合集- OI 学习笔记(1) 1.Suffix Array:后缀数组学习笔记2024-02-12 收起 后缀排序后缀排序,顾名思义就是给后缀排个序。朴素做法是 O(n2logn) 的,无法接受。因此诞生了基于倍增思想的后缀排序算法。其中倍增思想在集训队论文中讲得很好,在此不再赘述。这里主要讲代码实现。
我发现这idx.sort一步很慢.我认为它很慢,因为Python需要通过值而不是指针传递子串(如上面的C代码). 测试文件可以从这里… c python suffix-tree suffix-array programming-pearls Han*_*Sun 2012 11-26 11推荐指数 3解决办法 4811查看次数 勘误表在关于后缀数组的原始论文中? 我正在看原始论文图3中给出的...
#include<cmath> #include<cstdio> #include<cctype> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #define N 200005 #define R register using namespace std; char ss[N]; int s[N],sa[N],cnt[N],t1[N],t2[N]; void da(int n,int m){ int *x=t1,*y=t2;...
How To Build Suffix Array? 要构造Suffix Array,主要就是构造sa数组,rank数组和height数组。 首先来看一下如何构造sa数组: 构造sa数组的方法有三种: 1)倍增算法:O(nlongn) 2)DC3算法:O(n) 3)skew算法(不常用) 这里主要讲一下DC3算法: DC3算法是一个优秀的线性算法! 很多人都认为DC3算法很复杂,其实也...
struct SuffixArray { struct RadixElement { int id, k[2]; } RE[MAXL], RT[MAXL]; int N, A[MAXL], SA[MAXL], Rank[MAXL], Height[MAXL], C[MAXL]; void RadixSort() { int i, y; for (y = 1; y >= 0; y--) {
int m, sa[maxn]; int cmp_suffix(const char *pattern, int p) { return strncmp(pattern, str + sa[p], m); } //在 Suffix Array 数组的(lb, ub) 区间寻找字符串 pattern void find(const char* pattern, int lb, int ub) { m = strlen(pattern); if(cmp_suffix(pattern, lb + 1) <...
随笔档案 SuffixArray 后缀数组 6789101112 13141516171819 20212223242526 27282930123 45678910 前两天在yjw神牛和hyf神牛的共同努力下终于学会了后缀数组O(nlogn)倍增构造方法。 构造: 定义s[k][i]表示从s字符串的第i位开始的长度为k的一个字符串(后缀),不够的补零,sa[k][i]表示在所有长度为k的后缀中排序后...
C = {S i | i in C} • suffix array SA[0,n] of T is a permutation of [0,n] satisfying S SA[0] < S SA[1] <… < S SA[n] T[SA[0],n) 11 Running example • T[0,n) = y a b b a d a b b a d o 0 0 ...
I am learning suffix arrays. I understood the O(nlogn) implementation of suffix array. But I am not being able to understand LCP calculation. Could someone explain how to calculate LCP from suffix arrays? Thanks in advance.lcp, suffix array ...
Suffix array是一个integer(或者说pointer)来对应一个suffix. String中共有n个characters, 也就有n个suffixes. Suffix array中每个integer就需要O(logn)Bits,n个integers则是O(nlogn). 然而,O(logn)的空间消耗是巨大的. 比如,对于4GB的ASCII text,空间消耗是2^{32}\times8=2^{35}=32GB. ...