Изменения
→Псевдокод: записываем в строку s по индексу sa[i], а не по i
{{Определение
|definition=
'''Cуффиксным массивом''' (англ. ''suffix array'') строки <tex>s[1 .. n]</tex> называется массив <tex>suf</tex> целых чисел от <tex>1</tex> до <tex>n</tex>, такой, что суффикс <tex>s[suf[i]..n]</tex> — <tex>i</tex>-й в [[Лексикографический_порядок|лексикографическом ]] порядке среди всех непустых суффиксов строки <tex>s</tex>.}}
== Пример ==
tmp[sa[i]] = alphabet[i]
cur = 1
s[sa[1]] = alphabet[1]
'''for''' i = 2 '''to''' n
j = sa[i - 1]
'''if''' tmp[j + 1] > tmp[k + 1]
cur++
s[sa[i]] = alphabet[cur]
'''return''' s
== Применения ==
=== Поиск подстроки в строке ===
{{main|Алгоритм поиска подстроки в строке с помощью суффиксного массива}}
=== Подсчет Подсчёт LCP для лексикографически соседних суффиксов ===
{{main|Алгоритм Касаи и др.}}
=== Число различных подстрок в строке ===
Вычисление числа различных подстрок в строке за время <tex>O(|s| \log(|s|))</tex> и <tex>O(|s|)</tex> дополнительной памяти с использованием [[Алгоритм_Касаи_и_др.|LCP]]<ref name="ref1">[http://e-maxx.ru/algo/suffix_array#8 MAXimal :: algo :: Суффиксный массив :: Количество различных подстрок]</ref>.
=== Максимальная по длине ветвящаяся влево и вправо строка ===
Будем говорить, что суффиксы <tex>i</tex> и <tex>j</tex> соответствуют строке <tex>s</tex>, если <tex>s</tex> входит в <tex>t</tex> дважды и не пересекаясь, а суффиксы <tex>i</tex> и <tex>j</tex> соответствуют позициям этих вхождений.
# <tex>\max(|i|, |j|) \geqslant \min(|i|, |j|) + |s|</tex>
# <tex>|s| = \min\limits_{k=i'\dots j'}lcp[k]</tex>
# Переберем все пары <tex>i</tex> и <tex>j</tex> такие, что они удовлетворяют условиям 1 и 2 и возьмем среди них максимум по длине строки.
Этот алгоритм можно реализовать за <tex>O(n^3+ \mathrm{SA})</tex> или за <tex>O(n^2+ \mathrm{SA})</tex>, где <tex>\mathrm{SA}</tex> {{---}} время построения суффиксного массива.
==== Оптимальное решение ====
===== Идея =====
Будем перебирать всевозможные подстроки <tex>s</tex> строки <tex>t</tex> такие, что они входят в <tex>t</tex> дважды и удовлетворяют условию 2 при любых <tex>i</tex> и <tex>j</tex>, где <tex>i</tex> и <tex>j</tex> {{---}} суффиксы, соответствующие двум любым вхождениям <tex>s</tex> в <tex>t</tex> (т.е. не обязательно непересекающимся).Для каждой такой строки <tex>s</tex> попробуем найти <tex>i</tex> и <tex>j</tex>, удовлетворяющие условию 1.
Таким образом, мы рассмотрим все строки, соответствующие условиям 1 и 2, и, следовательно, найдем ответ. Алгоритм корректный.
===== Алгоритм =====
# Будем идти по суффиксному массиву в порядке лексикографической сортировки суффиксов. В стеке будем хранить префиксы уже рассмотренных суффиксов <tex>k</tex> длины <tex>lcp_klcp[k']</tex> (т.е. строки <tex>s</tex>) в порядке увеличения длины. Для каждой строки из стека также будем хранить минимальный по длине суффикс <tex>i</tex> и максимальный по длине <tex>j</tex>. Обозначим за <tex>st</tex> вершину стека, а за <tex>s</tex> {{---}} текущий рассматриваемый суффикс.
# Возможны три случая:
#* <tex>lcp[|st'] | = lcp[s']</tex><br>Тогда просто обновляем <tex>i</tex> и <tex>j</tex> для вершины стека.#* <tex>lcp[|st'] | \geqslant lcp[s']</tex><br>В этом случае добавляем новую вершину в стек и обновляем для нее неё <tex>i</tex> и <tex>j</tex>.#* <tex>lcp[|st'] | \leqslant lcp[s']</tex><br>Достаем вершину из стека и ''пробрасываем'' значения <tex>i</tex> и <tex>j</tex> из нее неё в новую вершину стека. Это нужно для того, чтобы не потерять значения <tex>i</tex> и <tex>j</tex>, которые были посчитаны для строк большей длины, но так же актуальны для строк меньшей длины.
# Если в какой-то момент <tex>i</tex> и <tex>j</tex> станут удовлетворять условию 1, обновляем ответ.
===== Оценка времени работы =====
Т.к. построение суффиксного массива и подсчет подсчёт <tex>lcp</tex> выполняется за <tex>O(n)</tex> , и для каждого суффикса мы выполняем <tex>O(1)</tex> операций, то итоговое время работы <tex>O(n+ \mathrm{SA})</tex>, где <tex>\mathrm{SA}</tex> {{---}} время построения суффиксного массива.
==См. также==
