后缀数组详解以及其用法，常用解决的问题类型

转自：http://www.cppblog.com/superKiki/archive/2010/05/15/115421.html

【摘要】

　　后缀数组是处理字符串的有力工具。后缀数组是后缀树的一个非常精巧的替代品，它比后缀树容易编程实现，能够实现后缀树的很多功能而时间复杂度也并不逊色，而且它比后缀树所占用的内存空间小很多。可以说，在信息学竞赛中后缀数组比后缀树要更为实用。本文分两部分。第一部分介绍两种构造后缀数组的方法，重点介绍如何用简洁高效的代码实现，并对两种算法进行了比较。第二部分介绍后缀数组在各种类型题目中的具体应用。

　　【关键字】

　　字符串，后缀，后缀数组，名次数组，基数排序，

　　【正文】

一、后缀数组的实现

　　本节主要介绍后缀数组的两种实现方法：倍增算法（Doubling Algorithm）和DC3算法（DifferenceCover），并对两种算法进行了比较。可能有的读者会认为这两种算法难以理解，即使理解了也难以用程序实现。本节针对这个问题，在介绍这两种算法的基础上，还给出了简洁高效的代码。其中倍增算法只有25行，DC3算法只有40行。

1.1、基本定义

　　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)]。

　　大小比较：关于字符串的大小比较，是指通常所说的“字典顺序”比较，也就是对于两个字符串u、v，令i从1开始顺次比较u[i]和v[i]，如果u[i]=v[i]则令i加1，否则若u[i]v[i]则认为u>v（也就是vlen(u)或者i>len(v)仍比较不出结果，那么若len(u)len(v)则 u>v。

　　从字符串的大小比较的定义来看，S的两个开头位置不同的后缀 u和v进行比较的结果不可能是相等，因为u=v的必要条件len(u)=len(v)在这里不可能满足。

　　后缀数组：后缀数组SA是一个一维数组，它保存1..n的某个排列SA[1]，SA[2]，……，SA
，并且保证Suffix(SA[i])

　　名次数组：名次数组Rank[i]保存的是Suffix(i)在所有后缀中从小到大排列的“名次”。

　　简单的说，后缀数组是“排第几的是谁？”，名次数组是“你排第几？”。容易看出，后缀数组和名次数组为互逆运算。如图1所示。



　　设字符串的长度为n。为了方便比较大小，可以在字符串后面添加一个字符，这个字符没有在前面的字符中出现过，而且比前面的字符都要小。在求出名次数组后，可以仅用O(1)的时间比较任意两个后缀的大小。在求出后缀数组或名次数组中的其中一个以后，便可以用O(n)的时间求出另外一个。任意两个后缀如果直接比较大小，最多需要比较字符n次，也就是说最迟在比较第n个字符时一定能分出“胜负”。

1.2、倍增算法

　　倍增算法的主要思路是：用倍增的方法对每个字符开始的长度为2k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2k大于n以后，每个字符开始的长度为2k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2k-1的字符串的rank值，那么长度为2k的字符串就可以用两个长度为2k-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2k的字符串的rank值。以字符串“aabaaaab”为例，整个过程如图2所示。其中x、y是表示长度为2k的字符串的两个关键字。



　　具体实现：

   

 int wa[maxn],wb[maxn],wv[maxn],ws[maxn];

    int cmp(int *r,int a,int b,int l)

    {return r[a]==r&&r[a+l]==r[b+l];}

    void da(int *r,int *sa,int n,int m)

    {

        int i,j,p,*x=wa,*y=wb,*t; 

        for(i=0;i

        for(i=0;i

        for(i=1;i

        for(i=n-1;i>=0;i--) sa[--ws[x[i]]]=i; 

        for(j=1,p=1;p

        { 

            for(p=0,i=n-j;i

            for(i=0;iif(sa[i]>=j) y[p++]=sa[i]-j; 

            for(i=0;i

            for(i=0;i

            for(i=0;i

            for(i=1;i

            for(i=n-1;i>=0;i--) sa[--ws[wv[i]]]=y[i]; 

            for(t=x,x=y,y=t,p=1,x[sa[0]]=0,i=1;i

                x[sa[i]]=cmp(y,sa[i-1],sa[i],j)?p-1:p++; 

        } 

        return; 

    }

　　待排序的字符串放在r数组中，从r[0]到r[n-1]，长度为n，且最大值小于m。为了函数操作的方便，约定除r[n-1]外所有的r[i]都大于0，r[n-1]=0。函数结束后，结果放在sa数组中，从sa[0]到sa[n-1]。

　　函数的第一步，要对长度为1的字符串进行排序。一般来说，在字符串的题目中，r的最大值不会很大，所以这里使用了基数排序。如果r的最大值很大，那么把这段代码改成快速排序。代码：

   for(i=0;i

   for(i=0;i

   for(i=1;i

   for(i=n-1;i>=0;i--) sa[--ws[x[i]]]=i;

　　这里x数组保存的值相当于是rank值。下面的操作只是用x数组来比较字符的大小，所以没有必要求出当前真实的rank值。

　　接下来进行若干次基数排序，在实现的时候，这里有一个小优化。基数排序要分两次，第一次是对第二关键字排序，第二次是对第一关键字排序。对第二关键字排序的结果实际上可以利用上一次求得的sa直接算出，没有必要再算一次。代码：

   for(p=0,i=n-j;i

    for(i=0;i=j)y[p++]=sa[i]-j;

　　其中变量j是当前字符串的长度，数组y保存的是对第二关键字排序的结果。然后要对第一关键字进行排序，代码：

   for(i=0;i

   for(i=0;i

   for(i=0;i

   for(i=1;i

   for(i=n-1;i>=0;i--) sa[--ws[wv[i]]]=y[i];

　　这样便求出了新的sa值。在求出sa后，下一步是计算rank值。这里要注意的是，可能有多个字符串的rank值是相同的，所以必须比较两个字符串是否完全相同，y数组的值已经没有必要保存，为了节省空间，这里用y数组保存rank值。这里又有一个小优化，将x和y定义为指针类型，复制整个数组的操作可以用交换指针的值代替，不必将数组中值一个一个的复制。代码：

   for(t=x,x=y,y=t,p=1,x[sa[0]]=0,i=1;i

   x[sa[i]]=cmp(y,sa[i-1],sa[i],j)?p-1:p++;

　　其中cmp函数的代码是：

    int cmp(int*r,int a,int b,int l)

    {returnr[a]==r[b]&&r[a+l]==r[b+l];}

　　这里可以看到规定r[n-1]=0的好处，如果r[a]=r[b]，说明以r[a]或r[b]开头的长度为l的字符串肯定不包括字符r[n-1]，所以调用变量r[a+l]和r[b+l]不会导致数组下标越界，这样就不需要做特殊判断。执行完上面的代码后，rank值保存在x数组中，而变量p的结果实际上就是不同的字符串的个数。这里可以加一个小优化，如果p等于n，那么函数可以结束。因为在当前长度的字符串中，已经没有相同的字符串，接下来的排序不会改变rank值。例如图1中的第四次排序，实际上是没有必要的。对上面的两段代码，循环的初始赋值和终止条件可以这样写：

   for(j=1,p=1;p

　　在第一次排序以后，rank数组中的最大值小于p，所以让m=p。

　　整个倍增算法基本写好，代码大约25行。

　　算法分析：

　　倍增算法的时间复杂度比较容易分析。每次基数排序的时间复杂度为O(n)，排序的次数决定于最长公共子串的长度，最坏情况下，排序次数为logn次，所以总的时间复杂度为O(nlogn)。

[b]1.3、DC3算法

　　DC3算法分3步：

　　（1）、先将后缀分成两部分，然后对第一部分的后缀排序。

　　将后缀分成两部分，第一部分是后缀k（k模3不等于0），第二部分是后缀k（k模3等于0）。先对所有起始位置模3不等于0的后缀进行排序，即对suffix(1)，suffix(2)，suffix(4)，suffix(5)，suffix(7)……进行排序。做法是将suffix(1)和suffix(2)连接，如果这两个后缀的长度不是3的倍数，那先各自在末尾添0使得长度都变成3的倍数。然后每3个字符为一组，进行基数排序，将每组字符“合并”成一个新的字符。然后用递归的方法求这个新的字符串的后缀数组。如图3所示。在得到新的字符串的sa后，便可以计算出原字符串所有起始位置模3不等于0的后缀的sa。要注意的是，原字符串必须以一个最小的且前面没有出现过的字符结尾，这样才能保证结果正确（请读者思考为什么）。



　　（2）、利用（1）的结果，对第二部分的后缀排序。

　　剩下的后缀是起始位置模3等于0的后缀，而这些后缀都可以看成是一个字符加上一个在（1）中已经求出rank的后缀，所以只要一次基数排序便可以求出剩下的后缀的sa。

　　（3）、将（1）和（2）的结果合并，即完成对所有后缀排序。

　　这个合并操作跟合并排序中的合并操作一样。每次需要比较两个后缀的大小。分两种情况考虑，第一种情况是suffix(3*i)和suffix(3*j+1)的比较，可以把suffix(3*i)和suffix(3*j+1)表示成：

suffix(3*i)   =r[3*i]   +suffix(3*i+1)

suffix(3*j+1) = r[3*j+1] + suffix(3*j+2)

　　其中 suffix(3*i+1)和 suffix(3*j+2)的比较可以利用（2）的结果快速得到。第二种情况是suffix(3*i)和 suffix(3*j+2)的比较，可以把 suffix(3*i)和suffix(3*j+2)表示成：

suffix(3*i)   =r[3*i]   + r[3*i+1] +suffix(3*i+2)　　

suffix(3*j+2) = r[3*j+2] + r[3*j+3] + suffix(3*(j+1)+1)

　　同样的道理，suffix(3*i+2)和suffix(3*(j+1)+1)的比较可以利用（2）的结果快速得到。所以每次的比较都可以高效的完成，这也是之前要每3个字符合并，而不是每 2个字符合并的原因。

　　具体实现：

   

 #define F(x) ((x)/3+((x)%3==1?0:tb))

    #define G(x) ((x)

    int wa[maxn],wb[maxn],wv[maxn],ws[maxn]; 

    int c0(int *r,int a,int b) 

    {return r[a]==r[b]&&r[a+1]==r[b+1]&&r[a+2]==r[b+2];} 

    int c12(int k,int *r,int a,int b) 

    {if(k==2) return r[a]

    else return r[a]

    void sort(int *r,int *a,int *b,int n,int m) 

    { 

        int i; 

        for(i=0;i

        for(i=0;i

        for(i=0;i

        for(i=1;i

        for(i=n-1;i>=0;i--) b[--ws[wv[i]]]=a[i]; 

        return; 

    }

    void dc3(int *r,int *sa,int n,int m)

    {

        int i,j,*rn=r+n,*san=sa+n,ta=0,tb=(n+1)/3,tbc=0,p; 

        r
=r[n+1]=0; 

        for(i=0;iif(i%3!=0) wa[tbc++]=i; 

        sort(r+2,wa,wb,tbc,m); 

        sort(r+1,wb,wa,tbc,m); 

        sort(r,wa,wb,tbc,m); 

        for(p=1,rn[F(wb[0])]=0,i=1;i

        rn[F(wb[i])]=c0(r,wb[i-1],wb[i])?p-1:p++; 

        if(p

        else for(i=0;i

        for(i=0;iif(san[i]