Hướng dẫn cho Cắt Xâu
Chỉ sử dụng khi thực sự cần thiết như một cách tôn trọng tác giả và người viết hướng dẫn này.
Chép code từ bài hướng dẫn để nộp bài là hành vi có thể dẫn đến khóa tài khoản.
Chép code từ bài hướng dẫn để nộp bài là hành vi có thể dẫn đến khóa tài khoản.
Authors:
\(\color{red}{\text{Spoiler Alert}_{{}_{{}^{{}^{ promax}}}}}\)
\(\color{red}{\text{Khuyến khích bạn đọc trước khi đọc phần lời giải xin hãy thử code ra thuật của mình dù nó có sai hay đúng}}\)
\(\color{red}{\text{Sau đó từ phần bài giải và thuật toán trước đó mà đối chiếu, rút nhận xét với thuật của mình và thu được bài học (không lãng phí thời gian đâu).}}\)
\(\color{blue}{\text{Công thức QHD : }dp[j] = dp[j] + dp[i - 1] \text{ khi đoạn A(i,j) xuất hiện trong B}}\)
\(\color{orange}{\text{Subtask 1}}\)
- So sánh đoạn con \(A(i,j)\) và \(B(p,p + j - i + 1)\)
- Duyệt lần lượt \(i\) và \(j\) với \((i \le j)\) sau đó duyệt \(p(p \le |B|)\) và \(q(p \le q \le p + j - i + 1)\).
- \(\color{purple}{\text{Độ phức tạp : } O(|A|^2 * |B|^2)}\)
\(\color{orange}{\text{Subtask 2}}\)
- Chúng ta sẽ sử dụng thuật toán \(hash\) để so sánh \(A(i,j)\) và \(B(p,p + j - i + 1)\) trong \(O(1)\).
- \(\color{purple}{\text{Độ phức tạp : } O(|A|^2 * |B|)}\)
\(\color{orange}{\text{Subtask 3}}\)
- Đẩy tất cả mã \(hash\) của các đoạn con trong \(B\) lên \(map\).
- Khi đó tìm đoạn \(A(i,j)\) có trong \(B\) hay không chỉ mất \(O(log((|B| * (|B| - 1))/2))\).
- \(\color{purple}{\text{Độ phức tạp : } O(|A|^2 * log((|B| * (|B| - 1))/2))}\)
\(\color{orange}{\text{Subtask 4}}\)
- Sử dụng \(Binary-Search\) lên \(i\) phân để tìm ra đoạn con \(A(i,j)\) xuất hiện trong \(B\) là dài nhất.
- Lúc này \(dp_j = dp_{j - 1} + dp_{j - 2} + ... + dp_{i - 1}\) vì \(A(i,j)\) xuất hiện trong \(B\) thì \(A(i + k(1 \le k \le j - i),j)\) cũng xuất hiện trong \(B\).
- Sử dụng mảng \(prefix\) với \(prefix_i = dp_1 + dp_2 + ... + dp_i\) để có thể tính \(dp_{j - 1} + dp_{j - 2} + ... + dp_{i - 1}\) trong \(O(1)\).
- \(\color{purple}{\text{Độ phức tạp : } O(|A| * log(|A|) * log((|B| * (|B| - 1))/2))}\)
\(\color{orange}{\text{Subtask 5}}\)
- Áp dụng \(Two-pointer\) thay vì \(Binary-Search\).
- Sử dụng \(SuffixArray\) lên xâu \(B\).
- Khi đó chúng ta sẽ tìm \(A(i,j)\) có xuất hiện trong \(B\) hay không với độ phức tạp là \(O(log(|B|) * (j - i + 1))\).
- Sử dụng thuật toán \(hash\) để giảm độ phức tạp.
- Khi đoạn \(A(i,i + mid)\) xuất hiện trong \(B\) thì tăng \(mid\), ngược lại thì giảm \(mid\).
C++while (L1 <= R1){ int mid1 = (L1 + R1) >> 1; if (mid1 - sa[mid] > y - x) R1 = mid1 - 1; else{ ll v = GetHash_B(sa[mid],mid1) , u = GetHash_A(x,x + mid1 - sa[mid]); if (v == u) L1 = mid1 + 1; else R1 = mid1 - 1; } }
- \(\color{purple}{\text{Độ phức tạp : } O(2*|A|*log(|A|)*log(|B|))}\)
Bình luận
Solution của mình hơi khác một tí chỗ Suffix Array thay vì chỉ là xâu \(B\) thì của mình là \(A+B\) để tiện tạo mảng \(LCP\) thông qua thuật toán Kasai từ đó dễ tạo mảng \(longest[i]\).
Độ phức tạp tốt nhất có thể cho bài này là \(O(|A| + |B|)\).
anh cho em hỏi phần tạo mảng SA anh làm ntn trong O(|A|+|B|) vậy ạ ?
Nên dùng SA \((|A|+|B|).log(|A|+|B|)\) vì nó khá ngắn, dễ hiểu trong lập trình thi đấu.
em muốn hỏi thêm để biết thêm thuật ấy ạ :v
Thuật toán Suffix Array Ko - Aluru