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原串：本文约定用\(t?\)或\(st?\)表示
字符串比较：对于两个字符串\(x?\),\(y?\)
对于\(1\le i\le min(len_x,len_y)?\)，若\(x_i \neq y_i?\),则当前字符小的那个字符串小
如果到字符串末都比较不出结果，则长度长的字符串大
（其实就是字典序）
（如果两个字符串相同，先出现的排前面）
\(SA_i?\)：第\(i?\)大的后缀的开始位置
\(rank_i?\):字符串中，后缀开始位置为\(i?\)的的排名（可重复）
\(SA?\)与\(rank?\)是逆运算
\(LCP?\):即最长公共前缀
基数排序
对于一个有两个关键字的序列，我们要使其有序（先按第一关键字大小，如果相同，再按第二关键字大小排序）。
那么，我们可以先按第二关键字排序，此时序列是按照第二关键字从小到大排序的。我们再从左到右，按第一关键字排序。这样就可以使得其有序。这就是基数排序，基数排序是稳定的。
举个栗子：
(1,6)(1,5)(2,3)(3,4)(8,5)(16,43)(2,20)(4,28)
按第二关键字排序后
(2,3)(3,4)(1,5)(8,5)(1,6)(2,20)(4,28)(16,43)
按第一关键字排序后
(1,5)(1,6)(2,3)(2,20)(3,4)(4,28)(8,5)(16,43)
此时序列有序
排名
我们可以使用以下代码段来求排名
//排名从0开始编号
for (int i=0;i<=maxg;i++) sum[i]=0;
for (int i=n-1;i>=0;i--)
sum[rank[i]]++;
for (int i=1;i<maxg;i++)
sum[i]+=sum[i-1];//前缀和，意义是小于等于此数的有多少
for (int i=n;i>0;i--)//后出现的名次大
sa[--sum[rank[i]]]=i;请自行思考此程序段的正确性。
关于后缀数组的构造，有倍增与\(DC3?\)两种算法。本文主要介绍倍增算法。
我们可以对从每个字符开始，长度为\(2^i?\)的字符串进行排序（当字符串长度不足时，根据上文定义，在后面补比所有出现过字符还要小的字符）。当到达\(len_t\le 2^i?\)，显然所有字符串的排名会变得不重复。并且当长度为\(2^i?\)的字符串排名不重复时，长度为\(2^{i+1}?\)的字符串排名也不重复。
当我们知道长度为\(2^i?\)的排名时，如何求出长度为\(2^{i+1}?\)的排名呢？我们知道\(2 \times 2^i=2^{i+1}?\)，如下图，看出什么了吗？
其实，我们可以直接用\(2^i?\)的排名搞。以前半段的排名为第一关键字，以后半段的排名作为第二关键字，做基数排序，就可以知道新的排名了。
所以，我们只用在字符串中求出长度为\(2^0=1?\)的排名，后面的排名都可以通过基数排序求出。
我们的程序基本成形了，步骤如下：
1.求出长度为\(2^0?\)的排名
2.基数排序，由\(2^i?\)的排名求出\(2^{i+1}?\)的排名
3.处理每个后缀的排名
不过这里还要介绍一个优化：第二关键字其实不用排序，我们可以通过以下方法得出顺序：
设长度为\(2^i?\)
1.长度不到\(2^i?\)的字符串，按从长到短的顺序加入数组
2.从前往后遍历\(SA?\)，若\(SA_i-2^i \ge 0?\)（字符串从0开始），则将其加入数组
此数组即为第二关键字的排序。
上代码（luogu3809）
本题就是求最终的\(SA?\)数组，处理完输出即可。当然，本题中可以把基数排序换成快排。
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int rank[1000100],nrank[1000100],sa[1000100],sum[1000100],ans[1000100],n,p[1000100];
string st;
bool the_same(int x,int y,int l)
{
if (rank[x]!=rank[y]) return false;
if ((x+l>=n&&y+l<n) || (x+l<n&&y+l>=n))return false;
if (x+l>=n&&y+l>=n) return true;
return rank[x+l]==rank[y+l];
}
int main()
{
cin>>st;
n=st.size();
int maxg=max(128,n);
for (int i=0;i<n;i++)
sum[rank[i]=int(st[i])]++;
for (int i=1;i<=128;i++)
sum[i]+=sum[i-1];
for (int i=n-1;i>=0;i--)
sa[--sum[rank[i]]]=i;
for (int l=1;l<n;l<<=1)
{
int k=0;
for (int i=n-l;i<n;i++) p[++k]=i;
for (int i=0;i<n;i++)
if (sa[i]-l>=0) p[++k]=sa[i]-l;//第二关键字排序
for (int i=0;i<=maxg;i++) sum[i]=0;
for (int i=n-1;i>=0;i--)
sum[rank[i]]++;
for (int i=1;i<maxg;i++)
sum[i]+=sum[i-1];
for (int i=n;i>0;i--)
sa[--sum[rank[p[i]]]]=p[i];
nrank[sa[0]]=0;
int ns=0;
for (int i=1;i<n;i++)
{
if (!the_same(sa[i],sa[i-1],l))
{
nrank[sa[i]]=++ns;
}
else
{
nrank[sa[i]]=ns;
}
}
for (int i=0;i<n;i++)
{
rank[i]=nrank[i];
nrank[i]=0;
}
if (ns==n-1) break;
}
for (int i=0;i<n;i++)
cout<<sa[i]+1<<" ";
return 0;
}有了\(rank?\)与\(sa?\)数组，我们可以做的事还不多，那么我们现在引入一个新数组\(height?\)，其意义是排名相邻的两个后缀的\(LCP?\)的长度,显然，一个个求会TLE。如何优化呢？
我们现在引入一些东西：
对于两个字符串，其\(LCP?\)长度为它们中间的所有\(height?\)的最小值（易证）
定义\(h?\)数组为某一个后缀与排名前一位的后缀的\(LCP?\)的长度
\(\huge h_i \ge h_{i-1}-1\)
证明：
定义\(j?\)是开头为\(sa_{rank_{i-1}}?\)的字符串,其\(LCP?\)为\(h_i?\)。
那么以\(j+1?\)与\(i?\)的\(LCP?\)显然是\(h_i-1?\)
由上面的定理，得\(j+1\)至\(i\)中间的\(height\)值大于等于\(h_i-1\)。
显然，\(rank_i>rank_{j+1}?\)，且\(h_i?\)在\(j+1?\)到\(i-1?\)之间。
证毕。
所以，\(height_{rank_i}>height_{rank_{i-1}}?\)
所以，我们可以按照\(rank?\)顺序，求出\(height?\)，时间复杂度降为\(O(N)?\)
代码如下
void calc_height()
{
int j=0;
for (int i=0;i<n;i++)
{
if (j) j--;
if (!rank[i])
{
j=0;
continue;
}
for (int k=sa[rank[i]]+j,l=sa[rank[i]-1]+j;;)
{
if (st[k]==st[l]) j++,k++,l++;else break;
}
height[rank[i]]=j;
}
}参考资料:
[1] 罗穗骞,IOI2009 国家集训队论文《后缀数组——处理字符串的有力工具》2009.1
原文：https://www.cnblogs.com/fmj123/p/10290469.html