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回文木 (Palindromic Tree)

Last updated at Posted at 2025-03-22

まえがき

この記事は投稿者(NokonoKotlin)の個人サイトの記事から Qiita 用に移植 & 加筆したものです。 (この文言は記事が剽窃でないことを周知するためのものであり、個人サイトの宣伝ではないことをあらかじめご了承ください。)

回文木

列 $S$ の連続部分列に登場する回文の種類数は $O(|S|)$ 個しかないので、$S$ に登場する全ての回文をノードとして管理し、回文同士の関係を辺で表現したグラフを構築することができます。ノード $P$ が表す回文を $p$ とおくと、ノード $P$ は以下の $2$ 種類の辺を持ちます。

  • $P.\mathrm{connect}[c] := $ 回文 $c + p + c $ に対応するノード。ただし $S$ の連続部分列でないなら null
  • $P.\mathrm{Suffix}\mathrm{Link} := P$ の接尾辞のうち、$S$ の連続部分列であるもので最長の回文のノード

このように構築したグラフにおいて、辺集合を各ノードの $\mathrm{Suffix}\space \mathrm{Link}$ のみに置き換えた部分グラフのことを、$S$ の回文木といいます。

また、ノードとして表現する回文は全て $S$ の連続部分列なので、それぞれのノードは回文自体を保持するのではなく、回文が登場する区間の情報を保持します。一つの回文が $S$ に複数回登場する場合、その登場箇所のいずれか一つを持ちます。

構築

列 $S$ の回分木がすでに構築されているとします。$S$ の末尾に新たな要素 $c$ を push したものを $S\prime$ として、$S$ の回文木から $S\prime$ の回文木を構築する方法を考えます。ただしここで言う回文木は、先の $2$ 種類の辺の両方をメンバにもつ有向グラフを指すものとします。

回文は元の列の連続部分列なので、列 $S$ の末尾に $c$ を加えた結果として新たにできる回文は、$S$ の回文接尾辞 (接尾辞かつ回文) のいずれかの両端に $c$ を加えた形であると言えます。ここで、$S\prime$ で新たにできる回文が複数存在しないことを背理法によって証明します。新たにできる回文が複数存在すると仮定し、うち任意の $2$ 種類を選んでそれらを $A,B$ としたとき、$A,B$ について以下が言えます。

  • $|A| < |B|$ としても一般性を損なわない。
  • $A,B$ は $S\prime$ の接尾辞かつ回文なので、$B$ が回文ならば $A$ は $B$ の接頭辞である。
  • $B$ の接頭辞は $B$ 自身を除いて $S\prime$ の終端に到達しないので、$A$ は $S$ に含まれる。

PalindromicTree.001.jpeg

よって新たな回文はそもそも存在しないか、$S$ の回文接尾辞の両端に $c$ を付け加えてできる $S\prime$ の接尾辞のうち最長のもののみであるとがわかります。このことから、回文木の構築のキーは最長の回文接尾辞を管理することであると言えます。

$S\prime$ の回文木は $S$ の回文木と最長回文接尾辞のノードから新たに構築することができます。よって空列 $\phi$ の回文木を定義することができれば、再帰的に回文木のアルゴリズムを設計することができます。

実装の簡略化のため、空列 $\phi$ の回文木を以下の $2$ 種類のノードを使って定義します。

  • $\mathrm{seed} := S $ の連続部分列 $[x,x-1)$ の空回文を表すノード。長さが $-1$ の不自然な空回文。
  • $\mathrm{empty} := S $ の連続部分列 $[x,x)$ の空回文を表すノード。長さが $0$ で、自然な定義。

空列 $\phi$ の最長回文接尾辞は $\mathrm{empty}$ と対応します。

PalindromicTree.002.jpeg

$\mathrm{seed}$ の $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ 先は NULL であり、$\mathrm{empty}$ の $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ 先は $\mathrm{seed}$ とします。また、$\mathrm{seed}.\mathrm{connect}[c]$ は $c$ のみからなる長さ $1$ の回文にリンクし、$\mathrm{empty}.\mathrm{connect}[c]$ は長さ $2$ の回文 $c+c$ にリンクします。

PalindromicTree.003.jpeg

また、長さ $1$ の回文の $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ 先は $\mathrm{empty}$ とします。

PalindromicTree.004.jpeg

遷移

初期状態の定義ができたところで、次は $S \space(+c)\space\rightarrow S\prime$ の遷移の話に移ります。$S$ の最長回文接尾辞を $F$ として、以下の手順によって $S\prime$ の回文木を構築できます。

  1. $F.\mathrm{connect}[c]$ が $S\prime$ の接尾辞なら、$F = F.\mathrm{connect}[c]$ として終了する ($F.\mathrm{connect}[c]$ が存在しなければ新たに生成して試す)。
  2. 操作 1 で終了しなければ、$F$ を $F$ の $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ 先で置き換えて再度手順を実行する。

最終的な $F$ が $S\prime$ の最長回文接尾辞に対応します。操作を終了した後は、$S\prime$ を新たに $S$ とします。

PalindromicTree.005.jpeg

$\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ の定義より、この手順は $S$ の接尾辞の候補全てをカバーできており、長い回文接尾辞から操作 1 で解が見つかって打ち切られるまで調べるので、新たな $F$ ($F\prime$ とする) は $S\prime$ の最長回文接尾辞です。

PalindromicTree.006.jpeg

$S\prime$ で新たな回文が発見される場合、$S\prime$ の回文木構築の手順の操作 1 で $F.\mathrm{connect}[c]$ を新たに生成する必要があります。この場合、$\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ もまた新たに構築する必要があります。

PalindromicTree.007.jpeg

区別しやすいように、$S\prime$ の最長回文接尾辞を $F\prime$ とし、$F\prime = G.\mathrm{connect}[c]$ である $G$ (操作 1 で $F\prime$ に繋がる $S$ の回文接尾辞) を考えます。

PalindromicTree.008.jpeg

$F\prime$ の自身を除く回文接尾辞は $G + c$ の回文接尾辞なので、$G$ の $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ を辿り、両端に $c$ をつけても $S\prime$ の回文接尾辞であるものが見つかれば、$F\prime$ からその回文接尾辞に $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ をリンクして終了します。定義より、$\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ を順に辿ることで最長のものを見つけられます。


末尾に n を追加する様子

PalindromicTree.009.jpeg

$F\prime = G.\mathrm{connect}[$n$]$ を構築する様子です。今回は $F$ = oko の両端に n をつけたものが $S\prime$ の回文接尾辞だったので、$F\prime$ = nokon です。

PalindromicTree.010.jpeg

両端に n を加えると $S\prime$ の回文接尾辞となる $S$ の回文接尾辞を、$G$ の $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ を用いて探索する様子です。

PalindromicTree.011.jpeg

$G$ の $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ を辿ると、条件を満たすものの候補を大きい順に探索することができます。


末尾に o を追加する様子

PalindromicTree.012.jpeg

$F\prime = G.\mathrm{connect}[$o$]$ を構築する様子です。

PalindromicTree.013.jpeg

両端に o を加えると $S\prime$ の回文接尾辞となる $S$ の回文接尾辞を、$G$ の $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ を用いて探索する様子です。

PalindromicTree.014.jpeg

$G$ の $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ を辿ると、条件を満たすものの候補を大きい順に探索することができます。

計算量

回文木の構築において、最長回文接尾辞 $F$ を見つけるために $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ を辿る回数は、$F$ のグラフにおける深さが増加した回数で抑えることができます。これは $O(|S|)$ です。また、新しいノード $F\prime$ の $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ を構築するために $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ を辿る回数は、「$F$ の $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ の深さ」から「$F\prime$ の $\mathrm{Suffix}\mathrm{Link}$ の深さ」への増減が $F$ のグラフにおける深さの増加以下 であることから $O(|S|)$ 回です。

問題例

Library Checker にあるものや ABC398-F などを解くことができます。

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