Lyndon 分解

Lyndon 分解

首先我们介绍 Lyndon 分解的概念。

Lyndon 串：对于字符串 s ，如果 s 的字典序严格小于 s 的所有后缀的字典序，我们称 s 是简单串，或者 Lyndon 串。举一些例子，a,b,ab,aab,abb,ababb,abcd 都是 Lyndon 串。当且仅当 s 的字典序严格小于它的所有非平凡的循环同构串时， s 才是 Lyndon 串。

Lyndon 分解：串 s 的 Lyndon 分解记为 s=w_1w_2\cdots w_k ，其中所有 w_i 为简单串，并且他们的字典序按照非严格单减排序，即 w_1\ge w_2\ge\cdots\ge w_k 。可以发现，这样的分解存在且唯一。

Duval 算法

Duval 可以在 O(n) 的时间内求出一个串的 Lyndon 分解。

首先我们介绍另外一个概念：如果一个字符串 t 能够分解为 t=ww\cdots\overline{w} 的形式，其中 w 是一个 Lyndon 串，而 \overline{w} 是 w 的前缀（ \overline{w} 可能是空串），那么称 t 是近似简单串（pre-simple），或者近似 Lyndon 串。一个 Lyndon 串也是近似 Lyndon 串。

Duval 算法运用了贪心的思想。算法过程中我们把串 s 分成三个部分 s=s_1s_2s_3 ，其中 s_1 是一个 Lyndon 串，它的 Lyndon 分解已经记录； s_2 是一个近似 Lyndon 串； s_3 是未处理的部分。

整体描述一下，该算法每一次尝试将 s_3 的首字符添加到 s_2 的末尾。如果 s_2 不再是近似 Lyndon 串，那么我们就可以将 s_2 截出一部分前缀（即 Lyndon 分解）接在 s_1 末尾。

我们来更详细地解释一下算法的过程。定义一个指针 i 指向 s_2 的首字符，则 i 从 1 遍历到 n （字符串长度）。在循环的过程中我们定义另一个指针 j 指向 s_3 的首字符，指针 k 指向 s_2 中我们当前考虑的字符（意义是 j 在 s_2 的上一个循环节中对应的字符）。我们的目标是将 s[j] 添加到 s_2 的末尾，这就需要将 s[j] 与 s[k] 做比较：

  1. 如果 s[j]=s[k] ，则将 s[j] 添加到 s_2 末尾不会影响它的近似简单性。于是我们只需要让指针 j,k 自增（移向下一位）即可。
  2. 如果 s[j]>s[k] ，那么 s_2s[j] 就变成了一个 Lyndon 串，于是我们将指针 j 自增，而让 k 指向 s_2 的首字符，这样 s_2 就变成了一个循环次数为 1 的新 Lyndon 串了。
  3. 如果 s[j]<s[k] ，则 s_2s[j] 就不是一个近似简单串了，那么我们就要把 s_2 分解出它的一个 Lyndon 子串，这个 Lyndon 子串的长度将是 j-k ，即它的一个循环节。然后把 s_2 变成分解完以后剩下的部分，继续循环下去（注意，这个情况下我们没有改变指针 j,k ），直到循环节被截完。对于剩余部分，我们只需要将进度“回退”到剩余部分的开头即可。

代码实现

下面的代码返回串 s 的 Lyndon 分解方案。

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// C++ Version
// duval_algorithm
vector<string> duval(string const& s) {
  int n = s.size(), i = 0;
  vector<string> factorization;
  while (i < n) {
    int j = i + 1, k = i;
    while (j < n && s[k] <= s[j]) {
      if (s[k] < s[j])
        k = i;
      else
        k++;
      j++;
    }
    while (i <= k) {
      factorization.push_back(s.substr(i, j - k));
      i += j - k;
    }
  }
  return factorization;
}

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# Python Version
# duval_algorithm
def duval(s):
    n, i = len(s), 0
    factorization = []
    while i < n:
        j, k = i + 1, i
        while j < n and s[k] <= s[j]:
            if s[k] < s[j]:
                k = i
            else:
                k += 1
            j += 1
        while i <= k:
            factorization.append(s[i : j - k])
            i += j - k
    return factorization

复杂度分析

接下来我们证明一下这个算法的复杂度。

外层的循环次数不超过 n ，因为每一次 i 都会增加。第二个内层循环也是 O(n) 的，因为它只记录 Lyndon 分解的方案。接下来我们分析一下内层循环。很容易发现，每一次在外层循环中找到的 Lyndon 串是比我们所比较过的剩余的串要长的，因此剩余的串的长度和要小于 n ，于是我们最多在内层循环 O(n) 次。事实上循环的总次数不超过 4n-3 ，时间复杂度为 O(n) 。

最小表示法（Finding the smallest cyclic shift）

对于长度为 n 的串 s ，我们可以通过上述算法寻找该串的最小表示法。

我们构建串 ss 的 Lyndon 分解，然后寻找这个分解中的一个 Lyndon 串 t ，使得它的起点小于 n 且终点大于等于 n 。可以很容易地使用 Lyndon 分解的性质证明，子串 t 的首字符就是 s 的最小表示法的首字符，即我们沿着 t 的开头往后 n 个字符组成的串就是 s 的最小表示法。

于是我们在分解的过程中记录每一次的近似 Lyndon 串的开头即可。

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// C++ Version
// smallest_cyclic_string
string min_cyclic_string(string s) {
  s += s;
  int n = s.size();
  int i = 0, ans = 0;
  while (i < n / 2) {
    ans = i;
    int j = i + 1, k = i;
    while (j < n && s[k] <= s[j]) {
      if (s[k] < s[j])
        k = i;
      else
        k++;
      j++;
    }
    while (i <= k) i += j - k;
  }
  return s.substr(ans, n / 2);
}

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# Python Version
# smallest_cyclic_string
def min_cyclic_string(s):
    s += s
    n = len(s)
    i, ans = 0, 0
    while i < n / 2:
        ans = i
        j, k = i + 1, i
        while j < n and s[k] <= s[j]:
            if s[k] < s[j]:
                k = i
            else:
                k += 1
            j += 1
        while i <= k:
            i += j - k
    return s[ans : n / 2]

习题

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