Ukkonen算法是一个非常直观的算法,其思想精妙之处在于不断加字符的过程中,用字符串上的一段区间来表示一条边,并且自动扩展,在需要的时候把边分裂.使用这个算法的好处在于它非常好写,代码很短,并且它是在线的,时间复杂度为\(O(n)\) ,是后缀树构建算法的佳选. 算法 我们保存当前节点now的位置,以及剩下还没有实际上插入的后缀数量remain.设当前字符串中已插入的字符数量为\(n\). 最开始remain+1,n+1,代表当前字符串中多了一个字符,多了一个需要插入的后缀.很明显,当前我们要…

我是好文章的搬运工,原文来自博客园,博主July_,地址:http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2011/10/22/2316412.html 从Trie树(字典树)谈到后缀树 作者:July.yansha.出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 引言 常关注本blog的读者朋友想必看过此篇文章:从B树.B+树.B*树谈到R 树,这次,咱们来讲另外两种树:Tire树与后缀树.不过,在此之前,先来看两个问题.    第一个问题…

转:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6897097 引言 常关注本blog的读者朋友想必看过此篇文章:从B树.B+树.B*树谈到R 树,这次,咱们来讲另外两种树:Tire树与后缀树.不过,在此之前,先来看两个问题.    第一个问题: 一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前10个词,请给出思想,给出时间复杂度分析. 之前在此文:海量数据处理面试题集锦与Bit-map详解中给出的参考答案:用trie树统计每个…

参考: Ukkonen算法讲解 Ukkonen算法动画 Ukkonen算法,以字符串abcabxabcd为例,先介绍一下运算过程,最后讨论一些我自己的理解. 需要维护以下三个变量: 当前扫描位置# 三元组活动节点(AN),活动边(AE),活动长度(AL) 剩余后缀数:表示还有多少个潜在后缀应该被插入还没有插入 每多扫描一个后缀,其实是增加了一个新的后缀,从#=0-2的过程可以看出. 举个例子: ab的后缀有ab和b,可以表示成[0,],[1,] abc的后缀有abc,bc和c,可以表示成[0,]…

议题:后缀数组(Suffix Array) 分析: 后缀树和后缀数组都是处理字符串的有效工具,前者较为常见,但后者更容易编程实现,空间耗用更少:后缀数组可用于解决最长公共子串问题,多模式匹配问题,最长回文串问题,全文搜索等问题: 后缀数组的基本元素: 给定一个string,其长度为L,后缀指的是从string的某一个位置i(0<=i<L)开始到串末尾(string[L-1])的一个子串,表示为suffix(i): L个suffix(i)按照字典顺序排列并顺序存储在一个数组SA[L]中,则SA[…

首先说明一下后缀树系列一共会有三篇文章,本文先介绍基本概念以及如何线性时间内构件后缀树,第二篇文章会详细介绍怎么实现后缀树(包含实现代码),第三篇会着重谈一谈后缀树的应用. 本文分为三个部分, 首先介绍一下后缀树的“前身”-- trie树以及后缀树的概念: 然后介绍一下怎么通过trie树在平方时间内构件后缀树: 最后介绍一下怎么改进从而可以在线性时间内构件后缀树: 一,从trie树到后缀树 在接触后缀树之前先简单聊聊trie树,也就是字典树.trie树有三个性质: 根节点不包含字符,除根节点外每…

另开一文分析字符串相关的各种算法,以及用到的各种数据结构,包括前缀树后缀树等各种树. 先来一个汇总, 算法: 本文中提到的字符串匹配算法有:KMP, BM, Horspool, Sunday, BF, KR, AC(其中用到了Trie树) 统计字符出现个数.获取KV内容:Trie树(字典树.前缀树) 回文子串长度算法有:Manacher's Algorithm 题目: 最长回文子串 最长重复子串 最长不重复子串 以下为正文: 最长连续回文串(Longest Palindromic Substri…

导言 最近软件安全课上,讲病毒特征码的提取时,老师讲了一下GST算法.这里就做个小总结. 简介 基本信息  广义后缀树的英文为Generalized Suffix Tree,简称GST. 算法目的  GST算法的提出是为了解决最大公共子串问题,也就是在多个字符串中,找到他们共有的子串. 顺便说一句 这个问题听起来和最大公共子序列问题(LCS)有些相似,但是二者有两个不同点: ①一个是公共子串,一个是公共子序列,后者可以是不连续的: ②GST算法可以对多个字符串求公共子串,而我们一般指的LCS算法…

一.哈希树概述 1.1..其他树背景 二叉排序树,平衡二叉树,红黑树等二叉排序树.在大数据量时树高很深,我们不断向下找寻值时会比较很多次.二叉排序树自身是有顺序结构的,每个结点除最小结点和最大结点外都有前驱和后继,不论是排序还是搜索它的综合性能比较好,但是单独在搜索这一方面二叉排序树的性能就可能没有Hash树快. 1.2.基础理论 1.2.1.质数分辨定理 什么是质数 : 即只能被 1 和 本身 整除的数. 为什么用质数:因为N个不同的质数可以 ”辨别“ 的连续整数的数量,与这些质数的乘积相同.…

涉及到字符串的问题,无外乎这样一些算法和数据结构:自动机 KMP算法 Extend-KMP 后缀树 后缀数组 trie树 trie图及其应用.当然这些都是比较高级的数据结构和算法,而这里面最常用和最熟悉的大概是kmp,即使如此还是有相当一部分人也不理解kmp,更别说其他的了.当然一般的字符串问题中,我们只要用简单的暴力算法就可以解决了,然后如果暴力效率太低,就用个hash.当然hash也是一个面试中经常被用到的方法.这样看来,这样的一些算法和数据结构实际上很少会被问到,不过如果使用它们一般可以得…

      问题描述:               后缀树(Suffix Tree)   参考资料: http://www.cppblog.com/yuyang7/archive/2009/03/29/78252.html http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6897097 简介 后缀树是一种PAT树,它描述了给定字符串的所有后缀,许多重要的字符串操作都能够在后缀树上快速地实现. 定义 一个长度为n的字符串S,它的后缀树定义为一棵满足如下条…

后缀自动机 后缀自动机是一种确定性有限状态自动机, 它可以接收字符串\(s\)的所有后缀. 构造, 性质 翻译自毛子俄罗斯神仙的博客, 讲的很好 后缀自动机详解 - DZYO的博客 - CSDN博客 下面是一些note: 定义 对于字符串\(s\)的子串\(t\), \(endpos(t)\) (或者 \(right(t)\) ) 表示t在s中出现位置的右端点的集合. \(endpos\)互不相交. 有相同 \(endpos\) 集合的字符串构成一个等价类. 对于每个等价类, 包含的字符串长度为…

后缀树: 字符串匹配算法一般都分为两个步骤,一预处理,二匹配. KMP和AC自动机都是对模式串进行预处理,后缀树和后缀数组则是对文本串进行预处理. 后缀树的性质: 存储所有 n(n-1)/2 个后缀需要 O(n) 的空间,n 为的文本(Text)的长度: 构建后缀树需要 O(dn) 的时间,d 为字符集的长度(alphabet): 对模式(Pattern)的查询需要 O(dm) 时间,m 为 Pattern 的长度: 介绍后缀树之前,我们首先要知道压缩字典树的概念. 我们在对关键字建立字典树的时…

POJ2774 Long Long Message --后缀树解法 原题链接 题意明确说明求两字符串的最长连续公共子串,可用字符串hash或者后缀数据结构来做 关于后缀树 后缀树的原理较为简单,但 \(o(n)\) 的构建算法(Ukkonen算法)稍难理解,可参考以下博文 https://www.cnblogs.com/xubenben/p/3484988.html 在此也特别感谢该作者,本人也参考了上述文章作者的讲解,可以从我后面的代码看出和作者的代码步骤是一样的.我的代码主要体现的是对本题的…

Trie树系列 Trie字典树 压缩的Trie 后缀树Suffix tree 后缀树--ukkonen算法 Trie是通过对字符串进行预先处理,达到加快搜索速度的算法.即把文本中的字符串转换为树结构,搜索字符串的速度提高. Trie树 Trie这个术语来自于retrieval.检索的意思. Tire树,又叫字典树,前缀树,单词查找树或键树.从名字来看,就能大概了解它的用途了.专门用于处理字符串匹配的数据结构,用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题. 它是一种有序树,多叉树,用于保存关…

(1)字典树(Trie树) Trie是个简单但实用的数据结构,通常用于实现字典查询.我们做即时响应用户输入的AJAX搜索框时,就是Trie开始.本质上,Trie是一颗存储多个字符串的树.相邻节点间的边代表一个字符,这样树的每条分支代表一则子串,而树的叶节点则代表完整的字符串.和普通树不同的地方是,相同的字符串前缀共享同一条分支.还是例子最清楚.给出一组单词,inn, int, at, age, adv, ant, 我们可以得到下面的Trie: 可以看出: 每条边对应一个字母. 每个节点对应一项前…

之前我们给的SAM的例题,基本上是一个串建SAM的就能做的 如果要建多个串的SAM应该怎么做呢 首先看题,bzoj2780 我一开始的想法是SA以前的弄法,把串拼起来,中间加分隔符做SAM 这题确实可以这么做,这样根据SAM能识别所有子串的性质 而且每个节点都代表了唯一的一个串 每个询问串我们都能找到最终转移到哪(找不到就是没出现过) 问在多少个串出现过这就等价于在ST(s)的parent树的子树中,出现了多少种不同的权值 这显然可以维护dfs序,用经典的离线做法来搞(更好的写法见文末UPD)…

本篇口胡写给我自己这样的东西都忘光的残废选手 以及那些刚学SAM,看了其他的一些东西并且没有完全懵逼的人 (初学者还是先去看有图的教程吧,虽然我的口胡没那么好懂,但是我觉得一些细节还是讲清楚了的) 大概是重复一些有用的想法和性质,用以加深印象吧-如果可以的话希望也能理解得更透彻一点- 1.如何设计出一个后缀自动机? 现在用的SAM并不是本来就在那里的,要比较深入地理解,就不能只从验证它对不对的角度考虑,而要考虑为什么它是这个样子. 要一个能够接受后缀的有限状态机,并不用像现在的SAM那样弄,比如…

[CTSC2010]珠宝商 不错的题目 看似无法做,n<=5e4,8s,根号算法? 暴力一: n^2,+SAM上找匹配点的right集合sz,失配了直接退出 暴力二: O(m) 统计过lca=x的路径, 没法直接合并,就间接合并! 把所有形如(z,x)(x,y)的路径在原串所有出现位置打上标记 原串每个点维护结束路径(zi,x)和开始路径(x,yi)个数(实际上只有char=a[x]的位置才有值),然后乘起来就是贡献 打标记: SAM匹配 麻烦事是:这个是往某个字符串前面加字符,但是要在字符串末…

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-chil…

仰望半月的夜空 题解 可以的话,支持一下原作吧... 这道题数据很弱..... 因此各种乱搞估计都是能过的.... 算法一 暴力长度然后判断判断,复杂度\(O(n^3)\) 期望得分15分 算法二 通过二分+\(hash\)或者等等来优化字典序比较,复杂度\(O(n^2 \log n)\),可能要松一下 期望得分30分 ps:好吧有55分... 算法三 我们考虑字符集非常小的情况 我们猜想出题人很难卡掉玄学做法,因此我们就想一个玄学做法 我们考虑用\(SAM\)来处理这个问题 建出\(SAM\)…

Suffix Trie 又称后缀Trie或后缀树.它与Trie树的最大不同在于,后缀Trie的字符串集合是由指定字符串的后缀子串构成的.比如.完整字符串"minimize"的后缀子串组成的集合S分别如下: s1=minimize s2=inimize s3=nimize s4=imize s5=mize s6=ize s7=ze s8=e 然后把这些子串的公共前缀作为内部结点构成一棵"minimize"的后缀树,如图所示,其中上图是Trie树的字符表示,下图是压缩表…

题目大意:给你一个长度为$n$的序列$a_i$,还有一个数字$m$,有$q$次询问 每次给出一个$d$和$k$,问你对所有的$a_i$都在模$m$意义下加了$d$后,第$k$小的后缀的起点编号. 数据范围:$n≤100000,d≤a_i<m≤10^9,q≤5\times 10^5$ 这一题我想的时候被最后一步卡主了(其实如果到那个时候估计也时间不够了) 我们不难找出一个单次询问$O(n)$的方法,我们每次暴力更新$a_i$,然后对原序列搞一棵后缀树出来,在上面暴力查询第$k$小即可. 如果没有加…

题意:给你n个字符串,求出在超过一半的字符串中出现的所有子串中最长的子串,按字典序输出. 这道题算是我的一个黑历史了吧,以前我的做法是对这n个字符串建广义后缀自动机,然后在自动机上dfs,交上去AC了,然而事后发现算法假了,出了个数据把自己给hack了... 之前写的太烂了,决定重写一遍. 正确的操作是对n个串倒序建广义后缀自动机,建好以后把每个串放到自动机上跑一遍,把所有覆盖到的状态结点打上标记(每个串只标记一次,用vis判重),记录每个状态在多少个串中出现过,然后在后缀树(fail树)上按字…

转自:http://www.cnblogs.com/dong008259/archive/2011/11/11/2244900.html (1)字典树(Trie树) Trie是个简单但实用的数据结构,通常用于实现字典查询.我们做即时响应用户输入的AJAX搜索框时,就是Trie开始.本质上,Trie是一颗存储多个字符串的树.相邻节点间的边代表一个字符,这样树的每条分支代表一则子串,而树的叶节点则代表完整的字符串.和普通树不同的地方是,相同的字符串前缀共享同一条分支.还是例子最清楚.给出一组单词,i…

这篇简单的谈谈后缀树原理及实现. 如前缀树原理一般,后缀trie树是将字符串的每个后缀使用trie树的算法来构造.例如banana的所有后缀: 0: banana 1: anana 2: nana 3: ana 4: na 5: a 按字典序排列后: 5: a 3: ana 1: anana 0: banana 4: na 2: nana 形成一个树形结构. 代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string…

参考: 从前缀树谈到后缀树 后缀树 Suffix Tree-后缀树 字典树(trie树).后缀树 一.前缀树 简述:又名单词查找树,tries树,一种多路树形结构,常用来操作字符串(但不限于字符串),和hash效率有一拼(二者效率高低是相对的,后面比较). 性质:不同字符串的相同前缀只保存一份. 操作:查找,插入,删除. 举个例子: 假设有这么几个单词 (1) 把它存入一棵前缀树后 (2) 二.后缀树 简介:后缀树,就是把一串字符的所有后缀保存并且压缩的字典树.相对于字典树来说,后缀树并不是针对…

SVM-非线性支持向量机及SMO算法 如果您想体验更好的阅读:请戳这里littlefish.top 线性不可分情况 线性可分问题的支持向量机学习方法,对线性不可分训练数据是不适用的,为了满足函数间隔大于1的约束条件,可以对每个样本$(x_i, y_i)$引进一个松弛变量$\xi_i \ge 0$,使函数间隔加上松弛变量大于等于1,, $$y_i (w \cdot x_i + b) \ge 1 - \xi_i$$ 目标函数变为 $$\frac 1 2 {||w||^2} + C \sum_{j=1…

一种最坏情况线性运行时间的选择算法 - The missing worst-case linear-time Select algorithm in CLRS. 选择算法也就是求一个无序数组中第K大(小)的元素的值的算法,同通常的Top K等算法密切相关. 在CLRS中提到了一种最坏情况线性运行时间的选择算法,在书中给出了如下的文字描述(没有直接给出伪代码). 1.Divide n elements into groups of 5 2.Find median of each group (Ho…

传送门 题意: 多次询问,给出一些后缀,求两两之间$LCP$之和 哈哈哈哈哈哈哈竟然$1A$了,刚才还在想如果写不好这道题下节数学就不上了,看来是上天让我上数学课啊 $Suffix\ Virtual\ Tree$ 没有多次询问就是那道差异了 多次询问总次数$O(n)$,建出后缀树每次建虚树就行了 然后询问给出的是后缀,用一个$pos$映射到后缀树上的点 然后$Right$集合要在$DP$的时候递推 貌似还有后缀数组的做法跑的好快 #include <iostream> #include <…