HihoCoder 1441 后缀自动机一·基本概念 （入门神题）
描述
小Hi：今天我们来学习一个强大的字符串处理工具：后缀自动机（Suffix Automaton，简称SAM）。对于一个字符串S，它对应的后缀自动机是一个最小的确定有限状态自动机（DFA），接受且只接受S的后缀。
小Hi：比如对于字符串S="aabbabd"，它的后缀自动机是：
其中红色状态是终结状态。你可以发现对于S的后缀，我们都可以从S出发沿着字符标示的路径（蓝色实线）转移，最终到达终结状态。例如"bd"对应的路径是S59，"abd"对应的路径是S189，"abbabd"对应的路径是S184679。而对于不是S后缀的字符串，你会发现从S出发，最后会到达非终结状态或者“无路可走”。特别的，对于S的子串，最终会到达一个合法状态。例如"abba"路径是S1846，"bbab"路径是S5467。而对于其他不是S子串的字符串，最终会“无路可走”。 例如"aba"对应S18X，"aaba"对应S123X。（X表示没有转移匹配该字符）
小Ho：好像很厉害的样子！对于任意字符串都能构造出一个SAM吗？另外图中那些绿色虚线是什么？
小Hi：是的，任意字符串都能构造出一个SAM。我们知道SAM本质上是一个DFA，DFA可以用一个五元组 <字符集，状态集，转移函数、起始状态、终结状态集>来表示。下面我们将依次介绍对于一个给定的字符串S如何确定它对应的 状态集 和 转移函数 。至于那些绿色虚线虽然不是DFA的一部分，却是SAM的重要部分，有了这些链接SAM是如虎添翼，我们后面再细讲。
SAM的States
小Hi：这一节我们将介绍给定一个字符串S，如何确定S对应的SAM有哪些状态。首先我们先介绍一个概念 子串的结束位置集合 endpos。对于S的一个子串s，endpos(s) = s在S中所有出现的结束位置集合。还是以S="aabbabd"为例，endpos("ab") = {3, 6}，因为"ab"一共出现了2次，结束位置分别是3和6。同理endpos("a") = {1, 2, 5}, endpos("abba") = {5}。
小Hi：我们把S的所有子串的endpos都求出来。如果两个子串的endpos相等，就把这两个子串归为一类。最终这些endpos的等价类就构成的SAM的状态集合。例如对于S="aabbabd"：
| 状态 | 子串 | endpos |
|---|---|---|
| S | 空串 | {0,1,2,3,4,5,6} |
| 1 | a | {1,2,5} |
| 2 | aa | {2} |
| 3 | aab | {3} |
| 4 | aabb,abb,bb | {4} |
| 5 | b | {3,4,6} |
| 6 | aabba,abba,bba,ba | {5} |
| 7 | aabbab,abbab,bbab,bab | {6} |
| 8 | ab | {3,6} |
| 9 | aabbabd,abbabd,bbabd,babd,abd,bd,d | {7} |
小Ho：这些状态恰好就是上面SAM图中的状态。
小Hi：没错。此外，这些状态还有一些美妙的性质，且等我一一道来。首先对于S的两个子串s1和s2，不妨设length(s1) <= length(s2)，那么 s1是s2的后缀当且仅当endpos(s1) ⊇ endpos(s2)，s1不是s2的后缀当且仅当endpos(s1) ∩ endpos(s2) = ∅。
小Ho：我验证一下啊... 比如"ab"是"aabbab"的后缀，而endpos("ab")={3,6}，endpos("aabbab")={6}，是成立的。"b"是"ab"的后缀，endpos("b")={3,4,6}, endpos("ab")={3,6}也是成立的。"ab"不是"abb"的后缀，endpos("ab")={3,6}，endpos("abb")={4}，两者没有交集也是成立的。怎么证明呢？
小Hi：证明还是比较直观的。首先证明s1是s2的后缀=>endpos(s1) ⊇ endpos(s2)：既然s1是s2后缀，所以每次s2出现时s1以必然伴随出现，所以有endpos(s1) ⊇ endpos(s2)。再证明endpos(s1) ⊇ endpos(s2)=>s1是s2的后缀：我们知道对于S的子串s2，endpos(s2)不会是空集，所以endpos(s1) ⊇ endpos(s2)=>存在结束位置x使得s1结束于x，并且s2也结束于x，又length(s1) <= length(s2)，所以s1是s2的后缀。综上我们可知s1是s2的后缀当且仅当endpos(s1) ⊇ endpos(s2)。s1不是s2的后缀当且仅当endpos(s1) ∩ endpos(s2) = ∅是一个简单的推论，不再赘述。
小Ho：我好像对SAM的状态有一些认识了！我刚才看上面的表格就觉得SAM的一个状态里包含的子串好像有规律。考虑到SAM中的一个状态包含的子串都具有相同的endpos，那它们应该都互为后缀？
小Hi：你观察力还挺敏锐的。下面我们就来讲讲一个状态包含的子串究竟有什么关系。上文提到我们把S的所有子串按endpos分类，每一类就代表一个状态，所以我们可以认为一个状态包含了若干个子串。我们用substrings(st)表示状态st中包含的所有子串的集合，longest(st)表示st包含的最长的子串，shortest(st)表示st包含的最短的子串。例如对于状态7，substring(7)={aabbab,abbab,bbab,bab}，longest(7)=aabbab，shortest(7)=bab。
小Hi：对于一个状态st，以及任意s∈substrings(st)，都有s是longest(st)的后缀。证明比较容易，因为endpos(s)=endpos(longest(st))，所以endpos(s) ⊇ endpos(longest(st))，根据我们刚才证明的结论有s是longest(st)的后缀。
小Hi：此外，对于一个状态st，以及任意的longest(st)的后缀s，如果s的长度满足：length(shortest(st)) <= length(s) <= length(longsest(st))，那么s∈substrings(st)。 证明也是比较容易，因为：length(shortest(st)) <= length(s) <= length(longsest(st))，所以endpos(shortest(st)) ⊇ endpos(s) ⊇ endpos(longest(st))， 又endpos(shortest(st)) = endpos(longest(st))，所以endpos(shortest(st)) = endpos(s) = endpos(longest(st))，所以s∈substrings(st)。
小Ho：这么说来，substrings(st)包含的是longest(st)的一系列连续后缀？
小Hi：没错。比如你看状态7中包含的就是aabbab的长度分别是6，5，4，3的后缀；状态6包含的是aabba的长度分别是5，4，3，2的后缀。
SAM的Suffix Links
小Hi：前面我们讲到substrings(st)包含的是longest(st)的一系列连续后缀。这连续的后缀在某个地方会“断掉”。比如状态7，包含的子串依次是aabbab,abbab,bbab,bab。按照连续的规律下一个子串应该是"ab"，但是"ab"没在状态7里，你能想到这是为什么么？
小Ho：aabbab,abbab,bbab,bab的endpos都是{6}，下一个"ab"当然也在结束位置6出现过，但是"ab"还在结束位置3出现过，所以"ab"比aabbab,abbab,bbab,bab出现次数更多，于是就被分配到一个新的状态中了。
小Hi：没错，当longest(st)的某个后缀s在新的位置出现时，就会“断掉”，s会属于新的状态。比如上例中"ab"就属于状态8，endpos("ab"}={3,6}。当我们进一步考虑"ab"的下一个后缀"b"时，也会遇到相同的情况："b"还在新的位置4出现过，所以endpos("b")={3,4,6}，b属于状态5。在接下去处理"b"的后缀我们会遇到空串，endpos("")={0,1,2,3,4,5,6}，状态是起始状态S。
小Hi：于是我们可以发现一条状态序列：7->8->5->S。这个序列的意义是longest(7)即aabbab的后缀依次在状态7、8、5、S中。我们用Suffix Link这一串状态链接起来，这条link就是上图中的绿色虚线。
小Ho：原来如此。
小Hi：Suffix Links后面会有妙用，我们暂且按下不表。
SAM的Transition Function
小Hi：最后我们来介绍SAM的转移函数。对于一个状态st，我们首先找到从它开始下一个遇到的字符可能是哪些。我们将st遇到的下一个字符集合记作next(st)，有next(st) = {S[i+1] | i ∈ endpos(st)}。例如next(S)={S[1], S[2], S[3], S[4], S[5], S[6], S[7]}={a, b, d}，next(8)={S[4], S[7]}={b, d}。
小Hi：对于一个状态st来说和一个next(st)中的字符c，你会发现substrings(st)中的所有子串后面接上一个字符c之后，新的子串仍然都属于同一个状态。比如对于状态4，next(4)={a}，aabb,abb,bb后面接上字符a得到aabba，abba，bba，这些子串都属于状态6。
小Hi：所以我们对于一个状态st和一个字符c∈next(st)，可以定义转移函数trans(st, c) = x | longest(st) + c ∈ substrings(x) 。换句话说，我们在longest(st)（随便哪个子串都会得到相同的结果）后面接上一个字符c得到一个新的子串s，找到包含s的状态x，那么trans(st, c)就等于x。
小Ho：吼~ 终于把SAM中各个部分搞明白了。
小Hi：SAM的构造有时空复杂度均为O(length(S))的算法，我们将在后面介绍。这一期你可以先用暴力算法依照定义构造SAM，先对SAM有个直观认识再说。
小Ho：没问题，暴力算法我最拿手了。我先写程序去了。
输入
第一行包含一个字符串S，S长度不超过50。
第二行包含一个整数N，表示询问的数目。(1 <= N <= 10)
以下N行每行包括一个S的子串s，s不为空串。
输出
对于每一个询问s，求出包含s的状态st，输出一行依次包含shortest(st)、longest(st)和endpos(st)。其中endpos(st)由小到大输出，之间用一个空格分割。
Sample Input
aabbabd 5 b abbab aa aabbab bb
Sample Output
b b 3 4 6 bab aabbab 6 aa aa 2 bab aabbab 6 bb aabb 4
代码：
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAXN = 55;
map<long long,string> shortest,longest;
map<string,long long> dict;
inline void D(string s){
int len = s.length();
for(int i=0 ; i<len ; ++i){
for(int j=1 ; j<=len-i ; ++j){
string x = s.substr(i,j);
long long st = 0;
for(int k=0 ; k<=len-j ; ++k){
if(x == s.substr(k,j)){
st |= 1LL << (k+j);
}
}
if(shortest[st].length() == 0 || j < shortest[st].length()){
shortest[st] = x;
}
if(j > longest[st].length()){
longest[st] = x;
}
dict[x] = st;
}
}
}
void Print(string s){
long long st = dict[s];
cout<< shortest[st] << " " << longest[st];
int i=0;
while(st){
if(st&1)cout << " " << i;
++i;
st /= 2;
}
cout << endl;
}
int main(){
string s;
int N;
while(cin >> s >> N){
shortest.clear();
longest.clear();
dict.clear();
D(s);
while(N--){
string x;
cin >> x;
Print(x);
}
}
return 0;
}
