[BZOJ4974][Lydsy八月月赛]字符串大师-KMP算法

本文介绍了一个关于字符串前缀循环节的算法挑战,旨在寻找长度为n的字符串S,其每个前缀的最短循环节长度已知。文章提供了解决方案的思路与核心代码实现,包括如何确定每个位置的字符来构造满足条件的字符串。

字符串大师

Description

一个串T是S的循环节,当且仅当存在正整数k,使得S是T^k(即T重复k次)的前缀,比如abcd是abcdabcdab的循环节。给定一个长度为n的仅由小写字符构成的字符串S,请对于每个k(1<=k<=n),求出S长度为k的前缀的最短循环节的长度per_i。字符串大师小Q觉得这个问题过于简单,于是花了一分钟将其AC了,他想检验你是否也是字符串大师。

小Q告诉你n以及per_1,per_2,…,per_n,请找到一个长度为n的小写字符串S,使得S能对应上per。

Input

第一行包含一个正整数n(1<=n<=100000),表示字符串的长度。
第二行包含n个正整数per_1,per_2,…per_n(1<=per_i<=i),表示每个前缀的最短循环节长度。
输入数据保证至少存在一组可行解。

Output

输出一行一个长度为n的小写字符串S,即某个满足条件的S。
若有多个可行的S,输出字典序最小的那一个。

Sample Input

5
1 2 2 2 5

Sample Output

ababb


字符串大师……
什么鬼名字……
即使会做这题也觉得自己对字符串一无所知……


思路:
首先,每次循环节变化时,如果 per_i != i,显然可以直接调用之前位置上的字符。

于是只需要解决 per_i=i的情况。
考虑到满足条件的字符必须满足不能被之前的任何一个前缀表示出来,那么应找到满足该条件下的最小字符。

于是可以发现这个per_i类似于kmp,那么考虑记录一个数组fail。(代码中是li)
对于所有 per_i!=i,fail[i]=fail[i % per_i]。
对于所有 per_i=i,fail[i]=-1。
每次从i-1顺着fail调到-1,对沿路的pos+1处的字符取mex即可得到字典序最小的答案~

听说做得出这题的都是字符串大师???

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

inline int read()
{
    int x=0;char ch=getchar();
    while(ch<'0' || '9'<ch)ch=getchar();
    while('0'<=ch && ch<='9')x=x*10+(ch^48),ch=getchar();
    return x;
}

const int N=100009;

int n,per[N],li[N];
char s[N];
bool vis[29];

int main()
{
    n=read();
    s[0]='a';li[0]=-1;
    per[0]=read();
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        per[i]=read();
        if(per[i]!=i+1)
        {
            s[i]=s[i%per[i]];
            li[i]=i%per[i];
        }
        else
        {
            for(int p='a';p<='z';p++)
                vis[p-'a']=1;
            for(int p=li[i-(i-per[i]+1)-1];p>=-1;p=li[p])
            {
                vis[s[p+1]-'a']=0;
                if(p==-1)break;
            }
            for(int p='a';p<='z';p++)
                if(vis[p-'a'])
                {
                    s[i]=p;
                    break;
                }
            li[i]=-1;
        }
    }

    printf("%s",s);
    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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