后缀数组解决方案
构造字符串 S 的后缀树以及 LCP 数组。这将有助于计算每个后缀的所有出现次数。
不了解后缀数组和LCP是什么,很难理解。
suffix array
LCP
kasai’s Algorithm for Construction of LCP array from Suffix Array
让我们举一个例子字符串并创建它的后缀数组。考虑字符串 S = "ABABBAABB"。
suffix positions(pos) Suffixes of S LCP array of S
5 AABB 1
0 ABABBAABB 2
6 ABB 3
2 ABBAABB 0
8 B 1
4 BAABB 2
1 BABBAABB 1
3 BBAABB 2
7 BB not Defined
First column(pos array)是Suffix Array中排序后缀的原始起点。我们将第二列称为 SuffixArray(我们不需要计算它,它只是为了可视化)。
现在,我们知道 LCP[i]= SuffixArray[i] 和 SuffixArray[i+1] 之间的最长公共前缀的长度。例如LCP1=lcp("ABABBAABB","ABB")=2.
令 Count[i] = 后缀从位置 i 开始出现的次数。
for (int i = 0; i < n; )
{
int j=i;
while(LCP[j]==n-pos[j]){ // loop if SuffixArray[j] is a prefix of SuffixArray[j+1]
j++;
}
int incr=1;
for (int k = j-1; k>= i ; --k)
{
count[ pos[k] ] = incr;
incr++;
}
i=j+1;
}
这是高度优化的解决方案,如果您仔细观察所有步骤,复杂度为 O(n log n)。
希望对您有所帮助。如果您第一次尝试不明白,请重新检查所有内容。
编辑: 这个计数数组的计算有一个小错误。基本上我的问题是在 LCP 数组中找到小于当前值的下一个索引.我正在提供正确的实现。
stack< int > stack;
count[ pos[n-1] ] = 1;
for(int i=n-2;i>=0;i--){
while(!stack.empty() and LCP[stack.top()]>=LCS[i]){
stack.pop();
}
if( LCP[i] == n-pos[i] ){
if (stack.empty())
{
count[ pos[i] ] = n-i ;
}else{
count[ pos[i] ] = stack.top()-i ;
}
}else{
count[ pos[i] ] = 1;
}
stack.push(i);
}
next smaller element in array