后缀数组
后缀数组用于解决各种玄学字符串问题,准确来说,它是一种思想
基于后缀数组有很多好玩毒瘤的东西
目前已知的求后缀数组的方法有
- 倍增法 (本博客所讲述) — $O(n \log(n))$
- DC3 — $O(n)$
- DC3 虽然从复杂度分析的角度而言比倍增快,但配合各种常数问题,在信息学竞赛中反而容易被卡……
- SA – IS 算法 — $O(n)$
因为我太菜了,所以我就讲倍增求法
倍增求后缀数组
与其说倍增求后缀数组,倒不如说是 倍增 + 基数排序 求后缀数组
我们先从归并排序讲起
基数排序
基数排序,用于给形如 $(a, b)$ 的二元组排序($a$ 为第一关键字,$b$ 为第二关键字)
可以做到在近似 $O(n)$ 的复杂度完成
通过灵活的运用基数排序,可以比绝大多数的排序算法更加优秀
因此也被用来在快速排序模板中占领效率 rk1
倍增的用处
我们发现如果我们直接暴力求倍增数组,重复的前缀被计算了多次
如果我们一开设长度为 $1$ 字串为一个单位,排完序后设长度为二为一个单位,我们就会发现这个可以基数排序
之后设长度为 $4$ 为一个单位,依然可以基数排序,以此类推,便可以做到后缀排序
这个过程,也就是倍增
倍增 $O(\log(n))$
基数排序 $O(n)$
套起来 $O(n \log(n))$
代码
#include <cstdio>
#include <cstring>
const int N = 1e6 + 1e5;
int len, Max_char;
int sa[N], tp[N], rank[N], rank_cnt[N];
char str[N];
// Max_char 基数排序最大项
// sa[i] 如上文所述
// tp[i] 第二关键字
// rank[ sa[i] ] = i 从第 i 个字母开始的排名
// rand_cnt[i] 统计 rank 的和,基数排序用
// 基数排序
void sort(){
memset(rank_cnt, 0, sizeof(rank_cnt));
// 统计 rank_cnt
for(int i = 1; i <= len; i++)
rank_cnt[ rank[i] ] ++;
// 前缀
for(int i = 1; i <= Max_char; i++)
rank_cnt[i] += rank_cnt[i - 1];
// 计算出 sa
for(int i = len; i > 0; i--)
sa[ rank_cnt[ rank[ tp[i] ] ] -- ] = tp[i];
}
void get_sa(){
Max_char = 'z' - '0' + 2;
// 长度为 1 的预处理
for(int i = 1; i <= len; i++){
rank[i] = str[i] - '0' + 1;
tp[i] = i;
}
sort();
// 倍增
for(int l = 1, tmp_cnt; tmp_cnt < len; l <<= 1, Max_char = tmp_cnt){
tmp_cnt = 0;
// 处理第二关键字
for(int i = 1; i <= l; i++)
tp[ ++ tmp_cnt ] = len - l + i;
for(int i = 1; i <= len; i++){
if( sa[i] > l )
tp[ ++ tmp_cnt ] = sa[i] - l;
}
sort();
memcpy(tp, rank, sizeof(rank));
rank[ sa[1] ] = tmp_cnt = 1;
for(int i = 2; i <= len; i++){
// 判断重复(判断一个二元组)
rank[ sa[i] ] = ( tp[ sa[i] ] == tp[ sa[i - 1] ] && tp[ sa[i] + l ] == tp[ sa[i - 1] + l ]) ? tmp_cnt: ++ tmp_cnt;
}
}
}
int main(){
scanf("%s", str + 1);
len = strlen(str + 1);
get_sa();
// 输出
for(int i = 1; i <= len; i++)
printf("%d ", sa[i]);
}