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我阅读了 Steven Halim 和 Felix Halim 的书 Competitive Programming 3

我正在阅读关于字符串的章节。我正在尝试理解后缀数组构造算法。我不明白基数排序部分。（虽然，我了解基数排序和计数排序的工作原理）

这是书中的代码

#define MAX_N 100010 // second approach: O(n log n)
char T[MAX_N]; // the input string, up to 100K characters
int n; // the length of input string

int RA[MAX_N], tempRA[MAX_N]; // rank array and temporary rank array
int SA[MAX_N], tempSA[MAX_N]; // suffix array and temporary suffix array

int c[MAX_N]; // for counting/radix sort

void countingSort(int k) { // O(n)

    int i, sum, maxi = max(300, n); // up to 255 ASCII chars or length of n
    memset(c, 0, sizeof c); // clear frequency table

    for (i = 0; i < n; i++){ // count the frequency of each integer rank
        c[i + k < n ? RA[i + k] : 0]++;
    }
    for (i = sum = 0; i < maxi; i++) {
        int t = c[i]; c[i] = sum; sum += t; 
    }
    for (i = 0; i < n; i++){ // shuffle the suffix array if necessary
        tempSA[c[SA[i]+k < n ? RA[SA[i]+k] : 0]++] = SA[i];
    }
    for (i = 0; i < n; i++){ // update the suffix array SA
        SA[i] = tempSA[i];
    }
}

void constructSA() { // this version can go up to 100000 characters
    int i, k, r;
    for (i = 0; i < n; i++) RA[i] = T[i]; // initial rankings
    for (i = 0; i < n; i++) SA[i] = i; //initial SA: {0, 1, 2, ..., n-1}

    for (k = 1; k < n; k <<= 1) { // repeat sorting process log n times
        countingSort(k); //actually radix sort:sort based on the second item
        countingSort(0); // then (stable) sort based on the first item

        tempRA[SA[0]] = r = 0; // re-ranking; start from rank r = 0

        // compare adjacent suffixes
        for (i = 1; i < n; i++){
            // if same pair => same rank r; otherwise,increase r
            tempRA[SA[i]] = (RA[SA[i]] == RA[SA[i-1]] && RA[SA[i]+k] == RA[SA[i-1]+k]) ? r : ++r;           
        }

        for (i = 0; i < n; i++){// update the rank array RA
            RA[i] = tempRA[i];
        }

        if (RA[SA[n-1]] == n-1) break; // nice optimization trick
    } 
}

有人可以解释countingSort（）函数的这些行中发生了什么吗？

for (i = sum = 0; i < maxi; i++) {
    int t = c[i]; c[i] = sum; sum += t; 
}
for (i = 0; i < n; i++){ // shuffle the suffix array if necessary
    tempSA[c[SA[i]+k < n ? RA[SA[i]+k] : 0]++] = SA[i];
}
for (i = 0; i < n; i++){ // update the suffix array SA
    SA[i] = tempSA[i];
}

非常感谢您宝贵的时间。

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1 回答 1

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首先计算每个唯一排名的 startIndex。

备注： c[]这里代表排名，而不仅仅是个人角色。

// compute cumulates of rankings
for (i = sum = 0; i < maxi; i++) {
    int t = c[i]; c[i] = sum; sum += t; 
}

使用刚刚计算的 startIndices 对 Suffix 数组重新排序。根据SA[i]+k后缀的排名。

// shuffle the suffix array if necessary
for (i = 0; i < n; i++){ 
    tempSA[c[SA[i]+k < n ? RA[SA[i]+k] : 0]++] = SA[i];
}

从临时数组复制回更新的值

// copy the updated values back to SA
for (i = 0; i < n; i++){ 
    SA[i] = tempSA[i];
}

这意味着从 position 开始的后缀i按 place 后缀的排名进行排序(i+k)。

k我们按位置的长度后缀对每个长度后缀k进行排序i+k。我们可以这样做，因为在之前的迭代中，所有后缀都按长度排序k。

之后，我们从第一个索引再次排序。哪个是大小排名k。由于排序是稳定的，所有后缀现在都按长度排序k*2。

如果排名中的两个连续后缀数组不再相等，我们的下一步是更新排名。

for (i = 1; i < n; i++){
    // if same pair => same rank r; otherwise,increase r
    tempRA[SA[i]] = (RA[SA[i]] == RA[SA[i-1]] && RA[SA[i]+k] == RA[SA[i-1]+k]) ? r : ++r;           
}

如果k他们的尺寸排名startIndex相同，并且他们的排名startIndex+k相同。那么 size 的排名startIndex也是一样的k*2。

这也应该解释以下内容：

if (RA[SA[n-1]] == n-1) break; // nice optimization trick

这意味着此时当前大小的排名都是唯一的。所以所有后缀也是唯一的，不需要进一步排序。

步进示例：

  a   b   c   x   a   b   c   d 
--------------------------------INIT-
  0   1   2   3   4   5   6   7 // SA
 97  98  99 120 97  98  99  100 // RA
---------------------------------K=1-
  0   2   5   7   1   3   4   6 // SA
  0   1   2   4   0   1   2   3 // RA
---------------------------------K=2-
  1   3   5   7   0   2   4   6 // SA
  1   3   5   7   0   2   4   6 // RA

countintSort 步骤 K=1 的示例：

// count frequencies
c['a']=2;
c['b']=2;
c['c']=2;
c['d']=1;
c['x']=1;

// switch them to startindices
c['a']=0;
c['b']=2;
c['c']=4;
c['d']=6; // e.g. in total there are 6 suffixes smaller than starting with d (2 x a, 2 x b, 2 x c)
c['x']=7;

// determine the new SA position
tempSA[c[rank(SA[i]+k)]++] = SA[i];
// decomposing first iteration
tempSA[c[rank(SA[0]+k)]++] = SA[0]; // i = 0
tempSA[c[rank(SA[0]+1)]++] = SA[0]; // k = 1
tempSA[c[rank(1)]++] = 0; // SA[0] = 0
tempSA[c['b']++] = 0; // rank(1) = 'B'
tempSA[2] = 0; // c['b']=2 => 2++ = 3

换句话说：将当前第一个后缀数组放在后 k 个位置开始的 suffixArray 的 startIndex 处。并将 startIndex 增加一，以便下一次出现不会覆盖。

// all other iterations resulting in:
tempSA[0] = 7 // d (sorted by EMPTY)
tempSA[1] = 3 // x (sorted by a)
tempSA[2] = 0 // a (sorted by b)
tempSA[3] = 4 // a (sorted by b)
tempSA[4] = 1 // b (sorted by c)
tempSA[5] = 5 // b (sorted by c)
tempSA[6] = 6 // c (sorted by d) 
tempSA[7] = 2 // c (sorted by d)

// last step is simply copying those values to SA (I suppose you know why this is)

这就是我能给你的全部内容，如果你仍然有问题，请尝试使用调试器完成它或打印出你有疑问的子结果。

于 2015-12-21T19:47:08.077 回答