SPOJ DISUBSTR - Distinct Substrings 后缀数组，转化

DISUBSTR - Distinct Substrings

no tags 

Given a string, we need to find the total number of its distinct substrings.

Input

T- number of test cases. T<=20;
Each test case consists of one string, whose length is <= 1000

Output

For each test case output one number saying the number of distinct substrings.

Example

Sample Input:
2
CCCCC
ABABA

Sample Output:
5
9

Explanation for the testcase with string ABABA: 
len=1 : A,B
len=2 : AB,BA
len=3 : ABA,BAB
len=4 : ABAB,BABA
len=5 : ABABA

Thus, total number of distinct substrings is 9.

用后缀数组做，感觉太强啦，考虑dc3的基数排序可以拿到O(n)的复杂度，这也是最好的复杂度了

但是为了好写我用的倍增，而且题目中也没有给出字符是仅有大写字母还是可能含有特殊字符，所以用的是倍增+归并排序的写法

之所以用归并排序而不用快速排序的理由是，论文上是用了计数排序来完成倍增，而它每一次计数排序都是能够保证稳定性的

由于第二关键字是通过上一次的结果直接算出来，因此这就要求对第一关键字排序是必须要保持稳定性，不然会打乱第二关键字的顺序

这道题实际上是论文的板题。。。

因为一个子串必然是一个后缀的前缀

具体做法是按照sa[1]->sa[len]的方向计算，每一次可以有len-sa[i]+1个新子串(这个后缀的前缀数)，可是考虑重复的问题，需要减去height[i]也就是和上一个后缀的lcp

PS：我这里因为有一个raw[len++]=-1的操作，因此len和sa的全都加了1，实际上在计算的时候应该是len-sa[i]-1

#include 
#include 
#include 

using namespace std;
const int maxm=1010;

int times,len,wa[maxm],wb[maxm],raw[maxm],sa[maxm],*x,*y,height[maxm],_rank[maxm];
void da(),calheight();
bool cmp(int* r,int a,int b,int L){return r[a]==r[b]&&r[a+L]==r[b+L];}
char c;

int main(){
    ios_base::sync_with_stdio(false);
    (cin>>times).get();
    while(times--){
        for(len=0;cin.get(c)&&c!='\n';raw[len++]=c);
        raw[len++]=-1;
        da();
        calheight();

        int ans=0;
        for(int i=1;i=j)y[p++]=sa[i]-j;
        for(i=0;i