笔试算法题（40）：后缀数组 & 后缀树（Suffix Array & Suffix Tree）

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[L]称为后缀数组，其元素值存储的是suffix(i)的起始字符在string中的位置；
每一个suffix[i]对应在SA[k]数组中的一个位置，将这个对应的位置存储为Rank[i]，时间复杂度为O(N)；对于任意两个 suffix[i]和suffix[j]，由于知晓其在Rank[L]中的前后位置，所以在O(1)的时间内就可以得出他们的字典序大小关系；
构建SA[i]数组中相邻元素的最长公共前缀（LCP，Longest Common Prefix），Height[i]表示SA[i]和SA[i-1]的LCP(i, j)；H[i]=Height[Rank[i］表示Suffix[i]和字典排序在它前一名的后缀子串的LCP大小；

对于正整数i和j而言，最长公共前缀的定义如下:

LCP(i, j) =lcp(Suffix(SA[i]), Suffix(SA[j])) = min(Height[k]|i+1<=k<=j)；

也就是计算LCP(i, j)等同于查找Height数组中下表在i+1到j之间的元素最小值

下述例子中如果LCP(0, 3)，则最小值为2，则"aadab"和"aabaaaab"的LCP为2

　　后缀数组的构建：

为了方便比较，创建后缀数组前都会在string的末尾添加一个$字符表示字符串的结束，并且在字典序中最小；
使用常见的排序算法结合strcmp函数构建后缀数组，但strcmp为线性时间复杂度，所以不能体现后缀数组的时间优势；1989，Udi Manber & Gene Myers使用倍增算法（Doubling Algorithm）快速构造后缀数组，其利用了后缀子串之间的联系可将时间复杂度降至O(MlogN)，M为模式串的长度，N为目标串的长度；另外基数排序算法的时间复杂度为O(N)；Difference Cover mod 3（DC3）算法（Linear Work Suffix Array Construction）可在O(3N)时间内构建后缀数组；Ukkonen算法（On-line Construction of Suffix-Trees）可在O(N)的时间内构建一棵后缀树，然后再O(N)的时间内将后缀树转换为后缀数组，理论上最快的后缀数组构造法；
结论1：如果Aj =h Ak并且Aj+h <=h Ak+h，则Aj <=2*h Ak (其中j+h<n, k+h<n，=h表示字符串Aj的前h个字符与Ak的前h个字符字典序相等，并且=可以替换成<,<=, =, >, >=)
倍增算法中：输入为string的所有suffix[i]；按照<=h进行遍历排序，并且h的值在遍历时取"1,2,4,8,……2^n"，每次遍历保证后缀子串<=h有序；首先对h进行排序；当扩展到<=2h有序的时候，由于2h的前面h个字符已经比较过，所以只需要比较后面的h个字符，而后面的这h个字符恰好在前一次<=h有序的时候作为其他后缀的前h个字符已经比较过，所以一次遍历中字符串的比较开销为O(N)；长度为N的字符串需要进行logN次遍历（h的值为2^N），直到Rank[i]数组中没有相等的字符串；所以倍增算法的时间复杂度为O(NlogN)；其实基数排序可以有更好的时间复杂度O(N)；

给定string：abba，则可以得到suffix[4]的数组：A0=abba, A1=bba, A2=ba, A3=a

当h=1时，按照<=h排序：A0 =h A3 <h A2 =h A1

当
2h=2时，按照<=2h排序：对于A0和A3而言，A3的后半段结束字符$,则直接判定A3较小；A3与A2之间的小于关系不变；对于A1和A2
而言，因为A2 =h A1，所以只要比较a和ba的<=h的比较结果，其就是A3跟A2的<=h的比较结果；
利用倍增算法得到suffix[i]的有序数组Rank[i]之后，就可以分别在O(N)的时间复杂度内得到SA[i]数组和H[i]数组；

　　后缀数组的应用：

最长公共前缀（LCP，Longest Common Prefix）的后缀数组解法：构建SA[i]数组中相邻元素的最长公共前缀（LCP，Longest Common Prefix），Height[i]表示SA[i]和SA[i-1]的LCP；如果需要求解string中的后缀子串suffix[i]和 suffix[j]的LCP，则通过Rank数组取得两个后缀的排名m和n（m<n），则Height数组在m+1和n之间的最小值就是目标的 LCP；
最长回文子串（LPS，Longest Palindrome Substring）的后缀数组解法：如求字符串abcddcef的LPS，则将原字符串翻转并在前面加上$字符，最后连接到源字符串末尾变成 abcddcef$fecddcba，所以LPS转换为求新字符串某两个suffix子串的最长公共前缀；
最长公共子串（LCS，Longest Common Substring）的后缀数组解法：最长公共子串指的是字符必须靠在一起的子串，不同于最长公共子序列；一种解法是动态规划（Dynamic Programming），时间复杂度为O(N^2)；一种解法是KMP算法，时间复杂度为O(N^2)；一种解法是后缀数组解法，时间复杂度为 O(NlogN)；如求字符串S1：abcdefg和字符串S2：kgdefac的LCS，将S2前面加上$字符并连接到S1末尾变成 abcdefg$kgdefac，则LCS也转换为求新字符串中某两个suffic子串的最长公共前缀，但是这两个子串的起始位置必须在$前后；

样例：

 const int MAXL = , MAXN = ;

 struct SuffixArray {

         struct RadixElement {

                 int id, k[];

         } RE[MAXL], RT[MAXL];

         int N, A[MAXL], SA[MAXL], Rank[MAXL], Height[MAXL], C[MAXL];

         void RadixSort() {

                 int i, y;

                 for (y = ; y >= ; y--) {

                         memset(C, , sizeof(C));

                         for (i = ; i <= N; i++)

                                 C[RE[i].k[y］++;

                         for (i = ; i < MAXL; i++)

                                 C[i] += C[i - ];

                         for (i = N; i >= ; i--)

                                 RT[C[RE[i].k[y］--] = RE[i];

                         for (i = ; i <= N; i++)

                                 RE[i] = RT[i];

                 }

                 for (i = ; i <= N; i++) {

                         Rank[RE[i].id] = Rank[RE[i - ].id];

                         if (RE[i].k[] != RE[i - ].k[] || RE[i].k[] != RE[i - ].k[])

                                 Rank[RE[i].id]++;

                 }

         }

         void CalcSA() {

                 int i, k;

                 RE[].k[] = -;

                 for (i = ; i <= N; i++)

                         RE[i].id = i, RE[i].k[] = A[i], RE[i].k[] = ;

                 RadixSort();

                 for (k = ; k +  <= N; k *= ) {

                         for (i = ; i <= N; i++)

                                 RE[i].id = i, RE[i].k[] = Rank[i], RE[i].k[] =

                                                 i + k <= N ? Rank[i + k] : ;

                         RadixSort();

                 }

                 for (i = ; i <= N; i++)

                         SA[Rank[i］ = i;

         }

         void CalcHeight() {

                 int i, k, h = ;

                 for (i = ; i <= N; i++) {

                         if (Rank[i] == )

                                 h = ;

                         else {

                                 k = SA[Rank[i] - ];

                                 if (--h < )

                                         h = ;

                                 for (; A[i + h] == A[k + h]; h++)

                                         ;

                         }

                         Height[Rank[i］ = h;

                 }

         }

 } SA;

参考链接：
http://www.byvoid.com/blog/lcs-suffix-array/
http://dongxicheng.org/structure/suffix-array/
http://wenku.baidu.com/view/3338866b561252d380eb6ed7.html

补充：后缀树（Suffix Tree）

同后缀数组一样，后缀树是解决字符串处理的高效工具；后缀树基于Trie树的基本树形结构：
首先按照后缀的定义生成一个string的所有后缀子串suffix[i]，然后构建Trie树，由于在Trie树中一个substring不能是另一个 substring的前缀，所以需要在原始string的末尾加上一个$字符；而后缀树就是包含string所有后缀子串的压缩Trie树（Compressed Trie Tree）；
然后对Trie树进行压缩，原始定义的Trie树中，一条边仅代表一个字符，而对于没有分支的路径则可以将路径上的节点压缩成为一个节点，使得一条边代表多个字符；
接着针对具体问题构建广义后缀树（Generalized Suffix Tree）：由于构建后缀树的时候会在string末尾添加结束字符，则如果在不同的string添加不同的结束字符（$或者#），则可以在同一棵后缀树中包含多个字符串；
最后寻找最低公共祖先（Lowest Common Ancestor）：在后缀树中的LCA对应string中最长公共前缀（Longest Common Prefix），这一操作可以在O(1)完成；

　　后缀树的应用：

从目标串T中判断是否包含模式串P（时间复杂度接近KMP算法）；
从目标串T中查找最长的重复子串；
从目标串T1和T2中查找最长公共子串；
Ziv-Lampel无损压缩算法；
从目标串T中查找最长的回文子串；

参考连接：
http://blog.csdn.net/TsengYuen/article/details/4815921
http://www.allisons.org/ll/AlgDS/Tree/Suffix/

巴特西

笔试算法题（40）：后缀数组 & 后缀树（Suffix Array & Suffix Tree）

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