请注意random库与chrono库均是C++11。

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#include <chrono>
#include <iostream>
#include <random>

using namespace std;
typedef long long LL;
typedef unsigned long long ULL;

// 生成 [a, b] 范围内的整数
// 其中 INT_MIN <= a <= b <= INT_MAX
int rand(int a, int b) {
    static mt19937 rng(chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count());
    return uniform_int_distribution<int>(a, b)(rng);
}

// 生成 [a, b] 范围内的整数
// 其中 0 <= a <= b <= UNSIGNED_INT_MAX
unsigned rand(unsigned a, unsigned b) {
    static mt19937 rng(chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count());
    return uniform_int_distribution<unsigned>(a, b)(rng);
}

// 生成 [a, b] 范围内的整数
// 其中 LONG_LONG_MIN <= a <= b <= LONG_LONG_MAX
LL rand(LL a, LL b) {
    static mt19937_64 rng(chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count());
    return uniform_int_distribution<LL>(a, b)(rng);
}

// 生成 [a, b] 范围内的整数
// 其中 0 <= a <= b <= UNSIGNED_LONG_LONG_MAX
ULL rand(ULL a, ULL b) {
    static mt19937_64 rng(chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count());
    return uniform_int_distribution<ULL>(a, b)(rng);
}

int main() {
    const LL MAX = 1e10;
    cout << rand(-MAX, MAX);
    return 0;
}

用处

一含有特定二进制位数 N 的容器，相当于 bool 数组，但压缩内存至每一个二进制位。

申明

bitset<N> bset，其中 N 为字面常量，表示 bitset 中的二进制位个数。如 bitset<10> bset;

常用方法

bitset(unsigned long val) 用 val 构造一个对应的 bitset (至 C++11 前)

bitset(unsigned long long val) 用 val 构造一个对应的 bitset (自 C++11 始)

bitset(string val) 用 val 构造一个对应的 bitset

bool operator[] 获取特定二进制位的值

bool test(pos) 获取特定二进制位的值，但有越界检查：如果越界，抛出 std::out_of_range 异常。

multimap

介绍

基本与 map 相同，但除去了 operator[]， 因为其特点是相同 key 的值在 multimap 中可以多个存在。需要强调的，与 map 有明显不同的常用方法：

常用方法

iterator insert(value) 插入键值对，返回插入后该元素的迭代器

size_type erase(key) 删除所有关键字与 key 相等的键值对，返回删除的元素个数

void erase(iterator pos) 删除对应位置元素

size_type count(key) 统计关键字为 key 的元素个数

iterator find(key) 查找关键字与 key 相等的键值对，返回对应位置的迭代器。如果不存在则返回 end() 。如果有多个关键字与 key 相等的键值对，返回的迭代器指向哪一个不定。

pair<iterator, iterator> equal_range(key) 查找关键字与 key 相等的键值对，返回迭代器对，描述与 key 相等的键值对的区间 [first, last) 。

代码示例

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#include <iostream>
#include <map>

using namespace std;

typedef multimap<int, char>::iterator iterType;

int main() {
    multimap<int, char> mp;
    mp.insert(make_pair(1, 'A'));
    mp.insert(make_pair(2, 'B'));
    mp.insert(make_pair(2, 'C'));
    mp.insert(make_pair(2, 'D'));
    mp.insert(make_pair(4, 'E'));
    mp.insert(make_pair(3, 'F'));
    pair<iterType, iterType> range = mp.equal_range(2);
    for (iterType it = range.first; it != range.second; ++it) {
        cout << it->first << ' ' << it->second << '\n';
    }
    return 0;
}

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output

2 B
2 C
2 D

multiset

介绍

与上述 multimap 的用法基本相同，只是每个元素只有一个值 key，而没有对应的 value。

相关定义及其证明

sa 后缀数组 suffix array

保存 $0 \sim n-1$ 的全排列，含义是把所有后缀按字典序排序后，后缀在原串中的位置。$suffix(sa[i]) < suffix(sa[i + 1])$

$sa[,]$ 记录位置，即“排第i的后缀是谁”。

rk 名次数组 rank array

保存 $0 \sim n-1$ 的全排列，$rk[i]$ 的含义是 $suffix(i)$ 在所有后缀中按字典序排序的名次。

$rk[,]$ 记录排名，即“第以第i个字符起始的后缀子串在所有后缀子串中排第几”。

sa 与 rk 的关系

$sa[,]$ 与 $rk[,]$ 是一一对应的关系，且互为逆运算。于是

可用 $rk[,]$ 推导 $sa[,]$： for (int i = 0; i < n; ++i) sa[rk[i]] = i;

可用 $sa[,]$ 推导 $rk[,]$： for (int i = 0; i < n; ++i) rk[sa[i]] = i;

LCP 最长公共前缀

LCP 即 Longest Common Prefix，最长公共前缀。

记 $LCP(i, j)$ 为 $suffix(sa[i])$ 与 $suffix(sa[j])$ 的最长公共前缀长度，即排序后第 $i$ 个后缀与第 $j$ 个后缀的最长公共前缀长度

LCP Lemma (LCP引理)

若 $0 \lt i \lt j \lt k \le n-1$，则 $LCP(i, k) = min{LCP(i, j),,LCP(j, k)}$。

证明：

设 $p=min{LCP(i, j), LCP(j, k)}$ ，则 $LCP(i, j) \ge p ,;LCP(j, k) \ge p$。

又设 $suffix(sa[i])=u,;suffix(sa[j])=v,;suffix(sa[k])=w$ ①。

我们记 $a=_{len}b$表示字符串 $a$ 长度为 $len$ 的前缀与字符串 $b$ 的长度为 $len$ 的前缀相等。

则由 $u={LCP(i,j)}v$ 可得 $u={p}v, ; v=_{p}w$ 。

于是可得 $u=_{p}w$。即 $LCP(i, k) \ge p = min{LCP(i, j),,LCP(j, k)}$。

现在我们再证 $LCP(i,k) \gt p$ 是不可能的。

又设存在一个 $q \gt p$，$LCP(i, k) = q$。

则可得 $u[i] = w[i]$ 对任意 $i \in [1, q]$ 均成立。由于 $q \gt p$，所以上式中的一个是 $u[p+1] = w[p+1]$。

由 ① 得 $u[p+1] \leq v[p+1] \leq w[p+1]$。结合上一行得 $u[p+1]=v[p+1]=w[p+1]$。

而 $p=min{LCP(i, j), LCP(j, k)}$，即 $u[p+1] \neq v[p+1]$ 或 $v[p+1] \ne w[p+1]$。

出现矛盾，故不存在 $q$ ，使得假设 $LCP(i, k) = q \gt p$ 成立。即得 $LCP(i, k) \le p$。

故得 $LCP(i, k) \ge p$ 且 $LCP(i, k) \le p$。

最后 $LCP(i, k) = min{LCP(i, j), LCP(j, k)}$。

LCP Theorem(LCP定理)

若 $i \lt j$ 则 $LCP(i, j) = min{LCP(k - 1, k)},;i \lt k \le j$

证明：由 LCP Lemma 与数学归纳法可得。

height 高度数组

$height[,]$ 是一个辅助数组，和最长公共前缀 (LCP) 相关。

令 $height[i]=LCP(i-1,i),;1 \lt i \le n$ ，即 $suffix(sa[i-1])$ 与 $suffix(sa[i])$ 的最长公共前缀长度。

为了描述方便，记 $h[i]$ 为 $height[rank[i]]$ ，即后缀 $suffix(i)$ 与 $suffix(sa[rank[i]-1])$ 的LCP长度。

有一个很重要的性质可以让我们在 $O(N)$ 的时间内求得 $height[]$ 数组：$h[i] \ge h[i-1] - 1$ 。

证明：

设 $suffix(k)$ 是排在 $suffix(i-1)$ 前一名的后缀，则它们的LCP长度为 $h[i-1]$。两者都去掉第一个字符，得到 $suffix(k+1)$ 与 $suffix(i)$ 。

① 若 $h[i-1] \le 1$ ，即 $h[i-1]-1 \le 0$ ，则 $h[i] \ge h[i-1] - 1$ 显然成立。

② 若 $h[i-1] \gt 1$ ，则在上面去掉第一个字符的过程中是去掉的两者LCP中的第一个字符，那么 $suffix(k+1)$ 与 $suffix(i)$ 的LCP长度就至少为 $h[i] \ge [h-1]-1$ 。

故 $h[i] \ge h[i-1]-1$ 得证。

倍增+基数排序 求 sa, rk, height 三数组

个人模板，供参考。设字符串长度为 $N$，则下面代码求三数组的复杂度为 $O(N;logN)$。

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#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>

using namespace std;

const int N = 1e6 + 50;

char s[N];
int sa[N], rk[N], cnt[N], height[N], t1[N], t2[N];

void calcSA(char *s, int n) {
    int m = 256;
    int i, *x = t1, *y = t2;
    for (i = 1; i <= m; ++i) cnt[i] = 0;
    for (i = 1; i <= n; ++i) ++cnt[x[i] = s[i]];
    for (i = 2; i <= m; ++i) cnt[i] += cnt[i - 1];
    for (i = n; i >= 1; --i) sa[cnt[x[i]]--] = i;
    for (int k = 1; k <= n; k <<= 1) {
        int p = 0;
        for (i = n - k + 1; i <= n; ++i) y[++p] = i;
        for (i = 1; i <= n; ++i)
            if (sa[i] > k) y[++p] = sa[i] - k;
        for (i = 1; i <= m; ++i) cnt[i] = 0;
        for (i = 1; i <= n; ++i) ++cnt[x[i]];
        for (i = 2; i <= m; ++i) cnt[i] += cnt[i - 1];
        for (i = n; i >= 1; --i) sa[cnt[x[y[i]]]--] = y[i];
        swap(x, y);
        x[sa[1]] = 1;
        p = 1;
        for (i = 2; i <= n; ++i)
            x[sa[i]] = (y[sa[i - 1]] == y[sa[i]] && y[sa[i - 1] + k] == y[sa[i] + k]) ? p : ++p;
        if (p >= n) break;
        m = p;
    }
    for (i = 1; i <= n; ++i) rk[sa[i]] = i;
    for (int i = 1, k = 0; i <= n; ++i) {
        if (rk[i] == 1) {
            height[rk[i]] = 0;
        } else {
            if (k) --k;
            int j = sa[rk[i] - 1];
            while (i + k <= n && j + k <= n && s[i + k] == s[j + k]) ++k;
            height[rk[i]] = k;
        }
    }
}

int main() {
    scanf("%s", s + 1);
    int len = strlen(s + 1);
    calcSA(s, len);
    for (int i = 1; i <= len; ++i) printf("%d ", sa[i]);
    return 0;
}

后记

https://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/p/6618870.html

https://blog.csdn.net/qq_37774171/article/details/81776029

从上两文中做了一些参考，但部分证明感觉并不浅显易懂，在加以个人理解后最后形成此文。

堆是一种数据结构，而priority_queue (优先队列)是一个基于二叉堆的STL容器。

堆有很多种类，但以下提及的堆均为二叉堆。

以下是一个例子。将新元素20插入二叉堆：

所以对一个二叉堆，有3种基本操作：

1. 插入：将 val 插入堆。

2. 取堆顶：查看堆顶元素值。（即整个堆中最大或最小值）

3. 出堆：将堆顶元素出堆。