
- 資料結構與演算法
- DSA - 首頁
- DSA - 概述
- DSA - 環境搭建
- DSA - 演算法基礎
- DSA - 漸進分析
- 資料結構
- DSA - 資料結構基礎
- DSA - 資料結構和型別
- DSA - 陣列資料結構
- 連結串列
- DSA - 連結串列資料結構
- DSA - 雙向連結串列資料結構
- DSA - 迴圈連結串列資料結構
- 棧與佇列
- DSA - 棧資料結構
- DSA - 表示式解析
- DSA - 佇列資料結構
- 搜尋演算法
- DSA - 搜尋演算法
- DSA - 線性搜尋演算法
- DSA - 二分搜尋演算法
- DSA - 插值搜尋
- DSA - 跳躍搜尋演算法
- DSA - 指數搜尋
- DSA - 斐波那契搜尋
- DSA - 子列表搜尋
- DSA - 雜湊表
- 排序演算法
- DSA - 排序演算法
- DSA - 氣泡排序演算法
- DSA - 插入排序演算法
- DSA - 選擇排序演算法
- DSA - 歸併排序演算法
- DSA - 希爾排序演算法
- DSA - 堆排序
- DSA - 桶排序演算法
- DSA - 計數排序演算法
- DSA - 基數排序演算法
- DSA - 快速排序演算法
- 圖資料結構
- DSA - 圖資料結構
- DSA - 深度優先遍歷
- DSA - 廣度優先遍歷
- DSA - 生成樹
- 樹資料結構
- DSA - 樹資料結構
- DSA - 樹的遍歷
- DSA - 二叉搜尋樹
- DSA - AVL樹
- DSA - 紅黑樹
- DSA - B樹
- DSA - B+樹
- DSA - 伸展樹
- DSA - 字典樹
- DSA - 堆資料結構
- 遞迴
- DSA - 遞迴演算法
- DSA - 使用遞迴實現漢諾塔
- DSA - 使用遞迴實現斐波那契數列
- 分治法
- DSA - 分治法
- DSA - 最大最小值問題
- DSA - Strassen矩陣乘法
- DSA - Karatsuba演算法
- 貪心演算法
- DSA - 貪心演算法
- DSA - 旅行商問題(貪心演算法)
- DSA - Prim最小生成樹
- DSA - Kruskal最小生成樹
- DSA - Dijkstra最短路徑演算法
- DSA - 地圖著色演算法
- DSA - 分數揹包問題
- DSA - 帶截止日期的作業排程
- DSA - 最優合併模式演算法
- 動態規劃
- DSA - 動態規劃
- DSA - 矩陣鏈乘法
- DSA - Floyd Warshall演算法
- DSA - 0-1揹包問題
- DSA - 最長公共子序列演算法
- DSA - 旅行商問題(動態規劃)
- 近似演算法
- DSA - 近似演算法
- DSA - 頂點覆蓋演算法
- DSA - 集合覆蓋問題
- DSA - 旅行商問題(近似演算法)
- 隨機化演算法
- DSA - 隨機化演算法
- DSA - 隨機化快速排序演算法
- DSA - Karger最小割演算法
- DSA - Fisher-Yates洗牌演算法
- DSA 有用資源
- DSA - 問答
- DSA - 快速指南
- DSA - 有用資源
- DSA - 討論
字尾陣列演算法
字尾陣列是一種資料結構,用於儲存給定字串的所有後綴的字典序。它對於各種字串處理問題非常有用,例如模式匹配、搜尋、查詢最長公共字首等等。這個陣列可以快速找到模式在一個較大的文字中的位置。
字尾陣列如何工作?
假設文字為“Carpet”。要構建其後綴陣列,請按照以下步驟操作:
生成給定文字的所有後綴。在這種情況下,可能的字尾可能是“carpet”、“arpet”、“rpet”、“pet”、“et”、“t”。
對所有後綴進行排序。所有按排序順序排列的字尾為“arpet”、“carpet”、“et”、“pet”、“rpet”和“t”。
因此,字尾陣列如下:[1, 0, 4, 3, 2, 5]。

要將此後綴陣列用於模式匹配,我們可以在排序後的字尾上執行二分搜尋,以查詢以模式開頭的字尾的範圍。例如,讓我們取上述字串“Carpet”,我們想找到模式“ar”,我們可以將其與字尾陣列中的中間字尾“pet”進行比較。
由於“ar”小於此後綴,因此我們可以丟棄字尾陣列的右半部分,並在左半部分繼續二分搜尋。最終,我們會發現以“ar”開頭的字尾在原始字串中的位置為“1”。
讓我們看看字尾陣列的輸入輸出場景:
Input: string: "AABABCEDBABCDEB" Output: Pattern found at index: 3 Pattern found at index: 9 Pattern found at index: 1
示例
以下示例說明了字尾陣列在模式匹配中的工作原理。
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> // Structure of suffixes struct Suffix { int index; char suff[100]; }; // Function to compare two suffixes for sorting int strCompare(const void* a, const void* b) { struct Suffix* s1 = (struct Suffix*)a; struct Suffix* s2 = (struct Suffix*)b; return strcmp(s1->suff, s2->suff); } // Function to fill the suffix array int* fillSuffixArray(char* txt, int n) { struct Suffix* suffixes = (struct Suffix*) malloc(n * sizeof(struct Suffix)); // Store suffixes and their indexes in an array for (int i = 0; i < n; i++) { suffixes[i].index = i; strncpy(suffixes[i].suff, &(txt[i]), n - i); suffixes[i].suff[n-i] = '\0'; } // Sort the suffixes qsort(suffixes, n, sizeof(struct Suffix), strCompare); // Store indexes of all sorted suffixes in the suffix array int* suffixArr = (int*) malloc(n * sizeof(int)); for (int i = 0; i < n; i++) suffixArr[i] = suffixes[i].index; // Deallocate the dynamic memory free(suffixes); return suffixArr; } // binary search on suffix array and find all occurrences of pattern void suffixArraySearch(char* pat, char* txt, int* suffixArr, int n) { int m = strlen(pat); // binary search for pattern in text using the built suffix array int l = 0, r = n - 1; while (l <= r) { int mid = l + (r - l) / 2; char substr[100]; strncpy(substr, &(txt[suffixArr[mid]]), m); substr[m] = '\0'; int res = strncmp(pat, substr, m); if (res == 0) { printf("Pattern found at index: %d\n", suffixArr[mid]); // Move to the left of mid int temp = mid - 1; while (temp >= 0 && strncmp(pat, &(txt[suffixArr[temp]]), m) == 0) { printf("Pattern found at index: %d\n", suffixArr[temp]); temp--; } // Move to the right of mid temp = mid + 1; while (temp < n && strncmp(pat, &(txt[suffixArr[temp]]), m) == 0) { printf("Pattern found at index: %d\n", suffixArr[temp]); temp++; } return; } if (res < 0) r = mid - 1; else l = mid + 1; } printf("Pattern not found\n"); } int main() { char txt[] = "AAAABCAEAAABCBDDAAAABC"; // pattern to be searched char pat[] = "AAABC"; int n = strlen(txt); int* suffixArr = fillSuffixArray(txt, n); suffixArraySearch(pat, txt, suffixArr, n); free(suffixArr); return 0; }
#include <iostream> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; // Structure of suffixes struct Suffix { int index; string suff; }; // Function to compare two suffixes for sorting bool strCompare(Suffix a, Suffix b) { return a.suff < b.suff; } // Function to fill the suffix array int* fillSuffixArray(string txt, int n) { Suffix* suffixes = new Suffix[n]; // Storing suffixes and indexes in an array for (int i = 0; i < n; i++) { suffixes[i].index = i; suffixes[i].suff = txt.substr(i, n - i); } // Sorting the suffixes sort(suffixes, suffixes+n, strCompare); // Store indexes of all sorted suffixes in suffix array int* suffixArr = new int[n]; for (int i = 0; i < n; i++) suffixArr[i] = suffixes[i].index; // Deallocate the dynamic memory delete[] suffixes; return suffixArr; } // binary search on the suffix array and find all occurrences of pattern void suffixArraySearch(string pat, string txt, int* suffixArr, int n) { int m = pat.length(); // binary search for the pattern int l = 0, r = n - 1; while (l <= r) { int mid = l + (r - l) / 2; string substr = txt.substr(suffixArr[mid], m); if (pat == substr) { cout << "Pattern found at index: " << suffixArr[mid] << endl; // Move to the left of mid int temp = mid - 1; while (temp >= 0 && txt.substr(suffixArr[temp], m) == pat) { cout << "Pattern found at index: " << suffixArr[temp] << endl; temp--; } // Move to the right of mid temp = mid + 1; while (temp < n && txt.substr(suffixArr[temp], m) == pat) { cout << "Pattern found at index: " << suffixArr[temp] << endl; temp++; } return; } if (pat < substr) r = mid - 1; else l = mid + 1; } cout << "Pattern not found" << endl; } int main() { string txt = "AAAABCAEAAABCBDDAAAABC"; // pattern to be searched string pat = "AAABC"; int n = txt.length(); int* suffixArr = fillSuffixArray(txt, n); suffixArraySearch(pat, txt, suffixArr, n); delete[] suffixArr; return 0; }
import java.util.Arrays; public class Main { // Structure of suffixes static class SuffixCmpr implements Comparable<SuffixCmpr> { int index; String suff; // Constructor public SuffixCmpr(int index, String suff) { this.index = index; this.suff = suff; } // to sort suffixes alphabetically public int compareTo(SuffixCmpr other) { return this.suff.compareTo(other.suff); } } // method to build a suffix array public static int[] fillsuffixArray(String s) { int n = s.length(); SuffixCmpr[] suffixes = new SuffixCmpr[n]; // Create and sort suffixes for (int i = 0; i < n; i++) { suffixes[i] = new SuffixCmpr(i, s.substring(i)); } Arrays.sort(suffixes); // Store indexes of all sorted suffixes int[] fillsuffixArray = new int[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { fillsuffixArray[i] = suffixes[i].index; } return fillsuffixArray; } // method to search a pattern in a text using suffix array public static void suffixArraySearch(String pattern, String txt, int[] suffArr) { int n = txt.length(); int m = pattern.length(); // binary search for the pattern in the text using suffix array int l = 0, r = n - 1; while (l <= r) { int mid = l + (r - l) / 2; int res = pattern.compareTo(txt.substring(suffArr[mid], Math.min(suffArr[mid] + m, n))); if (res == 0) { System.out.println("Pattern found at index: " + suffArr[mid]); // Move to previous suffix in the sorted array int temp = mid - 1; while (temp >= 0 && txt.substring(suffArr[temp], Math.min(suffArr[temp] + m, n)).equals(pattern)) { System.out.println("Pattern found at index: " + suffArr[temp]); temp--; } // Move to next suffix in the sorted array temp = mid + 1; while (temp < n && txt.substring(suffArr[temp], Math.min(suffArr[temp] + m, n)).equals(pattern)) { System.out.println("Pattern found at index: " + suffArr[temp]); temp++; } return; } if (res < 0) r = mid - 1; else l = mid + 1; } System.out.println("Pattern not found"); } public static void main(String[] args) { String txt = "AAAABCAEAAABCBDDAAAABC"; String pattern = "AAABC"; // Filling the suffix array int[] suffArr = fillsuffixArray(txt); // Calling method to Search pattern in suffix array suffixArraySearch(pattern, txt, suffArr); } }
def fill_suffix_array(txt): # Array of tuples, each tuple stores the index and suffix suffixes = [(i, txt[i:]) for i in range(len(txt))] # Sort the suffixes suffixes.sort(key=lambda x: x[1]) # Return the list of indices after sorting return [suff[0] for suff in suffixes] def suffixArraySearch(pat, txt, suffix_arr): n = len(txt) m = len(pat) # Iterate over the suffix array for i in range(n): if txt[suffix_arr[i]:min(suffix_arr[i] + m, n)] == pat: print(f"Pattern found at index: {suffix_arr[i]}") def main(): txt = "AAAABCAEAAABCBDDAAAABC" pat = "AAABC" suffix_arr = fill_suffix_array(txt) suffixArraySearch(pat, txt, suffix_arr) if __name__ == "__main__": main()
輸出
Pattern found at index: 8 Pattern found at index: 1 Pattern found at index: 17
字尾陣列的複雜度
使用字尾陣列進行模式匹配的優點是它只需要 O(m log n) 時間,其中 m 是模式的長度,n 是字串的長度。缺點是首先構建字尾陣列需要 O(n log n) 時間和 O(n) 空間。
廣告