首先介绍一下LCALCA(LeastCommonAncestor)最近公共祖先，顾名思义，是指树上两点到根节点路径最早出现的公共节点，目前主要有两种算法一、在线的倍增算法（可在算出lca同时计算最小（大

思路：这题看了题解说是后缀数组做的，然后自己就偿试了一下，唉……没想到不管是不管是倍增算法的后缀还是DC3算法的后缀都T了，实在无计可施了，可能只有哗然可以过了。不过比赛那天题解说是没有卡后缀的。

HDU2586要注意只有简单边相连的图是一棵树，树有n-1条边倍增之前要先存双向边，以任意顶点为根（比如1）dfs遍历确定树。倍增前求f[i,j]时先赋值为-1便于判断f[ij-1]祖先存不存在倍增时先将两个点调至同一高度（注意最后的微调每次只上升一个高度）programhdu2586; constmaxm=15; vari,j,ans,t,l1,l,n,m,x,y,z:longint; f,g:

…，SA[n]，并且保证Suffix(SA[i])=0;i--)b[--count[str[a[i]]]]=a[i]; } voidsuffix(int*str,int*sa,intn,intm)//倍增算法计算出后缀数组

它可以由倍增算法在O(nlogn)的时间内构造出来。后缀数组的基本概念子串字符串S的子串r[i..j]

然后用倍增算法求出sa数组，再求出height数组。。。那么height数组里中由两个分立在那个隔开的字符两边的后缀中的最大值显然是答案。。

罗穗骞倍增算法代码intwa[maxn],wb[maxn],wv[maxn],ws[maxn]; intcmp(int*r,inta,intb,intl) {returnr[a]==r[b]&&r[a+

2.后缀数组的构建2.1构建后缀与名次数组2.1.1倍增算法   倍增算法的主要思路是：用倍增的方法对每个字符开始的长度为2^k的子字符串进行排序，求

重复子串又分为可重叠重复子串和不可重叠重复子串，这里只是简单讨论最长可重叠的重复子串，给出基本算法和基于后缀数组的算法；关于后缀数组，这里也只是用最简单的形式实现，对于后缀数组的倍增算法和DC3算法的实现以及不可重叠重复子串的问题可参见算法合集之

如果采用对每个后缀排序的方法来生成后缀数组，即使采用快速排序，由于每次比较的对象是字符串（设输入字符串的长度为n），因此每一个比较操作的复杂度不再是常数，而是O(n)，快速排序本身的平均情况下时间复杂度为O(nlgn)，因此总的时间复杂度是O(n^2*lgn)，如果考虑到采用快速排序最坏情况下复杂度为O(n^2)，那么最坏时总的复杂度为O(n^3)，显然在输入串长度很大时这种做法不可取。Prefi

http://www.cnblogs.com/staginner/archive/2012/02/02/2335600.html

重复子串又分为可重叠重复子串和不可重叠重复子串，这里只是简单讨论最长可重叠的重复子串，给出基本算法和基于后缀数组的算法；关于后缀数组，这里也只是用最简单的形式实现，对于后缀数组的倍增算法和DC3算法的实现以及不可重叠重复子串的问题可参见算法合集之

关键词： 后缀数组， 倍增算法， 基数排序，height[]数组，最长回文子串参考文献：《后缀数组_处理字符串的有效工具》。part I .  

在线算法主要有倍增算法和转RMQ算法。另外LCA还有2种更为高效的O(n)-O(1)算法

重复子串又分为可重叠重复子串和不可重叠重复子串，这里只是简单讨论最长可重叠的重复子串，给出基本算法和基于后缀数组的算法；关于后缀数组，这里也只是用最简单的形式实现，对于后缀数组的倍增算法和DC3算法的实现以及不可重叠重复子串的问题可参见算法合集之

1 /* *********************************************** 2 Author :kuangbin 3 Created Time :2013-9-5 9:45:17 4 File Name :F:\2013ACM练习\专题学习\LCA\POJ1330_3.cpp 5 ******************

我也很少在实际项目中用到过基数排序，最近，写了一篇博客文章叫做： 字符串之全文索引 ，这篇文章的下一篇文章要用到一个倍增算法。这个倍增算法，就可以非常巧妙的运用基数排序。

我也很少在实际项目中用到过基数排序，最近，写了一篇博客文章叫做： 字符串之全文索引 ，这篇文章的下一篇文章要用到一个倍增算法。这个倍增算法，就可以非常巧妙的运用基数排序。

我也很少在实际项目中用到过基数排序，最近，写了一篇博客文章叫做： 字符串之全文索引 ，这篇文章的下一篇文章要用到一个倍增算法。这个倍增算法，就可以非常巧妙的运用基数排序。

我也很少在实际项目中用到过基数排序，最近，写了一篇博客文章叫做： 字符串之全文索引 ，这篇文章的下一篇文章要用到一个倍增算法。这个倍增算法，就可以非常巧妙的运用基数排序。

近来一直想学习后缀数组，找到一种高效的实现方便的后缀数组算法，于是自然找到国家集训队论文-《后缀数组——处理字符串的有力工具》，内容大致可以看懂，但是由于算法基础以及读识代码的能力确实有限，一直没能看懂里面的2倍增算法

我就不吐槽这SA我看了几天了。论文里写的代码，真是呵呵。复杂度O(n*logn)。#include #include #include usingnamespacestd; constintN=5e4+3; intsa[N],rank[N],rank2[N],height[N],cnt[N],*x,*y; /* *aradix_sortwhichisbasedonthey[]. *how?a

//倍增算法构造后缀数组 //时间复杂度O(nlogn)空间复杂度O(n) #include #include #include usingnamespacestd; #defineMAXN110000

sa[i]，表示按后缀树那种排列方式，排在第i位的后缀是哪个后缀for循环里，y[i]表示对于现在的sa数组（排序处理到当前状况时），第二关键字第i大的第一关键字的位置x[i]表示上图中每次要排序的序列，首字母在i的后缀的排位，是rank数组基数排序：每个元素的值对应一个槽radix，统计各个槽的累积个数，就能得到那个元素的排位chars[maxn];intsa[maxn],t[maxn],t2[

www.cnblogs.com/staginner/archive/2012/02/02/2335600.html一开始看“小罗”写的论文和模板真的云里雾里，理解起来十分困难，后来结合一个百度贴吧里面的学习笔记总算是把倍增算法的代码的意思搞懂了

字符串aabaaaab的所有后缀目录 [隐藏] 1 基本概念2 倍增算法3 线性时间复杂度算法3.1 KS033.2 KA033.2.1 基本观察3.2.2 算法3.2.3 子问题字符集构造3.2.4 

/************************************************ 数据结构：后缀数组(Suffix_Array); 子串: 字符串S的子串r[i..j]，i≤j，表示r串中从i到j这一段， 也就是顺次排列r[i],r[i+1],...,r[j]形成的字符串; 后缀： 后缀是指从某个位置i开始到整个串末尾结束的一个特殊子串; 字符串r的从第i个字符开始的后缀表示为

在遇到求最近公共祖先的时候，会有三种常见的做法：对于简单的模拟题——直接模拟就好了；对于大题目中的求最近公共祖先的小桥段——用tarjan来求，因为好打不容易错；对于特意考察最近公共祖先，并且数据范围比较大的时候——用倍增算法

一直觉得倍增算法是个很神奇的东西，所以决定写点东西纪念一下它。

一直觉得倍增算法是个很神奇的东西，所以决定写点东西纪念一下它。

   把前面的倍增算法的内容看懂大概后，由于时间问题，就直接跳到calHeight()方法的研究中去！   在实际应用，仅有sa数组是不够的，为了快速求解，还需要一个height数组！

把前面的倍增算法的内容看懂大概后，由于时间问题，就直接跳到calHeight()方法的研究中去！在实际应用，仅有sa数组是不够的，为了快速求解，还需要一个height数组！

 在前面的博文里面分析了SA数组和rank数组的实现过程，实际上也就是倍增算法的思想分析！虽然思想上面懂了，但是代码实现还是很难理解的！因为代码里面做了太多的优化。 

在前面的博文里面分析了SA数组和rank数组的实现过程，实际上也就是倍增算法的思想分析！虽然思想上面懂了，但是代码实现还是很难理解的！因为代码里面做了太多的优化。

首先还是倍增算法的思想：   综合许大牛与罗大牛的论文，应该是很容易懂的！倍增其实就是排序的一种策略、这种策略要求对基数排序的思想有所理解！如果不懂基数排序，我觉得不用急着去学习后缀数组了！

首先还是倍增算法的思想：综合许大牛与罗大牛的论文，应该是很容易懂的！倍增其实就是排序的一种策略、这种策略要求对基数排序的思想有所理解！如果不懂基数排序，我觉得不用急着去学习后缀数组了！

感觉后缀数组的应用最主要的还是height数组，看懂倍增算法排序后缀已经非常困难了。然后再理解

id=3294 将n个字符串连成来，中间用一个不同的字符隔开，倍增算法求出后缀数组。然后二分答案，利用height值将后缀分为若干组，然后判断每组的

P.S.因为元素之差可能为负数，所以需要同时加上一个数使得新数组的元素均为正，同时注意倍增算法DoublingAlgorithm

#include constintmaxn=100010; intwa[maxn],wb[maxn],wv[maxn],ws[maxn]; intcmp(int*r,inta,intb,intl) {returnr[a]==r[b]&&r[a+l]==r[b+l];}//就像论文所说，由于末尾填了0，所以如果r[a]==r[b]（实际是y[a]==y[b]），说明待合并的两个长为j的字符串，前面

先用倍增算法算出sa数组、rank数组再算出height数组，最后二分查找0-n的长度，找一个最长的长度符合重复数量

先用倍增算法算出sa数组、rank数组再算出height数组，最后二分枚举长度，看是否符合出现在n/2个字符串中。

然后用倍增算法求sa数组、rank数组、height数组，然后利用height数组统计第一个串称A串的所有后缀与第二个串B串的所有后缀所共有的长度大于k的子串。  上面的

先用倍增算法算出sa数组、rank数组再算出height数组，最后二分查找0-n的长度，找一个最长的长度符合重复数量大于k。

题目就是按照后缀数组的倍增算法，因为倍增算法用倍增算法排序后，刚好可以统计这次得到的名次。

  首先献上模版 #include #include #include usingnamespacestd; constintMax=20001; intnum[Max]; intsa[Max],rank[Max],height[Max]; intwa[Max],wb[Max],wv[Max],wd[Max]; intcmp(int*r,inta,intb,intl){

如果采用对每个后缀排序的方法来生成后缀数组，即使采用快速排序，由于每次比较的对象是字符串（设输入字符串的长度为n），因此每一个比较操作的复杂度不再是常数，而是O(n)，快速排序本身的平均情况下时间复杂度为O(nlgn)，因此总的时间复杂度是O(n^2*lgn)，如果考虑到采用快速排序最坏情况下复杂度为O(n^2)，那么最坏时总的复杂度为O(n^3)，显然在输入串长度很大时这种做法不可取。Prefi

2539DescriptionAmusicalmelodyisrepresentedasasequenceofN(1#include#include#includeusingnamespacestd;///后缀数组 倍增算法

weneedtofindthetotalnumberofitsdistinctsubstrings.InputT-numberoftestcases.T#include#includeusingnamespacestd;///后缀数组 倍增算法

#includeusingnamespacestd;//---------------------------------------------//功能:2倍增算法生成后缀数组,参考罗穗骞论文//sa