后缀数组通过排序字符串所有后缀实现高效字符串处理,配合LCP数组可快速求解最长重复子串等问题。

后缀数组(Suffix Array)是处理字符串问题的重要工具,常用于查找最长重复子串、最长回文子串、字符串匹配等场景。它通过对字符串的所有后缀进行排序,得到一个按字典序排列的后缀索引数组。配合LCP(Longest Common Prefix)数组,可以高效解决多种字符串问题。
给定一个字符串 S[0..n-1],它的后缀是指从某个位置开始到末尾的子串,即 S[i..n-1]。后缀数组 SA[0..n-1] 是一个整数数组,保存的是使得所有后缀 S[SA[i]..n-1] 按字典序升序排列的起始下标。
例如,S = "banana",其所有后缀为:
排序后:
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所以 SA = [5, 3, 1, 0, 4, 2]
直接对每个后缀排序时间复杂度为 O(n²logn),效率低。我们可以使用倍增法在 O(n log n) 时间内完成构造。
核心思想:按长度 1, 2, 4, 8... 的前缀对后缀排序,每次利用上一次排序的结果进行快速比较。
步骤如下:
代码实现:
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;
<p>vector<int> buildSuffixArray(const string& s) {
int n = s.size();
vector<int> sa(n), rank(n), temp(n);</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>// 初始化:按首字符排序
for (int i = 0; i < n; i++) {
sa[i] = i;
rank[i] = s[i];
}
for (int k = 1; k < n; k *= 2) {
auto cmp = [&](int i, int j) {
if (rank[i] != rank[j])
return rank[i] < rank[j];
int ri = (i + k < n) ? rank[i + k] : -1;
int rj = (j + k < n) ? rank[j + k] : -1;
return ri < rj;
};
sort(sa.begin(), sa.end(), cmp);
temp[sa[0]] = 0;
for (int i = 1; i < n; i++) {
temp[sa[i]] = temp[sa[i-1]] + (cmp(sa[i-1], sa[i]) ? 1 : 0);
}
rank = temp;
}
return sa;}
LCP[i] 表示后缀 SA[i] 和 SA[i-1] 的最长公共前缀长度(i ≥ 1)。LCP 数组可用于快速查询任意两个后缀的 LCP(配合 RMQ),也能帮助找出最长重复子串。
计算方法:利用 height 数组的性质,通过 SA 和 rank 数组在 O(n) 时间内求出。
LCP数组构造代码:
vector<int> buildLCP(const string& s, const vector<int>& sa) {
int n = s.size();
vector<int> rank(n), lcp(n);
for (int i = 0; i < n; i++)
rank[sa[i]] = i;
<pre class='brush:php;toolbar:false;'>int h = 0;
lcp[0] = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (rank[i] > 0) {
int j = sa[rank[i] - 1]; // 前一个后缀的起始位置
while (i + h < n && j + h < n && s[i+h] == s[j+h])
h++;
lcp[rank[i]] = h;
if (h > 0) h--;
}
}
return lcp;}
利用后缀数组和 LCP 数组,LCP 数组中的最大值即为最长重复子串的长度,对应的位置可还原出具体子串。
例如,在 "banana" 中,LCP 数组为 [0,1,3,0,0,2],最大值为 3,说明存在长度为 3 的重复子串 "ana"。
只需遍历 LCP 数组找到最大值及其位置,再用 SA[i] 取出子串即可。
基本上就这些。后缀数组结合 LCP 能高效处理很多字符串难题,虽然构造稍复杂,但一旦掌握,威力强大。
以上就是C++怎么实现一个后缀数组(Suffix Array)_C++字符串算法与LCP数组的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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