算法后缀自动机(SAM)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了算法后缀自动机(SAM)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

【自动机】

   有限状态自动机的功能是识别字符串,自动机A能识别字符串S,就记为$A(S)$=true,否则$A(S)$=false。

   自动机由$alpha$(字符集),$state$(状态集合),$init$(初始状态),$end$(结束状态集合),$trans$(状态转移函数)组成。

   令$trans(s,str)$表示当前状态是$s$,读入字符串或字符$str$后达到的状态。

   从状态$s$开始能识别的字符串$x$满足$trans(s,x)\\subset end$。

【后缀自动机(SAM)】

   SAM(suffix automaton)是一个能识别字符串$S$的所有后缀的自动机。

   即$SAM(x)=true$,当且仅当$x$是$S$的后缀。

【有限状态后缀自动机】

   有限状态后缀自动机是状态数最少的后缀自动机,大小为$O(n)$。

   令$ST(a)=trans(init, a)$

   如果字符串$a$在$S$中的$[l,r)$中出现,那么它就能识别$S$从$r$开始的后缀。

   如果$a$在$S$中出现的位置为$\\{[l_1, r_1),[l_2, r_2), ..., [l_n, r_n)\\}$,那么$a$能识别的字符串为$\\{suffix(r_1), suffix(r_2), ..., suffix(r_n)\\}$。

   令$right(a)={r_1, r_2, ..., r_n}$,那么$a$能识别的字符串完全由$right(a)$决定,也就是说如果$right(a)=right(b)$,则有$ST(a)=ST(b)$。

   所以一个状态$s$,由所有right集合为$right(s)$的字符串组成。

   只要给定一个$Right$集合,再给定一个长度,就确定了一个子串。

   一个$Right$集合所对应的子串长度是一个区间,换句话说,如果对于一个$Right$集合,若长度$l$和$r$合适,则对于满足$l\\leq x \\leq r$的长度$x$也合适。因为如果$x$确定的子串$a_x$的某个出现位置不在$Right$集合中,那么$r$确定的子串$a_r$作为$a_x$的后缀,肯定也有某个位置不在$Right$中。如果$Righr$中的某个位置无法确定$a_x$,那么$a_x$作为$a_l$的后缀,也会有某个位置无法确定$a_l$。

   于是令$[min(s), max(s)]$表示状态s的长度区间。

【状态数的线性证明】

   假设两个状态$a, b$,假设$right(a)$和$right(b)$有交集。

   因为$a,b$不同,所以这两个状态表示的子串无交集,$[min(a), max(a)]$和$[min(b), max(b)]$也无交集。因为如果有交集,那么他们的$Right$集合必定相等,就变成同一个状态了。

   因为$right(a), right(b)$有交集,设$min(a)>max(b)$,那么$b$表示的所有子串长度都比$a$的小,而右端点相同,也就是说$b$中所有子串都是$a$中子串的后缀。也就是说$a$所出现的所有位置,$b$都出现了,所以$r_a\\subset $r_b$,也就是$r_a$是$r_b$的真子集。

   也就是说要么两个状态的$Right$集合不相交,要么其中一个状态的$Right$集合是另一个的真子集。

   上方是所有状态的$Right$集合的示意图,我们称之为$Parent$树。

   在这个树里,每个节点至少有两个儿子,所以节点的个数是$O(n)$的。

   证明了节点数是$O(n)$的之后,我们还需要证明边数是$O(n)$的。

   考虑一颗$SAM$的生成树(跟$Parent$树)无关。

   令状态数为$M$,一共$M-1$条边,并且一个后缀对应自己遇到的第一条非树边(一条边可能对应多个后缀),刚好能够对应,而后缀个数为$O(n)$的,于是边数也是$O(n)$的。

   我们不可能保存每一个状态的$Right$集合,但是一个状态的$Right$集合能由它子树中的叶子$Right$集合的并集。

   对于一个状态$s$,设$r_i\\in right(s)$,$right(trans(s,x))=\\{r_i+1|S[r_i]==x\\}$。

【线性构造SAM分析】

   设当前字符串为$T$,$T$的长度为$L$,将新加入一个字符$x$。

   设所有表示$T$的后缀(也就是$Right$中包含L)的状态$v_1, v_2, v_3, ...$

   必然存在一个状态$p=ST(T)$满足$right(p)=\\{L\\}$,因为$v_1, v_2, v_3, ...$都包含$L$,所以他们在$Parent$树上全是$p$的祖先。

   假设我们添加一个字符$x$后,用$np$表示$ST(Tx)$,那么$right(np)={L+1}$。

   设$v1=p, v_2, .., v_k=root$,即按深度递减排序,所以$v_1, v_2, v_3, ...$的$Right$大小递增,且如果$v_i$的某位置出发有$x$的边,那么$v_{i+1}$也有。如果$v_j$出发没有$x$的边,那么直接可以把它向$np$连一条$x$的边,因为它的$Right$集合中有$L$。

   设$v_p$是$v_1, v_2, v_3, ...$中第一个某个位置出发有$x$边的状态,令$trans(v_p, x)=q$,那么$right(q)=\\{r_i+1|s[r_i]=x\\}$,注意此时$x$还没有加进字符串里。

   难点来了,$x$加进字符串里之后,我们不能直接在$right(q)$中加入$L+1$。

   举例子:

   $T=aaabaaaabaa$, $x=b$ 也就是$Tx=aaabaaaabaab$。

   将$T$中$v_p$代表的某个字符串用括号标记:$a(aa)baa(aa)b(aa)$

   将$T$中$q$代表的某个字符串用括号标记:$(aaab)a(aaab)aa$

   此时加入$b$,会发现$L+1$加入后可以代表$aab$,但是不能代表$aaab$,所以并不能直接在$right(q)$中加入$L+1$。

   当然如果$len(v_p)+1==len(q)$的话也是可以直接加入$L+1$的。

   解决上面问题的方法就是新建一个节点$nq$,显然$right(nq)=right(q)\\cup (right(np)=\\{L+1\\})$,就能够解决这个问题了。

   于是$trans(v_p~v_k, x)=nq,trans(v_1~v_{p-1}, x)=q$,然后再连接一下$Parent$树就完成构造过程了。

【线性构造SAM步骤】

   ①新建节点$np$代表$ST(Tx)$。

   ②自$Parent$树的叶子节点$L$向上找到第一个有出边$x$的$Right$集合包含L的状态$v_p$,途中没有出边$x$的节点都向$np$连边,即$trans(v_1~v_{p-1}, x)=np$。

   ③若没有$v_p$,则$Parent$树上$np$连向$root$

   ④新建节点$nq$,复制一次$q$,并进行以下更新

   $fa(nq)=fa(q)$//此时的$q$是加入$x$以前的$q$

   $fa(q)=fa(np)=nq$

   ⑤$v_p~v_k$向$nq$连边,即$trans(v_p~v_k)=nq$。

   然后就没有了。

   注意点数是$2n$的!

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define ll long long
using namespace std;
const int maxn=2000010, inf=1e9;
struct sam{int len, fa, trans[26];}st[maxn];
int n, root, tott, now;
char s[maxn];
inline void read(int &k)
{
    int f=1; k=0; char c=getchar();
    while(c<\'0\' || c>\'9\') c==\'-\'&&(f=-1), c=getchar();
    while(c<=\'9\' && c>=\'0\') k=k*10+c-\'0\', c=getchar();
    k*=f;    
} 
inline void extend(int ch)
{
    int np=++tott, p=now;
    st[np].len=st[p].len+1; now=np;
    while(p && !st[p].trans[ch]) st[p].trans[ch]=np, p=st[p].fa;
    if(!p) st[np].fa=root; 
    else
    {
        int q=st[p].trans[ch];
        if(st[p].len+1==st[q].len) st[np].fa=q;
        else
        {
            int nq=++tott;
            st[nq]=st[q]; 
            st[nq].len=st[p].len+1;
            st[np].fa=st[q].fa=nq;
            while(p && st[p].trans[ch]==q) st[p].trans[ch]=nq, p=st[p].fa;
        }
    }
}
int main()
{
    scanf("%s", s+1); 
    n=strlen(s+1); now=tott=root=1;
    for(int i=1;i<=n;i++) extend(s[i]-\'a\');
}
View Code

拓展:http://blog.csdn.net/doyouseeman/article/details/52245413

例题:http://www.cnblogs.com/Sakits/p/8251363.html

以上是关于算法后缀自动机(SAM)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

[BZOJ3676][APIO2014]回文串(Manacher+SAM)

模板后缀自动机 (SAM)

后缀自动机多图详解(代码实现)

[P6139] 模板广义后缀自动机 - 广义SAM

109 后缀自动机(SAM)

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