串串题-各种算法的应用
如题,这篇主要讲字符串题,偏应用,与思维方式
原本是对着NOI大纲上字符串那一栏做的,并自己把SAM和SA强行加进来了,因为我觉得它们也应该在字符串这一栏讲。
这一部分基础知识大多比较简单,很多人都会,所以我们来讨论如何灵活的运用它们。
哈希
这个应该人均会
哈希+思维: NOI2016优秀的拆分
设 表示 位置向前/向后形如 的串的数量。那么答案为
没有本质区别。考虑求 , 反过来做一遍就行。
我们枚举 的长度为 ,然后考虑每隔 个位置就打一个标记。
然后观察性质发现,任意选一段 串,一定会经过恰好两个标记。两标记以前的位置,是一段LCS;两标记以后的位置,是一段LCP。
那我们就枚举相邻两个标记,看 LCP+LCS 是否比 大就行了。
哈希一波,或者SA一波,就能 的算 LCP 和 LCS,然后算标记的复杂度是调和级数,就能通过本题。
KMP
KMP,简单吧,超级简单,不用讲了
有时,越是以为简单的东西,越不简单。尤其是一个算法,如果和思维结合起来,就会变的他妈都不认识
KMP+思维: Fibonacci words
我一开始想了好久,想了各种神秘字符串结构,都⑧行
一看题解,竟然只需要KMP
首先对于两个串 ,在里面匹配 ,我们可以在 中分别匹配,然后处理一下跨区间的匹配。设
表示 在串 中的匹配。
那么 , 表示 跨越 的匹配。
对于这个递推式,前两项我们可以直接加,关键在于后面的那个 。注意到,当 开始比 长的时候,它中间的很长一段咱都不要了,只保留 长度为 的前后缀就行。每次匹配就暴力跑个 KMP,反正咱已经把串长降下来了。这样复杂度就是 的了。
利用fail: CF432D
这是一个经典套路:把KMP的fail数组建成树,称 “失配树”,或者fail树
我们注意到,ACAM,PAM,SAM里面都有fail树的说法。所以这个KMP其实也是个自动机,可以认为是这样:
对于我们的模式串 ,
- 点 表示,当前串能匹配到
- 节点之间有着一些边:
- 有一种fail边,当字符边不匹配的时候,就走fail边,再看能不能匹配
那这么说把fail树建出来有什么用呢?
有着以下几个性质:(暂时只有一个,等待补充)
- 节点的子树size,就是前缀 在串中出现的次数
然后就可以解决掉CF432D这个题了
Trie 字典树
trie本身很sb,相信大家都会
利用trie结构解决字典序的限制: USACO2012 First!
先建好fail树,考虑每个串。
如果它要成为最小的那个串,我们就需要手动调整字母表的顺序。
在trie树上看,假设在某一层,当前串的对应位上,字符是 ,那这个 就要比当前节点所有兄弟节点对应的那个字符 要 “小”。(带引号的“小”表示,在我们自定义的顺序中的小于)
形式化的说,我们枚举一个串 ,然后在trie上走,上一步走到 ,当前字符是 , 走 边走到 ,就是当前位置。
那 , 存在 转移,转移到 , 要“小于” 。
这很显然,对于这些 对应的串,设为 ,和 的 LCP 显然就是 对应的那些串,而它俩第一个不同的字符就是 和 。我们要让 “小于” ,那么 就要 “小于” 。
我们这样跑下来,会建立最多 个关系。跑一遍拓扑排序,只要不存在环,就是合法的。
复杂度 , 为字符集大小 ,。
Suffix Array(SA) 后缀数组
不会的看 这里
注意,SA的复杂度和字符集大小并没有很大关系,就算是一个整数序列也可以跑SA。
SA+并查集: poj1743
SA有一个很常见的trick,就是用并查集把height>=k的位置并起来考虑。
那怎么解决这个题呢?
我们转化一下“相似”这个条件,注意到两个序列如果可以通过整体加某个数得到,那么它俩差分除了第一个位置都相同。
那我们相当于在差分序列上求最长的两个子串,使得它俩相同,并且不相交。
倒着枚举长度 。每次把height=k的两个位置并起来,那每次就相当于height>=k的位置并在一块。
height>=k,就说明有一个长度为 的子串,在这些位置 全部 都出现过。
然后我们维护一下每一块里的最小、最大位置,看看它俩的差是不是 就行了。
其实这个合并的过程,如果一次合并多个叉,就相当于是建后缀树的过程
SA+思维: CF319D
我们可以这样考虑:枚举长度 ,把长度 且相邻连续出现两次的串 一块 删掉,复杂度是多少?
看起来好像是 的。但是,有效删除(删除至少一个位置的操作)次数,其实是 的
注意到 1+2+3... 这个东西是平方级别增长的,要超过 也只需要 的级别。
那我们怎么算相邻连续出现两次的串呢?
往上翻到NOI2016优秀的拆分,打标记就行。
注意精细实现:只有每次 有效删除 之后重构SA,其它时候就打标记看看有没有解。
复杂度是
树上SA: gym 102511G
我们把串反过来之后,发现,“加前面”变成“加后面”,然后就可以建出一颗trie树来,尽管我们不能直接存下每个串。
然后,“问前缀”也就变成了“问后缀”
那这个咋做呢?
我们发现,还是“问前缀”好做。于是我们考虑,在trie树上,从下到上 还原这些串,并搞出一个结构,支持前缀的查询。
很明显我们不能把每个串都搞出来,也不太方便建一个trie出来。那么什么结构可以支持前缀的查询呢?
SAM! —— 很明显建不出来
SA!—— 建不出来,吗?
普通的SA是在序列上倍增,我们考虑 在树上倍增,建SA
很好搞,就记一个倍增跳祖先的数组 ,表示 的 级祖先。然后把 这个 pair 搞一个基数排序就行了。时间复杂度是 , 为 trie 上的节点数。
本题的关键在于想出 “树上倍增建SA” 这个事情,想到了之后就迎刃而解了。
Suffix Automaton (SAM) 后缀自动机
不会的看 这里
SAM维护子串的匹配: USACO2010 Threatening Letter
SAM是一个可以接受所有子串的自动机。
那它就可以像KMP一样,维护一个 子串的匹配
如这个题,有一个明显的贪心策略:
设打印好的信件那个串是 ,FJ要发的内容是
每次在 找到最长的一个前缀使得它是 的子串,然后划一段,就行了
为啥?很明显,如果我们能划一个串,就能划它任意的子串,因为子串的子串还是子串。那我们让剩下的尽可能少,就是最优的。
把 建一个 SAM,用 SAM 维护这个匹配就行:每次在自动机上走不动了,就划一段,并回到初始节点
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