-1]*pa[r-l+1])%ma+ma)%ma;
	else return ((sb[r]-sb[l-1]*pb[r-l+1])%mb+mb)%mb;
}

void init(){
	read(n);
	scanf("%s",S+1);
	n=strlen(S+1);
	REP(i,1,n)s[i]=S[i]-'a'+1;
	REP(i,1,n){
		sa[i]=(sa[i-1]*base+s[i])%ma;
		sb[i]=(sb[i-1]*base+s[i])%mb;
	}
}

bool judge(int l1,int r1,int l2,int r2){
	return Hash(l1,r1,0)==Hash(l2,r2,0) && Hash(l1,r1,1)==Hash(l2,r2,1);
}

void work(){
	int p=n/2-1;
	DREP(i,n/2,1){
		++p;
		p=min(p,n/2);
		while(!judge(i,p,n-p+1,n-i+1))--p;
		if(judge(1,i-1,n-i+2,n))ans=max(ans,p);
	}
	printf("%d\n",ans);
}

int main(){
	File();
	pa[0]=pb[0]=1;
	REP(i,1,maxn-10){
		pa[i]=pa[i-1]*base%ma;
		pb[i]=pb[i-1]*base%mb;
	}
	init();
	work();
	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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