后缀数组实现的倍增算法和DC3算法(一)

2014-11-24 03:33:36 · 作者: · 浏览: 5
[cpp]
/************************************************
数据结构:后缀数组(Suffix_Array);
子串:
字符串S的子串r[i..j],i≤j,表示r串中从i到j这一段,
也就是顺次排列r[i],r[i+1],...,r[j]形成的字符串;
后缀:
后缀是指从某个位置i开始到整个串末尾结束的一个特殊子串;
字符串r的从第i个字符开始的后缀表示为Suffix(i),也就是Suffix(i)=r[i...len(r)];
后缀数组SA:
后缀数组保存的是一个字符串的所有后缀的排序结果;
其中SA[i]保存的是字符串所有的后缀中第i小的后缀的开头位置;
名次数组Rank:
名次数组Rank[i]保存的是后缀i在所有后缀中从小到大排列的“名次”;
后缀数组是"排第几的是谁",名次数组是"排第几",即后缀数组和名次数组为互逆运算;
(1)倍增算法:
用倍增的方法对每个字符开始的长度为2^k的子字符串进行排序,求出排名,即rank值。
k从0开始,每次加1,当2^k大于n以后,每个字符开始的长度为2^k的子字符串便相当于所有的后缀。
并且这些子字符串都一定已经比较出大小,即rank值中没有相同的值,那么此时的rank值就是最后的结果。
每一次排序都利用上次长度为2^k-1的字符串的rank值,
那么长度为2^k的字符串就可以用两个长度为2^k-1的字符串的排名作为关键字表示,
然后进行基数排序,便得出了长度为2^k的字符串的rank值。
(2)DC3算法:
①先将后缀分成两部分,然后对第一部分的后缀排序;
②利用①的结果,对第二部分的后缀排序;
③将①和②的结果合并,即完成对所有后缀排序;
时间复杂度:
倍增算法的时间复杂度为O(nlogn),DC3算法的时间复杂度为O(n);
从常数上看,DC3算法的常数要比倍增算法大;
空间复杂度:
倍增算法和DC3算法的空间复杂度都是O(n);
倍增算法所需数组总大小为6n,DC3算法所需数组总大小为10n;
RMQ(Range Minimum/Maximum Query)问题:
对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),
返回数列A中下标在i,j里的最小(大)值,
也就是说,RMQ问题是指求区间最值的问题。
LCA(Least Common Ancestors)最近公共祖先问题:
对于有根树T的两个结点u、v,
最近公共祖先LCA(T,u,v)表示一个结点x,
满足x是u、v的祖先且x的深度尽可能大。
另一种理解方式是把T理解为一个无向无环图,
而LCA(T,u,v)即u到v的最短路上深度最小的点。
RMQ标准算法:
先规约成LCA(Lowest Common Ancestor),再规约成约束RMQ,O(n)-O(q);
首先根据原数列,建立笛卡尔树,
从而将问题在线性时间内规约为LCA问题;
LCA问题可以在线性时间内规约为约束RMQ,
也就是数列中任意两个相邻的数的差都是+1或-1的RMQ问题;
约束RMQ有O(n)-O(1)的在线解法,故整个算法的时间复杂度为O(n)-O(1);
height数组:
定义height[i]=suffix(sa[i-1])和suffix(sa[i])的最长公共前缀,
也就是排名相邻的两个后缀的最长公共前缀;
那么对于j和k,不妨设rank[j]
suffix(j)和suffix(k)的最长公共前缀为:
height[rank[j]+1],height[rank[j]+2],height[rank[j]+3],…,height[rank[k]]中的最小值;
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#include
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
const int N=100010;
/**************倍增算法**************************
int wa[N],wb[N],wv[N],__ws[N];
int cmp(int *r,int a,int b,int l)
{
return r[a]==r[b]&&r[a+l]==r[b+l];
}
void da(int *r,int *sa,int n,int m)
{
int *x=wa,*y=wb,*t;
for(int i=0; i
__ws[i]=0;
for(int i=0; i
__ws[x[i]=r[i]]++;
for(int i=1; i
__ws[i]+=__ws[i-1];
for(int i=n-1; i>=0; i--)
sa[--__ws[x[i]]]=i;
for(int j=1,p=1; p
{
p=0;
for(int i=n-j; i
y[p++]=i;
for(int i=0; i
{
if(sa[i]>=j)
y[p++]=sa[i]-j;
}
for(int i=0; i
wv[i]=x[y[i]];
for(int i=0; i
__ws[i]=0;
for(int i=0; i
__ws[wv[i]]++;
for(int i=1; i
__ws[i]+=__ws[i-1];
for(int i=n-1; i>=0; i--)
sa[--__ws[wv[i]]]=y[i];
t=x,x=y,y=t,p=1,x[sa[0]]=0;
for(int i=1; i
{
x[sa[i]]=cmp(y,sa[i-1],sa[i],j) p-1:p++;
}
}
return;
}
**************倍增算法**************************/
/***************DC3算法**************************/
#define F(x) ((x)/3+