后缀数组

对于后缀有关的东西，本人一无所知。

如果你点击进来这博客，那请你谨慎阅读。

本菜鸡在开开心心刷沈大佬给我拉的铜牌题专题的时候，突然遇到了一到后缀自动机的题，不过，我完全不会。上网搜索资料的时候，我看到了后缀数组，后缀自动机，后缀树这几个东西，我也不知道他们是干什么的，也不知道他们的难度如何，于是就找了一个看起来最简单的来学一下。

此博客会基于挑战，谈一些自己现在的理解。由于是本菜鸡的初步理解，再次重申，请谨慎阅读！！

所谓后缀数组，就是先拿到某个数组的所有后缀，给他们加上一个标号id，再将他们排个序，最后得到id的序列就是后缀数组。

请大家看一下我的暴力代码：

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string>
using namespace std;
string s;
const int maxn = 10086;
struct node
{
    string ss;
    int id;
}sa[maxn];

bool cmp(node x,node y)
{
    return x.ss<y.ss;
}
int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin>>s;
    int l=s.length();
    for(int  i=l-1;i>=0;i--){
        sa[i].ss=sa[i+1].ss;
        sa[i].ss.insert(sa[i].ss.begin(),s[i]);//得到后缀
        sa[i].id=i;//打上标号
    }

    sort(sa,sa+l,cmp);//根据后缀排序

    //最后，id顺序就是后缀数组的内容
    for(int i=0;i<l;i++){
        cout<<sa[i].id<<" ";
    }
    cout<<endl;
    return 0;
}

　　这样的暴力时间复杂度取决于string的插入操作，其他的地方就只有一个sort有n²log(n)的复杂度(字符串比对的复杂度是O(n) )，本菜鸡并不知道string的复杂度是多少，不过据我分析，应该是n²的。

就此而言，整个算法的时间复杂度就应该是n²log(n)的。

所以，挑战上给我们介绍了一种nlog²n的算法。

整个算法的过程挑战已经说得非常清楚了，在P378.所以我会再次讲解一下他的代码。

一下代码是一个一个字直接打出来，但愿我没有抄错，不过测了一点数据，和暴力的输出是一样的。

所有的解释都在注释里面,如果有解释不清楚的,可以留言一下.

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string>
using namespace std;
const int maxn = 100086;

int n,k;
int Rank[maxn+1];//记录下长度为k的子串的相对大小
int tmp[maxn+1];
int sa[maxn];//后缀数组
string S;
void view()
{
    for(int i=0;i<=S.length();i++){
        printf("%d ",sa[i]);
    }
    printf("
");
}
//长度为k时,对sa进行比较
//如果Rank[i]!=Rank[j],那说明在前半段,s[i..]就比s[j..]大.
//如果相等,就比较后半段.
bool compare_sa(int i,int j)
{
    if(Rank[i]!=Rank[j]){return  Rank[i]<Rank[j];}
    //如果以i开始,长度为k的字符串的长度,已经超出了字符串尾,那么就赋值为-1
    //这是因为,在前面所有数据相同的情况下,字符串短的字典序小.
    int ri = i+k<=n?Rank[i+k]:-1;
    int rj = j+k<=n?Rank[j+k]:-1;
    return ri<rj;
}

int construct_sa()
{
    n=S.length();
    //初始的RANK为字符的ASCII码
    for(int i=0;i<=n;i++){
        sa[i]=i;
        Rank[i]=i<n?S[i]:-1;
    }
    for(k=1;k<=n;k*=2){
        sort(sa,sa+n+1,compare_sa);
        tmp[sa[0]]=0;
        //全新版本的RANK,tmp用来计算新的rank
        //将字典序最小的后缀rank计为0
        //sa之中表示的后缀都是有序的,所以将下一个后缀与前一个后缀比较,如果大于前一个后缀,rank就比前一个加一.
        //否则就和前一个相等.
        for(int i=1;i<=n;i++){
            tmp[sa[i]]=tmp[sa[i-1]]+(compare_sa(sa[i-1],sa[i])?1:0);
        }
        for(int i=0;i<=n;i++){
            Rank[i]=tmp[i];

        }
    }
}

int main(){
     construct_sa();
    view();
    return 0;
}
/*
abracadabra
*/

这样的话,我们才刚刚完成了后缀数组的构建,但是目前还是非常迷茫,这个东西究竟有什么用?

然后我们接下来看下这个基于后缀数组的字符串匹配.

先告知各位,compare的用法.

s.compare(sa[c],t.length(),t)

 这句话就是说,将s串中,从sa[c]开始的,长度为t.length()的子串,与t做比较.

话不多说,先上裸题休闲一下.

http://csustacm.com:4803/problem/1026

这题可用KMP,Hash等一系列算法过,不过我这里使用后缀数组.

int contain(string s,string t)//求子串个数
{
    int a=0,b=s.length(),c;
    int l=b;
    while(b-a>1){
        c=(a+b)/2;
        if(s.compare(sa[c],t.length(),t)<0)a=c;
        else b=c;
    }
    int ans = 0;
    for(int i=b;i>=0;i--){
        if(s.compare(sa[i],t.length(),t)==0){ans++;}
        else break;
    }
    for(int i=b+1;i<=l;i++){
        if(s.compare(sa[i],t.length(),t)==0){ans++;}
        else break;
    }
    return ans;
//    return s.compare(sa[b],t.length(),t)==0;
}

这里就是有关匹配的代码,在二分结束之后,b的位置就是可能是子串的位置,由于后缀数组是有序的,所以只要在前后找一下,就可以知道有多少个子串了.

挑战上的代码只是判断了子串存不存在.

不过,在这一题上面,后缀数组确实没什么优势.

KMP:

后缀数组:

当然问题可能出在:

1.string的天生劣势.

2.本人的写法过于暴力.

本人稍后会去观察一下别人的博客,然后看看能不能优化一下.