字符串笔记-字符串哈希

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字符串哈希

相关定义与基本性质

字符串哈希的定义 字符串哈希指将一个字符串单向映射到一个整数的方法。

约定 \(H(S)\) 表示字符串 \(S\) 经由哈希映射 \(H\) 得到的一个整数值。

哈希检测的定义 通过 \(H(S)\) 和 \(H(T)\) 是否相等来判断 \(S\) 和 \(T\) 是否相等的方法，称为哈希检测。

哈希冲突的定义 \(H(S) = H(T)\) 但 \(S \neq T\) ，即发生哈希冲突。

性质1（必要性） \(S = T \Rightarrow H(S) = H(T)\) 。

性质2（非充分性） \(H(S) = H(T) \not \Rightarrow S = T\) 。

常见的哈希方式

多项式取模哈希

将字符串看作某个进制下的一个整数，这个过程为多项式哈希。它本身是零冲突的，但是由于值域过大不易处理，因此对其取模缩小值域，代价是会有较低的冲突率。

形式化地说，对于长度为 \(n\) 的字符串 \(S\) ，要将其看作 \(B\) 进制下的一个整数并模 \(P\) ，有如下公式：

\[\begin{aligned} H(S) &= \left( \sum_{i=1}^{n} S[i]\cdot B^{n-i} \right) \bmod P\\ &= \left( S[1] \cdot B^{n-1} + S[2] \cdot B^{n-2} + \cdots + S[n] \cdot B^{0}\right) \bmod P \end{aligned} \]

关于冲突率 若我们将模运算结果视作均匀分布在 \([0,P-1]\) 的散列，那么根据生日悖论，在串数超过 \(\sqrt P\) 时将有超过 \(50 \%\) 的概率发生哈希冲突。因此单模情况下，我们的模数 \(P\) 最好超过总串数的平方。

关于三种取模方式：

  1. 自然溢出：用基本类型的范围溢出等价取模，如 ULL 相当于模 \(2^{64}\) 。

    一定被卡。目前已有成熟的方法构造冲突。

  2. 单模哈希：选取一个总串数平方级别的质数（一般在 \([10^9,10^{10}]\) ）作为模数。

    很大概率被卡。根据生日悖论，串数过大时随机数据都会被卡，但可以选择更大的质数避免。

  3. 双模（多模）哈希：选取多个质数作为模数分别单模哈希。

    几乎不可能被卡。模数不泄露的情况下，目前没有方法能构造冲突（但你可能中彩票）。

多项式取模哈希求哈希值的过程是可以从左到右递推的，并且通常会保留所有前缀的哈希值 \(H(Prefix_S[i])\)，这是为了利用其具有的前缀和性质，实现 \(O(1)\) 的子串哈希值获取，进而实现各种 \(O(1)\) 的子串查询。

为了获取子串 \(S[l,r]\) 的哈希值，我们只需要计算下式即可：

\[H(S[l,r]) = (H(S[1,r]) - H(S[1,l-1]) \cdot B^{r-l+1}) \bmod P \]

关于常数 在 \(\sum|S_i| = 10^7\) 左右，单哈(无/O2)430ms/70ms，双哈(无/O2)800ms/300ms。

注意使用前先 init_pB 预处理 pB 数组。

时间复杂度：

  1. 预处理 \(O(|S|)\)
  2. 子串查询 \(O(1)\)

空间复杂度 \(O(|S|)\)

template<typename T>
class StrHash {
    const static int HASH_CNT = 2;
    constexpr static array<int, 2> B = { 1212549181, 1580098811 };
    constexpr static array<int, 2> P = { 1795636019, 1706613661 };
    static vector<vector<int>> pB;

    int n;
    vector<vector<int>> hs;

public:
    static void init_pB(int n) {
        pB.assign(HASH_CNT, vector<int>(n + 1));
        for (int id = 0;id < HASH_CNT;id++) {
            pB[id][0] = 1;
            for (int i = 1;i <= n;i++)
                pB[id][i] = 1LL * pB[id][i - 1] * B[id] % P[id];
        }
    }

    StrHash() {}
    StrHash(const T &s) { init(s); }

    void init(const T &s) {
        n = s.size() - 1;
        hs.assign(HASH_CNT, vector<int>(n + 1));
        for (int id = 0;id < HASH_CNT;id++)
            for (int i = 1;i <= n;i++)
                hs[id][i] = (1LL * hs[id][i - 1] * B[id] + s[i]) % P[id];
    }

    vector<int> substr(int l, int r) {
        if (l > r || l < 0) return vector<int>(HASH_CNT);
        vector<int> ans(HASH_CNT);
        for (int id = 0;id < HASH_CNT;id++)
            ans[id] = (hs[id][r] - 1LL * hs[id][l - 1] * pB[id][r - l + 1] % P[id] + P[id]) % P[id];
        return ans;
    }
    vector<int> prefix(int x) { return substr(1, x); }
    vector<int> suffix(int x) { return substr(n - x + 1, n); }
    vector<int> rsubstr(int l, int r) { return substr(n - r + 1, n - l + 1); }
};
template<typename T>
vector<vector<int>> StrHash<T>::pB;

线段树维护带修多项式取模哈希

参考例题 CF580E 。

为了实现带修，我们需要利用区间维护的利器线段树。

区间合并只需要简单维护一下幂次即可。

区间修改先预处理出 \(B\) 等比数列的前缀和 pBsum ，根据需求修改 Func 修改元的信息即可。

单点修改可用不带 lazy 的线段树， pBsum 也可以不用。

注意， Func 中的修改值本身即表示实际值，需要输入之前就 trans 好。

注意使用前先 init_pB 预处理 pB,pBsum 数组。

时间复杂度：

  1. 预处理 \(O(|S|)\)
  2. 修改 \(O(\log |S|)\)
  3. 子串查询 \(O(\log |S|)\)

空间复杂度 \(O(|S|)\)

template<class T, class F>
class SegmentTreeLazy {
    int n;
    vector<T> node;
    vector<F> lazy;

    void push_down(int rt) {
        node[rt << 1] = lazy[rt](node[rt << 1]);
        lazy[rt << 1] = lazy[rt](lazy[rt << 1]);
        node[rt << 1 | 1] = lazy[rt](node[rt << 1 | 1]);
        lazy[rt << 1 | 1] = lazy[rt](lazy[rt << 1 | 1]);
        lazy[rt] = F();
    }

    void update(int rt, int l, int r, int x, int y, F f) {
        if (r < x || y < l) return;
        if (x <= l && r <= y) return node[rt] = f(node[rt]), lazy[rt] = f(lazy[rt]), void();
        push_down(rt);
        int mid = l + r >> 1;
        update(rt << 1, l, mid, x, y, f);
        update(rt << 1 | 1, mid + 1, r, x, y, f);
        node[rt] = node[rt << 1] + node[rt << 1 | 1];
    }

    T query(int rt, int l, int r, int x, int y) {
        if (r < x || y < l) return T();
        if (x <= l && r <= y) return node[rt];
        push_down(rt);
        int mid = l + r >> 1;
        return query(rt << 1, l, mid, x, y) + query(rt << 1 | 1, mid + 1, r, x, y);
    }

public:
    SegmentTreeLazy(int _n = 0) { init(_n); }
    SegmentTreeLazy(const vector<T> &src) { init(src); }

    void init(int _n) {
        n = _n;
        node.assign(n << 2, T());
        lazy.assign(n << 2, F());
    }
    void init(const vector<T> &src) {
        init(src.size() - 1);
        function<void(int, int, int)> build = [&](int rt, int l, int r) {
            if (l == r) return node[rt] = src[l], void();
            int mid = l + r >> 1;
            build(rt << 1, l, mid);
            build(rt << 1 | 1, mid + 1, r);
            node[rt] = node[rt << 1] + node[rt << 1 | 1];
        };
        build(1, 1, n);
    }

    void update(int x, int y, F f) { update(1, 1, n, x, y, f); }

    T query(int x, int y) { return query(1, 1, n, x, y); }
};

template<typename T>
class StrHash {
    const static int HASH_CNT = 2;
    constexpr static array<int, 2> B = { 1212549181, 1580098811 };
    constexpr static array<int, 2> P = { 1795636019, 1706613661 };
    static vector<vector<int>> pB;
    static vector<vector<int>> pBsum;

    struct Node {
        int id = -1;
        int len = 0;
        int hs = 0;
        friend Node operator+(const Node &a, const Node &b) {
            int id = max(a.id, b.id);
            if (id == -1) return Node();
            return{
                id,
                a.len + b.len,
                int((1LL * a.hs * pB[id][b.len] + b.hs) % P[id])
            };
        }
    };

    struct Func {
        int fix = -1;
        Node operator()(const Node &x) {
            if (fix == -1) return x;
            return{
                x.id,
                x.len,
                int(1LL * fix * pBsum[x.id][x.len - 1] % P[x.id])
            };
        }
        Func operator()(const Func &g) {
            if (fix == -1) return g;
            return { fix };
        }
    };

    int n;
    vector<SegmentTreeLazy<Node, Func>> hs;

public:
    static void init_pB(int n) {
        pB.assign(HASH_CNT, vector<int>(n + 1));
        pBsum.assign(HASH_CNT, vector<int>(n + 1));
        for (int id = 0;id < HASH_CNT;id++) {
            pB[id][0] = 1;
            pBsum[id][0] = 1;
            for (int i = 1;i <= n;i++) {
                pB[id][i] = 1LL * pB[id][i - 1] * B[id] % P[id];
                pBsum[id][i] = (0LL + pB[id][i] + pBsum[id][i - 1]) % P[id];
            }
        }
    }

    StrHash() {}
    StrHash(const T &s) { init(s); }

    void init(const T &s) {
        n = s.size() - 1;
        hs.assign(HASH_CNT, SegmentTreeLazy<Node, Func>());
        vector<Node> src(n + 1);
        for (int id = 0;id < HASH_CNT;id++) {
            for (int i = 1;i <= n;i++) src[i] = { id,1,s[i] };
            hs[id].init(src);
        }
    }

    void update(int l, int r, Func f) {
        for (int id = 0;id < HASH_CNT;id++)
            hs[id].update(l, r, f);
    }

    vector<int> substr(int l, int r) {
        if (l > r || l < 0) return vector<int>(HASH_CNT);
        vector<int> ans(HASH_CNT);
        for (int id = 0;id < HASH_CNT;id++)
            ans[id] = hs[id].query(l, r).hs;
        return ans;
    }
    vector<int> prefix(int x) { return substr(1, x); }
    vector<int> suffix(int x) { return substr(n - x + 1, n); }
    vector<int> rsubstr(int l, int r) { return substr(n - r + 1, n - l + 1); }
};
template<typename T>
vector<vector<int>> StrHash<T>::pB;
template<typename T>
vector<vector<int>> StrHash<T>::pBsum;

字符串哈希的相关应用

字符串匹配

在匹配串 \(S\) 中找匹配模式串 \(P\) 的子串的左端点 \(pos\) 。

直接判断对应串的哈希值是否相等即可。

时间复杂度 \(O(|S| + |P|)\)

空间复杂度 \(O(|S| + |P|)\)

template<typename T>
vector<int> match(const T &s, const T &p) {
    int n = s.size() - 1, m = p.size() - 1;
    StrHash<T> s_hash(s), p_hash(p);
    vector<int> pos;
    for (int i = m;i <= n;i++)
        if (s_hash.substr(i - m + 1, i) == p_hash.prefix(m))
            pos.push_back(i - m + 1);
    return pos;
}

允许 \(k\) 次失配的最长公共前缀

在匹配串 \(S\) 中各个位置开始求与模式串 \(P\) 的LCP（允许 \(k\) 次失配）。

我们枚举 \(S\) 的各个位置作为一开始起点 \(cur\) ，注意到LCP具有二分性，因此我们枚举失配之前的LCP的右端点 \(pos\) 。此时，若还有失配机会则 \(cur = pos+1\) ，否则 \(cur = pos\) ，随后继续匹配，直到匹配到不能继续往后或不能继续失配为止。

最后注意 \(cur\) 是第一个不能匹配的位置，但这个位置可能是 \(n+2\) 或 \(i+m+1\) ，所以要处理一下。

时间复杂度 \(O(|P| + |S|k\log |S|)\)

空间复杂度 \(O(|S| + |P|)\)

template<typename T>
vector<int> LCP_k(const T &s, const T &p, int k) {
    int n = s.size() - 1, m = p.size() - 1;
    StrHash<T> s_hash(s), p_hash(p);
    vector<int> lcp(n + 1);
    for (int i = 1;i <= n;i++) {
        int cur = i;
        for (int j = 0;j <= k && cur <= min(n, i + m - 1);j++) {
            int l = cur, r = min(n, i + m - 1);
            while (l <= r) {
                int mid = l + r >> 1;
                if (s_hash.substr(cur, mid) == p_hash.substr(cur - i + 1, mid - i + 1)) l = mid + 1;
                else r = mid - 1;
            }
            cur = l + (j < k);
        }
        lcp[i] = min({ cur,i + m, n + 1 }) - i;
    }
    return lcp;
}

允许 \(k\) 次失配的字符串匹配

在匹配串 \(S\) 中找匹配模式串 \(P\) 的子串的左端点 \(pos\)（允许 \(k\) 次失配）。

可以直接利用允许 \(k\) 次失配的LCP，若 \(LCP = m\) 即匹配成功。

时间复杂度 \(O(|P| + |S|k\log |S|)\)

空间复杂度 \(O(|S| + |P|)\)

template<typename T>
vector<int> match_k(const T &s, const T &p, int k) {
    int n = s.size() - 1, m = p.size() - 1;
    auto lcp_k = LCP_k(s, p, k);
    vector<int> pos;
    for (int i = 1;i <= n - m + 1;i++) if (lcp_k[i] == m) pos.push_back(i);
    return pos;
}

允许 \(k\) 次失配的最长回文子串

对字符串 \(S\) 的每个回文对称中心求最长回文半径 \(d\)（允许 \(k\) 次失配）。

我们将 \(S\) 变换成适合枚举回文中心的 \(S'\) （与马拉车一致），随后枚举中心二分长度即可，注意二分的边界。

检验通过正序和反序的哈希值，判断相等即可，要注意判断的区间。例如中心是 \(i\) ，要判断半径区间 \([cur,mid]\) 子串是否对称，那么需要正序的 \([i-cur+1,i-mid+1]\) 与反序的 \([n-i+1 - cur + 1,n-i+1-mid+1]\) 判断相等。

时间复杂度 \(O(|S|k \log |S|)\)

空间复杂度 \(O(|S|)\)

template<typename T>
vector<int> LPS_k(const T &_s, int k, T mark = { '$','|','&' }) {
    T s;
    s.push_back(mark[0]);
    s.push_back(mark[1]);
    for (int i = 1;i < _s.size();i++) {
        s.push_back(_s[i]);
        s.push_back(mark[1]);
    }
    s.push_back(mark[2]);

    int n = s.size() - 2;
    StrHash<T> s_hash(T(s.begin(), s.end() - 1));
    StrHash<T> rs_hash(T(s.rbegin(), s.rend() - 1));
    vector<int> d(n + 1);
    for (int i = 1;i <= n;i++) {
        int cur = 1;
        for (int j = 0;j <= k && cur <= min(i, n - i + 1);j++) {
            int l = cur, r = min(i, n - i + 1);
            while (l <= r) {
                int mid = l + r >> 1;
                if (s_hash.substr(i - mid + 1, i - cur + 1) == rs_hash.rsubstr(i + cur - 1, i + mid - 1)) l = mid + 1;
                else r = mid - 1;
            }
            cur = l + (j < k);
        }
        d[i] = min({ i, n - i + 1,cur - 1 });
    }
    return d;
}

最长公共子串

求出字符串组 \(S\) 的LCS。不妨设 \(|S| = n\) 。

显然，LCS具有二分性，因此我们二分长度。对于每一个长度 \(x\) ，枚举 \(S\) 中各个字符串所有长度为 \(x\) 的子串，并根据所属字符串将哈希值存到 unordered_set 中，每个字符串对应的集合表示这个字符串拥有的本质不同的长度为 \(x\) 的子串。最后，将所有集合的哈希值放入一个 unordered_map 中，出现 \(n\) 次的即为LCS。若存在LCS，那么说明 \(x\) 是可行的，否则不可行的。

注意，这里的所有 unordered 需要自定哈希函数，因为使用的双模哈希采用 vector<int> 存储哈希值，而默认哈希函数没有支持这个容器的哈希函数。

当然也可以不使用 unordered 系列，但复杂度会多个 \(\log\) （本身常数就很大了qwq）。

时间复杂度 \(O(\sum|S_i| \cdot\log\min \{ |S_i|\})\)

空间复杂度 \(O(\sum|S_i|)\)

template<typename T>
struct custom_hash {
    static uint64_t splitmix64(uint64_t x) {
        // http://xorshift.di.unimi.it/splitmix64.c
        x += 0x9e3779b97f4a7c15;
        x = (x ^ (x >> 30)) * 0xbf58476d1ce4e5b9;
        x = (x ^ (x >> 27)) * 0x94d049bb133111eb;
        return x ^ (x >> 31);
    }

    size_t operator()(uint64_t x) const {
        static const uint64_t FIXED_RANDOM = chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count();
        return splitmix64(x + FIXED_RANDOM);
    }

    size_t operator()(const T &s) const {
        uint64_t res = 0;
        for (auto val : s) res += this->operator()(val);
        return res;
    }
};

template<typename T>
int LCS(const vector<T> &s) {
    int n = s.size() - 1;
    int len = 1e9;
    vector<StrHash<T>> s_hash(n + 1);
    for (int i = 1;i <= n;i++) {
        s_hash[i].init(s[i]);
        len = min(len, (int)s[i].size() - 1);
    }
    auto check = [&](int x) {
        unordered_map<vector<int>, int, custom_hash<vector<int>>> ump;
        for (int i = 1;i <= n;i++) {
            unordered_set<vector<int>, custom_hash<vector<int>>> ust;
            for (int j = x;j <= s[i].size() - 1;j++)
                ust.insert(s_hash[i].substr(j - x + 1, j));
            for (auto hs : ust) ump[hs]++;
        }
        for (auto [hs, cnt] : ump) if (cnt >= n) return true;
        return false;
    };
    int l = 1, r = len;
    while (l <= r) {
        int mid = l + r >> 1;
        if (check(mid)) l = mid + 1;
        else r = mid - 1;
    }
    return r;
}
posted @ 2023-09-09 14:45  空白菌  阅读(362)  评论(0)  编辑  收藏  举报