[BZOJ3473]字符串-后缀自动机

本文介绍了一种使用广义后缀自动机(SAM)解决字符串子串计数问题的方法。针对给定的多个字符串,算法通过构建广义SAM并遍历各个字符串,统计每个字符串中有多少子串出现在至少k个字符串中。文章详细解释了实现过程,并提供了一个完整的C++代码示例。

字符串

Description

给定n个字符串,询问每个字符串有多少子串(不包括空串)是所有n个字符串中至少k个字符串的子串?

Input

第一行两个整数n,k。
接下来n行每行一个字符串。

Output

一行n个整数,第i个整数表示第i个字符串的答案。

Sample Input

3 1
abc
a
ab

Sample Output

6 1 3

HINT

对于 100% 的数据,1<=n,k<=10^5,所有字符串总长不超过10^5,字符串只包含小写字母。

Source

Adera 1 杯冬令营模拟赛


想不到如何不用set去重,直到看到了dalao的博客……
果然蒟蒻就是蒟蒻QAQ


思路:
考虑建一个广义的SAM。
然后对于每个串的子串的出现次数,只要将该子串在SAM上跑一遍,统计沿路状态出现在不同串中的次数即可~

考虑如何统计。
首先对于每个状态,维护一个出现次数。
然后在建好的SAM上跑一边所有的串,每到一个状态就把当前状态及其fail树上的所有父亲状态的出现次数+1。
同时,给每个位置维护一个“上一个拜访的串”,如果某个状态之前未被当前串拜访过,则这个状态允许被修改出现次数,否则不能修改。

然后据此来一发DP,按拓扑序求出每个状态的答案:
首先每个状态需要继承子节点的答案。
然后,对于一个节点的每个子节点,若子节点出现次数符合条件,则贡献额外增加当前节点与子节点之间的长度差。

统计时,对于每个串,累加沿途答案即可~

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

typedef long long ll;
const int N=1e5+9;
const int K=27;

int n,k;
string s[N];

namespace sam
{
    int ch[N<<1][K],fa[N<<1],len[N<<1];
    int u,tot,las[N<<1],cnt[N<<1];
    int buc[N],id[N<<1];
    ll f[N<<1];

    inline void init(){u=tot=1;}
    inline void reset(){u=1;}

    inline void add(int v)
    {
        int now=++tot;
        len[now]=len[u]+1;

        while(u && !ch[u][v])
            ch[u][v]=now,u=fa[u];
        if(!u)
            fa[now]=1;
        else
        {
            int q=ch[u][v];
            if(len[q]==len[u]+1)
                fa[now]=q;
            else
            {
                int newq=++tot;
                memcpy(ch[newq],ch[q],sizeof(ch[q]));
                len[newq]=len[u]+1;
                fa[newq]=fa[q];
                fa[q]=fa[now]=newq;

                while(u && ch[u][v]==q)
                    ch[u][v]=newq,u=fa[u];
            }
        }
        u=now;
    }

    inline void work()
    {
        memset(buc,0,sizeof(buc));
        for(int i=1;i<=tot;i++)
            buc[len[i]]++;
        for(int i=1;i<N;i++)
            buc[i]+=buc[i-1];
        for(int i=tot;i>=1;i--)
            id[--buc[len[i]]]=i;
    }
}

using namespace sam;

int main()
{
    init();
    scanf("%d%d",&n,&k);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        cin>>s[i];reset();
        for(int j=0,e=s[i].length();j<e;j++)
            add(s[i][j]-'a');
    }

    work();
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int now=1,j=0,e=s[i].length();j<e;j++)
        {
            now=ch[now][s[i][j]-'a'];
            for(int p=now;p && las[p]!=i;p=fa[p])
                cnt[p]++,las[p]=i;
        }

    for(int i=1;i<=tot;i++)
        f[id[i]]=f[fa[id[i]]]+(cnt[id[i]]>=k?len[id[i]]-len[fa[id[i]]]:0);

    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        ll ans=0;
        for(int now=1,j=0,e=s[i].length();j<e;j++)
            ans+=f[now=ch[now][s[i][j]-'a']];
        printf("%lld ",ans);
    }
    puts("");

    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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