后缀自动机

自动机入门——后缀自动机

数据结构简介#

后缀自动机是一个可以解决许多字符串相关问题的有力的数据结构，字符串的 SAM 可以理解为给定字符串的所有子串的压缩形式，SAM 的空间复杂度和构造的时间复杂度均为线性的，准确的说，一个 SAM 最多有 $2n-1$ 个节点和 $3n-4$ 条转移边。

定义#

字符串 $s$ 的 SAM 是一个接受 $s$ 的所有后缀的最小 DFA（确定性有限自动机或确定性有限状态自动机）。

换句话说：

• SAM 是一张有向无环图。结点被称作 状态，边被称作状态间的 转移。
• 图存在一个源点 $t_0$，称作 初始状态，其它各结点均可从 $t_0$ 出发到达。
• 每个 转移 都标有一些字母。从一个结点出发的所有转移均 不同。
• 存在一个或多个 终止状态。如果我们从初始状态 $t_0$ 出发，最终转移到了一个终止状态，则路径上的所有转移连接起来一定是字符串 $s$ 的一个后缀。$s$ 的每个后缀均可用一条从 $t_0$ 到某个终止状态的路径构成。
• 在所有满足上述条件的自动机中，SAM 的结点数是最少的。

性质#

SAM 包含关于字符串 $s$ 的所有子串的信息，任意从初始状态开始的路径，如果我们将转移路径上的字符写下来都会形成一个 $s$ 的子串，反之每一个 $s$ 的子串对应从 $t_0$ 开始的某条路径。

为了简化表达，我们称子串对应一条路径，反过来，一条路径也可以对应一个子串。

到达某个状态的路径可能不止一条，因此我们说一个状态对应一个字符串的集合，这个集合的每一个元素对应这些路径。

构造#

结束位置#

结束位置 $endpos$ 是一个比较重要的概念。

考虑字符串 $s$ 的任意非空子串 $t$ ，我们记 $endpos(t)$ 为在字符串 $s$ 中 $t$ 出现的所有位置（用右端点的结束位置来代表），例如串 $\text{abbaabab}$ 中 $\text{ab}$ 的结束位置为 $1,5,7$。两个子串的 $t_1$，$t_2$ 的 $endpos$ 集合可能相等，这种二元关系显然是等价关系。我们可以根据它们的 $endpos$ 集合把所有子串划分为若干等价类。

SAM 中的每一个状态都对应一个等价类，也就是说 SAM 的状态总数为等价类的个数 $+1$（初始节点）。

• 引理 $1$

  字符串 $s$ 的两个不同的非空子串 $u,w$ ，（假设 $|u|<|w|$）的 $endpos$ 相同，当且仅当字符串 $u$ 在 $s$ 中的每次出现，都是以 $w$ 的后缀形式存在的。

  证明：引理显然成立。

• 引理 $2$

  考虑两个非空子串 $u,w$ （假设 $|u|\le |w|$），那么要么 $endpos(u)\cap endpos(w)=\varnothing$ ，要么 $endpos(w)\subseteq endpos(u)$ ，这取决与 $u$ 是否为 $w$ 的一个后缀，如果不是，就是前者，否则就是后者。

  证明：其实也比较显然，因为如果不是后缀，显然 $w$ 出现的地方 $u$ 不可能出现，所以是空集，如果是后缀，那么长度小的有可能出现在更多地方，并且一定在 $w$ 都出现的地方出现过。

• 引理 $3$

  考虑一个 $endpos$ 等价类，对于同一等价类中的任意两个子串，较短者为较长者的后缀，且该等价类中的子串长度是连续的。

  证明：前面这个后缀关系是显然的，我们来证明它们是连续的。如果不连续，那么设字符串 $q$ 为夹在两个属于同一等价类的字符串 $s,t(|s|<|t|)$ 之间的一个字符串，且 $q$ 为 $t$ 的后缀，$s$ 是 $q$ 的后缀，根据引理 $2$ ，不难推出矛盾。

通过 SAM 的转移，即一些有向边，通过不同的方式走到状态 $u$ ，我们就可以得到状态 $u$ 对应的等价类所对应的所有字符串。

后缀链接 link#

考虑 SAM 中某一个不是 $t_0$ 的状态 $v$ ，我们已经知道，状态 $v$ 对应于具有相同 $endpos$ 的等价类，设 $w$ 是最长的一个，那么所有等价类中的字符串都是 $w$ 的后缀。

我们还知道字符串 $w$ 的前几个后缀全部包含于这个等价类，且所有其它后缀都在其他的等价类中，我们记 $t$ 为最长的一个后缀，包含 $t$ 的等价类不是 $v$。然后将 $v$ 的后缀链接连到 $t$ 的等价类所代表的状态上。

为了方便，我们规定：$endpos(t_0)=\{-1,0,...,|s|-1\}$ 。

• 引理 $4$

  所有的后缀链接构成一棵根节点为 $t_0$ 的树。

  比较显然，首先一定有 $n-1$ 条边，其次因为字符串长度递减，所以不会出现环。然后一直递减，一定会到达初始状态 $t_0$ 。

• 引理 $5$

  通过 $endpos$ 集合构造的树（每个子节点的 $subset$ 都包含在父节点的 $subset$ 中）与通过后缀链接 $link$ 构造的树相同。

  由引理 $2$ ，这种实质是后缀关系的 $endpos$ 能够形成一棵树。我们考虑不是 $t_0$ 的状态 $v$ ，显然有 $endpos(v)⊊endpos(link(v))$。所以定理成立。

  但是需要注意的是，这棵树上，儿子节点的 $endpos$ 集合不一定是父亲节点的一个划分，反例就是父亲节点的状态包含原字符串上的一个前缀。如果不包含前缀的话，性质是成立的。

小结#

• $s$ 的子串可以被划分成多个等价类。
• SAM 由若干状态构成，其中每一个状态对应一个等价类。对于每一个状态 $v$ ，一个或多个子串与之匹配，我们记 $longest(v)$ 为里面最长的一个，记 $len(v)$ 为它的长度，记 $shortest(v)$ 为最短的子串，它的长度为 $minlen(v)$ ，那么所有字符串的长度恰好覆盖 $[minlen(v),len(v)]$ 中的每一个整数。
• 后缀链接可以定义为连接到对应某个状态满足 $longest(v)$ 的长度为 $minlen(u)-1$ 且是后缀关系的一条从 $u$ 到 $v$ 的边。后缀链接形成了一棵以 $t_0$ 为根节点的内向树。这棵树也表示 $endpos$ 集合间的包含关系。
• 我们有 $minlen(v)=len(link(v))+1$
• 如果我们从 $v_0$ 开始一直走到 $t_0$ ，那么沿途所有字符串的长度形成了连续的区间 $[0,len(v_0)]$。

算法#

这个算法是一个在线算法，可以逐个加入字符串中的每个字符并在每一步维护 SAM。

一开始 SAM 只包含一个状态 $t_0$ ，编号为 $0$ ，对于状态 $t_0$ 我们指定 $len=0,link=-1$ 。（这里 $-1$ 就是一个虚拟状态）

现在任务转化为实现给当前字符串添加一个字符 $c$ 的过程，算法流程如下：

• 令 $last$ 为添加字符 $c$ 之前，整个字符串对应的状态。
• 创建一个新的状态 $cur$ ，并将 $len(cur)$ 赋值为 $len(last)+1$ 。
• 现在我们从状态 $last$ 开始按以下流程进行：如果没有字符 $c$ 的转移，我们就添加一个到状态 $cur$ 的转移，遍历后缀链接，如果在某个点已经存在字符 $c$ 的转移，我们就停下来，并将这个状态标记为 $p$ 。
• 如果没有找到这样的状态 $p$ ，我们就到达了虚拟状态 $-1$ ，我们将 $link(cur)$ 赋值为 $0$ 并退出。
• 假设现在我们找到了一个状态 $p$ ，其可以通过字符 $c$ 转移，我们将转移到的状态记为 $q$ 。
• 如果 $len(p)+1=len(q)$ ，我们只需要将 $link(cur)$ 赋值为 $q$ 并退出。
• 否则，我们需要复制状态 $q$ ，我们创建一个新的状态 $clone$ ，复制 $q$ 的除了 $len$ 的值以外的所有信息（后缀链接和转移）。我们将 $len(clone)$ 赋值为 $len(p)+1$ 。复制之后，我们将后缀链接从 $cur$ 指向 $clone$ ，也从 $q$ 指向 $clone$ 。最终我们需要使用后缀链接从状态 $p$ 往回走，只要存在一条通过 $p$ 到状态 $q$ 的转移，就将该转移重新定向到状态 $clone$ 。
• 以上三种情况，在完成这个过程之后，我们将 $last$ 的值更新为 $cur$。

因为我们只对 $s$ 的每一个字符建立一个或两个新状态，所以 SAM 只包括线性个状态。

正确性证明#

• 如果一个转移 $(p,q)$ 满足 $len(p)+1=len(q)$ ，则我们称这个转移是连续的。否则，即当 $len(p)+1<len(q)$ 时称其为不连续的。连续的转移是固定的，而不连续的转移可能会改变。

• 为了避免引起歧义，我们称 SAM 中插入当前字符 $c$ 之前的字符串为 $s$ 。

• 算法从创建一个新状态 $cur$ 开始，对应于整个字符串 $s+c$ ，我们创建一个新的节点的原因很清楚，就是要创建一个包含 $endpos(s+c)$ 的等价类。

• 在创建一个新的状态之后，我们会从对应整个字符串 $s$ 的状态通过后缀链接进行遍历，对于每一个状态，我们尝试添加一个通过字符 $c$ 到新状态 $cur$ 的转移。然而我们只能添加原有转移不冲突的转移。因此我们只要找到已存在的 $c$ 的转移，我们就必须停止。

• 换句话说，当我们加入一个字符 $c$ 的时候，会产生 $|s|$ 个新的后缀，我们不断跳后缀链接，其实就是不断跳 $s$ 的后缀，然后如果不冲突我们就连一条到 $cur$ 的边。

• 如果不存在冲突，也就是说我们到达了虚拟状态 $-1$ ，那意味着我们为所有 $s$ 的后缀所对应的状态添加了转移 $c$ ，这同时也意味着 $c$ 之前从来没有在字符串中出现过，所以显然 $cur$ 的后缀链接为 $0$ 。

• 否则，存在一个 $p$ 到 $q$ 的转移，如果这个转移连续，这表明这个集合仍然满足是一个等价类，因为 $q$ 中的字符串一定是由 $p$ 和 $p$ 的父亲经过转移得到的。所以我们直接把 $cur$ 的后缀链接连上来就可以。

• 反之，$p$ 一定有多个儿子，且某个儿子能转移到 $q$，这使得 $q$ 中的字符串某些 $endpos$ 会发生变化，某些不会变化，我们要把它分裂成两个状态，一个是变化的，一个是不会变化的，变化的那些就是 $p$ 和 $p$ 的父亲转移得到的字符串，变化的原因是我们往整个字符串 $s$ 的末尾加了一个字符。分裂之后维护后缀链接即可。

对操作次数为线性的证明#

一下我们认为字符集的大小为常数。

我们考虑算法的各个部分，有三处时间复杂度不明显是线性的：

• 第一处是遍历所有状态 $last$ 的后缀链接，添加字符 $c$ 的转移。
• 第二处是当状态 $q$ 被复制到一个新的状态 $clone$ 时复制转移的过程。
• 第三处修改指向 $q$ 的转移，将它们重定向到 $clone$ 。

因为 SAM 状态数是线性的，而每个节点最多只有常数个转移，所以转移数也是线性的，所以第一处和第二处是线性的。

我们接下来证明第三处也是线性的。

在每一次添加字符时我们不妨关注一下 $shortest(link(last))$ ，在向 $s$ 中添加字符之前，有 $shortest(p)\le shortest(link(last))$ ，这是因为 $link(last)$ 至多是 $p$ ，我们由 $q$ 拷贝得到了节点 $clone$ ，并试图从 $p$ 沿后缀链接上溯，将所有通往 $q$ 的转移重定向为 $clone$ ，这时 $shortest(clone)$ 是严格变小的，加完字符后，我们有 $last=cur\to link(last)=link(cur)=clone$ ，所以 $shortest(link(last))$ 是在严格变小的，而且减小的幅度和改变转移的次数级别相同，故我们改变转移也是线性的。

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其他应用

对于一个字符串，把所有字符串加进 Trie 里面，然后进行压缩之后得到的树，是后缀树。后缀树上一条边代表的是一个字符串。对于一个串 $s$，我们建出反串的后缀自动机得到的 fail 树就是后缀树。

引用

• OIwiki

有一些明显的错误已经在本文改正。