注：这是本人的课堂笔记。

字符串是由字符连接而成的序列。

KMP 算法

例题：P3375

KMP 算法是一种字符串匹配算法，可以在 O(\lvert s_1 \rvert + \lvert s_2 \rvert) 的时间复杂度内完成字符串匹配。

KMP 算法的核心是利用已经匹配的信息来避免重复匹配。以下讲解字符串下标均从 1 开始。

具体地说，KMP 算法预处理出一个 next 数组。next_i 代表模式串 [1 \ldots i] 区间内子串的最长公共前后缀（即通常说的最长相等前后缀）的长度（这里说的最长公共前后缀不包含字符串本身），即 [1 \ldots i] 区间内子串的 border。例如，字符串 ab 的 border 是 0；字符串 aba 的 border 是 1，即字符 a。

要求 next 数组：首先，next_1 必定为 0。在求后续 next_i 值的时候，可以借助 next_{i-1} 的信息。注意到，设模式串为 t，当 t_{next_{i-1}+1} 与 t_i 相等时，next_i \leftarrow next_{i-1} + 1；当 t_{next_{i-1}+1} 与 t_i 不相等时，可能有更短的公共前后缀，于是，我们可以对 j \leftarrow next_{i-1} 继续迭代求 next_j 的值，直到满足 t_{next_{j}+1} 与 t_i 相等，推出 next_i \leftarrow next_j + 1。由此，有如下代码：

ne[1] = 0;
for (int i=2, j=0; i<=m; i++) { // s2 为模式串
    while (j && s2[i] != s2[j+1]) j = ne[j];
    if (s2[i] == s2[j+1]) j++;
    ne[i] = j;
}

求出 next 数组后，我们进行字符串匹配。设待匹配串为 s，模式串为 t。当 s_i 与 t_{j+1} 相等时，可以将 j 向右移动一位（j \leftarrow j+1）；否则，由于已经求得 next 数组，容易注意到，t_{1 \ldots j} 有长度为 next_j 的公共前后缀，而 s_i 向前 j 个字符与 t_{1 \ldots j} 是相同的，所以其也具有公共前后缀。所以可以发现，s_i 向前 j 个字符的公共前后缀中的后缀，与 t_{1 \ldots j} 的公共前后缀的前缀是相同的，可以不用再重复匹配，于是，不断将 j \leftarrow next_j，迭代找到满足 s_i = t_{j+1} 的最长公共前后缀长度，再进行匹配，即可避免重复匹配。当 j = \lvert t \rvert 时，代表匹配完成。由此，有如下代码：

for (int i=1, j=0; i<=n; i++) {
    while (j && s1[i] != s2[j+1]) j = ne[j];
    if (s1[i] == s2[j+1]) j++;
    if (j == m) {
        cout << i - m + 1 << '\n';
        j = ne[j];
    }
}

Manacher 算法

例题：P3805

Manacher 算法可以做到在 O(n) 的时间复杂度内求出最长回文子串的长度。

定义：奇回文串为长度为奇数的回文串。对于奇回文串，其中央字符位置为其回文中心。奇回文串开头到回文中心的长度为回文半径。

为了使所有回文串都具有回文中心，我们在回文串的每个字符中间增加一个特殊字符（如 #，首尾也加），这样每个回文串都成为了奇回文串，都拥有了回文中心。则对于任意回文串，其回文串长度就是增加字符后的回文半径减去 1。

设有一个右端点 R 最靠右（不一定最长）的回文串回文中心为 C，左端点为 L。要计算以 i 为中心的回文串的最大回文半径 p_i：若 i < r，则在 C 的另一侧存在一个 i 的对应点 i' = 2C - i，而 i' 肯定在 i 之前计算过了，所以可以由 i' 的信息推出 i 的信息。当 i' 回文串在上述大回文串 s_{L \dots R} 的范围内时，可以全部代换，否则只能代换到这个回文串内部的部分。超出 R 的部分进行暴力扩展。最后更新 R、C 和答案。代码如下：

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int N = 2.5e7;
int n, p[N], ans;
char s[N], S[N];

int main() {
	
	ios::sync_with_stdio(false);
	cin.tie(nullptr); cout.tie(nullptr);
	
	cin >> s;
	
	n = strlen(s);
	S[0] = '$', S[1] = '#';
	int k = 2;
	for (int i=0; i<n; i++) S[k++] = s[i], S[k++] = '#';
	S[k] = '&';
	n = k;
	
	int R = 1, C = 1;
	for (int i=1; i<n; i++) {
		if (i <= R) p[i] = min(p[2*C-i], R-i+1);
		else p[i] = 1;
		while (S[i-p[i]] == S[i+p[i]]) p[i]++;
		if (i + p[i] > R) R = i + p[i] - 1, C = i;
		ans = max(ans, p[i]);
	}
	
	cout << ans - 1;
	
	return 0;
} 

Trie 字典树

例题：P8306

字典树（又称 Trie 树）是一种存储和维护字符串的树形数据结构。

字典树的根节点为空，下面每个节点代表一个字符。每个字符串从根节点开始顺序向下存储，如果节点不存在需要新建，已经存在的节点是可以复用的，也就是两个或多个字符串的公共前缀，例如 abc 和 abd 可以共用 a 和 b 两个节点；但 ab 和 ba 不能共用节点，因为它们没有公共前缀。

字典树在存储时按照二维数组的方式进行存储：第一维（下面称作行）代表字符在原字符串中的位置，长度由最大的字符串长度决定；第二维（下面称作列）将字符映射为整数，由字符集的大小决定。每个节点所存储的是它下一个节点的行号。

例如，存储 abc、b、bc 三个字符串。设 a 对应 0，b 对应 1，以此类推，字典树表格如下：

核心代码：

int getch(char ch) {
	if ('A' <= ch && ch <= 'Z') return ch - 'A';
	if ('a' <= ch && ch <= 'z') return ch - 'a' + 26;
	if ('0' <= ch && ch <= '9') return ch - '0' + 52;
}

void insert(char str[]) {
	int u = 0, len = strlen(str);
	for (int i=0; i<len; i++) {
		int a = getch(str[i]);
		if (!trie[u][a]) trie[u][a] = ++tot;
		u = trie[u][a];
		num[u]++;
	}
}

int find(char str[]) {
	int u = 0, len = strlen(str);
	for (int i=0; i<len; i++) {
		int a = getch(str[i]);
		if (!trie[u][a]) return 0;
		u = trie[u][a];
	}
	return num[u];
}