来自罗穗骞神犇的后缀数组模版(有详细注释)

 1 const int N = 100005;
 2 int wa[N],wb[N],wv[N],ws[N];
 3 int cmp(int *r,int a,int b,int l)
 4 {
 5     return r[a]==r[b]&&r[a+l]==r[b+l];
 6 }
 7 void da(int *r,int *sa,int n,int m)
 8 {
 9     int i,j,p,*x=wa,*y=wb;
10     // 下面四行是对第一个字母的一个基数排序:基数排序其实就是记录前面有多少个位置被占据了
11     for(i=0;i<m;i++) ws[i]=0; // 将统计字符数量的数组清空
12     for(i=0;i<n;i++) ws[x[i]=r[i]]++; // 统计各种字符的个数
13     for(i=1;i<m;i++) ws[i]+=ws[i-1]; // 进行一个累加,因为前面的小字符集对后面字符的排位有位置贡献
14     for(i=n-1;i>=0;i--) sa[--ws[x[i]]]=i; // 根据位置来排序,sa[x] = i,表示i位置排在第x位
15     // wa[x[i]]就是字符集0-x[i]共有多少字符占据了位置,减去自己的一个位置剩下的就是自己的排名了,排名从0开始
16     // 排名过程中主要的过程是对于处于相同字符的字符的排序,因为改变wa[x[i]]值得只会是本身,小于该字符的贡献值
17     // 是不变的,对于第一个字符相同的依据是位置关系,在后面将看到通过第二个关键字来确定相同字符的先后关系
18
19
20     // 这以后的排序都是通过两个关键字来确定一个串的位置,也即倍增思想
21     // 通过将一个串分解成两部分,而这两部分的位置关系我们都已经计算出来
22     for(j=1,p=1;p<n;j*=2,m=p)
23     {
24         for(p=0,i=n-j;i<n;i++) y[p++]=i; // 枚举的串是用于与i位置的串进行合并,由于i较大,因为匹配的串为空串
25         // 由于枚举的是长度为j的串,那么i位置开始的串将凑不出这个长度的串,因此第二关键字应该最小,这其中位置靠前的较小
26         for(i=0;i<n;i++) if(sa[i]>=j) y[p++]=sa[i]-j; // sa[i]-j开头的串作为第二关键字与编号为sa[i]的串匹配,sa[i]<j的串不用作为第二关键字来匹配
27         for(i=0;i<n;i++) wv[i]=x[y[i]]; // 取出这些位置的第一关键字
28         for(i=0;i<m;i++) ws[i]=0;
29         for(i=0;i<n;i++) ws[wv[i]]++;
30         for(i=1;i<m;i++) ws[i]+=ws[i-1];
31         for(i=n-1;i>=0;i--) sa[--ws[wv[i]]]=y[i]; // 按照第二关键字进行第一关键字的基数排序
32         for(swap(x,y),p=1,x[sa[0]]=0,i=1;i<n;i++) // 对排好序的sa数组进行一次字符集缩小、常数优化
33         x[sa[i]]=cmp(y,sa[i-1],sa[i],j)?p-1:p++;
34     }
35     return;
36 }
37
38 int rank[N],height[N];
39 void calheight(int *r,int *sa,int n) // 这里的n是原串的本来长度,即不包括新增的0
40 {
41     int i,j,k=0;
42     for(i=1;i<=n;i++) rank[sa[i]]=i; // 有后缀数组得到名次数组,排名第0的后缀一定是添加的0
43     for(i=0;i<n;height[rank[i++]]=k) // 以 i 开始的后缀总能够从以 i-1 开始的后缀中继承 k-1 匹配项出来
44     for(k?k--:0,j=sa[rank[i]-1];r[i+k]==r[j+k];k++); // 进行一个暴力的匹配,但是整个算法的时间复杂度还是O(n)的
45     return;
46 }
时间: 2024-08-07 23:35:44

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HDU 1403 Longest Common Substring(后缀数组,最长公共子串)

hdu题目 poj题目 参考了 罗穗骞的论文<后缀数组——处理字符串的有力工具> 题意:求两个序列的最长公共子串 思路:后缀数组经典题目之一(模版题) //后缀数组sa:将s的n个后缀从小到大排序后将 排序后的后缀的开头位置 顺次放入sa中,则sa[i]储存的是排第i大的后缀的开头位置.简单的记忆就是“排第几的是谁”. //名次数组rank:rank[i]保存的是suffix(i){后缀}在所有后缀中从小到大排列的名次.则 若 sa[i]=j,则 rank[j]=i.简单的记忆就是“你排第几”

后缀数组题目整理

最近在跟着 罗穗骞 的论文学习后缀数组, 不亏是神牛的论文.无论是算法讲解,还是习题举例都非常不错.下面把最进做的几道后缀数组整理一下. 1.两字符串的最长公共子串 1 #include <stdio.h> 2 #include <iostream> 3 #include <algorithm> 4 #include <sstream> 5 #include <stdlib.h> 6 #include <string.h> 7 #in

●后缀数组○十三个例题

●之前学习过后缀数组的倍增算法,但也只是简单练了练倍增(O(n ㏒ n)). ●如今再次开始后缀,借助罗穗骞的论文<后缀数组--处理字符串的有力工具>,练习了论文里那十三个例题,学习了里面所包含的后缀数组处理字符串的应用. ●感觉收获不少,后缀倍增+后缀应用的代码能力提高了不少. ●于此发上各题方法的小总结和以及的AC代码 ●后缀数组的应用 ●一个字符串 ○求字符串的字串个数.(spoj694 spoj705) 方法:一个串中不同子串的总数=∑(len-height[i]-sa[i])

后缀数组(一)

o(︶︿︶)o 唉,也是为了应付知识储备太少,万一遇到了类似的题不知道用啥算法就蛋疼了,所以来恶补一下这些东西. 囤一发模板,详细讲解请见2009罗橞骞的论文<后缀数组--处理字符串的有力工具>,基本网上所有的讲解都是来自这篇文章,代码也是这篇论文上的,就不说啥了. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define MAXN 100010 char s[MAXN]; int A[MAXN]; //为了方便基数排序,我们把s中的

【转】后缀数组解题总结

之前觉得后缀自动机会了,就忽略了后缀数组,现在发现后缀数组+二分的功能很强,而且后缀自动机好像实现不了. 转发一下,方便队友大概看一下.这几天我也尽快恶补一下. (找不到原博主网站了,失误) 后缀数组解题总结: 1.求单个子串的不重复子串个数.SPOJ 694.SPOJ 705. 这个问题是一个特殊求值问题.要认识到这样一个事实:一个字符串中的所有子串都必然是它的后缀的前缀.(这句话稍微有点绕...)对于每一个sa[i]后缀,它的起始位置sa[i],那么它最多能得到该后缀长度个子串(n-sa[i

后缀数组(Suffix Array)模板及简析——Part 1:构建SA和rank数组

后缀数组(Suffix Array,SA)是处理字符串的有力工具.它比后缀树更易实现,占用空间更少,并且同样可以解决千变万化的字符串问题 首先推荐罗穗骞的论文(网上搜一下就能搜到),里面对后缀数组的定义.实现和应用都做了详细的阐述 然而不幸的是罗神犇的代码简直魔性,蒟蒻表示这代码压的根本看不懂啊…… 所以在理解了后缀数组的构建过程之后,我重新写了一份模板代码.虽然啰嗦了点(代码比较大,而且变量名故意拉长了),不过相对比较好懂 而且论文中用到的辅助空间是4N,我的模板用了3N,事实上还可以优化到只

后缀数组之倍增算法

首先说明 :后缀数组的构建在网上有多种方法:朴素的n*n*logn,还有倍增n*logn的,还有3*n的DC3算法,当然还有DC算法.这个算法学习自林厚丛老师的<高级数据结构>,代码较长,而且常数也比较大,但是是我这种笨人可以理解的.如有人想学短而快的可以学习<罗穗骞 后缀数组 ---处理字符串的有力工具>.顺便说一下,罗大神的算法书写的的确很短小也漂亮,可惜我看不懂. 说一下学习的心路历程吧!最开始想学后缀树,道理看明的了,可是一看代码实在是太长了(可能是我找的模版不对吧).后来

[模板] 后缀数组 C++

以下模板单单注释了如何使用,算法详解可参考 罗穗骞<后缀数组——处理字符串的有力工具> 1 #include<cstdio> 2 #include<cstring> 3 #include<iostream> 4 #define FOR(a,b,c) for(int a=(b);a<=(c);a++) 5 using namespace std; 6 7 const int maxn = //长度范围 8 const int maxm = //字符范围