解题方法提示
小Hi：上次我们已经学习了后缀自动机了，今天我们再来解决一个用到后缀自动机的问题。
小Ho：好！那我们开始吧！
小Hi：现在我们要对K=1..length(S)求出所有长度为K的子串中出现次数最多的子串的出现次数。小Ho你有什么想法么？
小Ho：我有一个Naive的想法。在上上周我们已经知道对于SAM中的一个状态st，endpos(st)就是st这个状态包含的子串在S中的所有结束位置（st包含所有子串都具有相同的结束位置集合）。每个不同的结束位置就对应了一次出现次数。所以如果我们能在构造SAM的过程中把endpos也都求出来，应该就能解决这个问题了。
小Hi：你这个思路不错，但是复杂度有些高。我们用|endpos(st)|表示endpos(st)的大小。那么对于一个状态st，|endpos(st)|最坏可能到达O(length(S))的级别，所有状态的|endpos(st)|之和最坏也可能达到O(length(S)^2)级别。
小Hi：比如对于S="aaaaa"，其状态如下，容易发现Σ|endpos(st)| = 1 + 2 + 3 + ...。
| 状态 | 子串 | endpos |
|---|---|---|
| S | 空串 | |
| 1 | a | {1,2,3,4,5} |
| 2 | aa | {2,3,4,5} |
| 3 | aaa | {3,4,5} |
| 4 | aaaa | {4,5} |
| 5 | aaaaa | {5} |
小Ho：所以如果我们对每个状态维护endpos的话，复杂度至少也是O(length(S)^2)的哦？那我们能不能只维护endpos(st)的大小，即|endpos(st)|，而不维护具体的endpos(st)呢？就像我们在上周只维护了maxlen(st)和minlen(st)，而不维护具体的substrings(st)。
小Hi：你这个想法也很不错。可惜如果用上周的增量法建SAM时维护|endpos(st)|的话，额外的代价有点高。举个例子，假设我们已经建好了S="aaaaa"的SAM：
| 状态 | 子串 | endpos | ｜endpos｜ |
|---|---|---|---|
| S | 空串 | ||
| 1 | a | {1,2,3,4,5,6} | 5 |
| 2 | aa | {2,3,4,5,6} | 4 |
| 3 | aaa | {3,4,5,6} | 3 |
| 4 | aaaa | {4,5,6} | 2 |
| 5 | aaaaa | {5,6} | 1 |
当我们增加一个字符'a'，建立S="aaaaaa"的SAM：
| 状态 | 子串 | endpos | ｜endpos｜ |
|---|---|---|---|
| S | 空串 | ||
| 1 | a | {1,2,3,4,5,6} | 6 |
| 2 | aa | {2,3,4,5,6} | 5 |
| 3 | aaa | {3,4,5,6} | 4 |
| 4 | aaaa | {4,5,6} | 3 |
| 5 | aaaaa | {5,6} | 2 |
| 6 | aaaaaa | {6} | 1 |
你会发现前面的状态1-5都需要修改，它们的|endpos|都增加了1。
小Ho：所以我们如果维护|endpos(st)|的话，最坏情况下复杂度又会是O(length(S)^2)。那我们该怎么办呢？
小Hi：我们要换个思路，不追求在构造SAM的过程中同时把|endpos(st)|算出来。而是先构造SAM，再单独把每个状态的|endpos(st)|算一遍。还是以S="aabbabd"为例。
小Hi：这次我们不考虑Transition Function，只留下Suffix Links。此外，如果一个状态能接受（也就是包含）S的某个前缀的话，我们就把这个状态标记成绿色。例如状态4包含"aabb"，状态7包含"aabbab"。
| 状态 | 子串 | endpos |
|---|---|---|
| S | 空串 | {0,1,2,3,4,5,6} |
| 1 | a | {1,2,5} |
| 2 | aa | {2} |
| 3 | aab | {3} |
| 4 | aabb,abb,bb | {4} |
| 5 | b | {3,4,6} |
| 6 | aabba,abba,bba,ba | {5} |
| 7 | aabbab,abbab,bbab,bab | {6} |
| 8 | ab | {3,6} |
| 9 | aabbabd,abbabd,bbabd,babd,abd,bd,d | {7} |
小Hi：根据上上周基本概念中介绍的内容，我们知道Suffix Links把SAM中的所有状态连成了一棵树，并且父子(祖孙)之间的endpos集合有包含关系，非祖孙之间的endpos交集为空集。（还记得这个定理吗？对于S的两个子串s1和s2，不妨设length(s1) <= length(s2)，那么 s1是s2的后缀当且仅当endpos(s1) ⊇ endpos(s2)，s1不是s2的后缀当且仅当endpos(s1) ∩ endpos(s2) = ∅）。我们能不能"自底向上"求出所有状态的|endpos(st)|呢？
小Ho：好像有点意思。你继续讲。
小Hi：我们从2个具体的例子入手来分析这个问题。第一个例子是状态8，假设我们要求|endpos(8)|。我们知道状态8有两个儿子分别是状态3和状态7（即slink[7]=slink[3]=8)，其中endpos(3)={3}, endpos(7)={6}，这时|endpos(8)|是多少？
小Ho：看上去endpos(8)=endpos(3) ∪ endpos(7)。所以|endpos(8)| = |endpos(7)| + |endpos(3)|?
小Hi：我们再看一个例子，状态1，假设我们要求|endpos(1)|。我们知道状态1有两个儿子分别是状态2和状态6，其中endpos(2)={2}, endpos(6)={5}，这时|endpos(1)|是多少？
小Ho：endpos(1)是{1, 2, 5}，并不是endpos(2) ∪ endpos(6) = {2, 5}，多了一个元素1。
小Hi：通过这两个例子你有什么思路么？
小Ho：我们明白了。一个状态st对应的|endpos(st)|至少是它儿子的endpos大小之和。这一点还是比较容易证明的。假设x和y是st的两个儿子，那么根据Suffix Link的定义，我们知道st中的子串都是x中子串的后缀，也是y中子串的后缀。所以endpos(st) ⊇ endpos(x) 并且 endpos(st) ⊇ endpos(y)。又根据Suffix Link的定义我们知道x中的子串肯定不是y中子串的后缀，反之亦然，所以endpos(x) ∩ endpos(y) = ∅。所以|endpos(st)| >= |endpos(x)| + |endpos(y)|。
小Hi：那么|endpos(st)|可能比st儿子的endpos大小之和大多少呢？
小Ho：最多就大1。并且大1的情况当且仅当st是上文提到的绿色状态，即st包含S的某个前缀时才发生。我们分析endpos(1)={1, 2, 5}就会发现，它比endpos(2) ∪ endpos(6) = {2, 5}多出来的结束位置1的原因就是状态1还包含S的长度为1的前缀"a"。更一般的情形是如果某个状态st包含S的一个前缀S[1..l]，那么一定有l∈endpos(st)，并且l不能从st的儿子中继承过来。这时就需要+1。
小Hi：没错。那么我们如何判断哪些状态应该标记成绿色状态呢？
小Ho：可以在构造SAM的时候顺手做了。回顾我们构造SAM的算法，当新加入一个字符的时候，我们至少会新建一个状态z（还可能新建一个状态y），这个状态z一定是绿色状态（y一定不是）。
小Hi：没错，我们回顾一下。先构造SAM，顺手把绿色状态标记出来。然后再对Suffix Link连成的树"自底向上"求出每一个状态的|endpos(st)|，这一步"自底向上"可以通过拓扑排序完成，我们很早之前就讲过，不再赘述。
小Ho：求出每一个状态的|endpos(st)|后，我们还需要求出每个长度的子串最多出现了多少次。我对这一步还有疑问。假设ans[l]表示长度为l的子串最多出现的次数。我的想法是对于每个状态st，都要循环一遍，利用|endpos(st)|更新ans[minlen(st)] ... ans[maxlen(st)]的值。这一步复杂度好像又是O(length(S)^2)的，这不是功亏一篑了吗？我写的伪代码如下。
FOREACH State st:
FOR i = minlen(st) .. maxlen(st):
ans[i] = max(ans[i], |endpos(st)|)
小Hi：你提的这个问题很好。这是我们最后要解决的一个问题了。值得注意的是ans[1], ans[2], ... ans[length(S)]一定是一个单调递减序列。所以我们对于每个状态st，只需要更新ans[maxlen(st)]。之后令i = length(S)-1 .. 1，从后向前扫描一遍，令ans[i] = max(ans[i], ans[i+1])，即可。伪代码如下，你仔细体会一下。
FOREACH State st:
ans[maxlen(st)] = max(ans[maxlen(st)], |endpos(st)|)
FOR i = length(S) - 1 .. 1:
ans[i] = max(ans[i], ans[i+1])
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define MAXL 1000000
#define MAXC 26
int v[2*MAXL+10],__next[2*MAXL+10],first[2*MAXL+10],e;
void AddEdge(int U,int V){
v[++e]=V;
__next[e]=first[U];
first[U]=e;
}
char s[MAXL+10];//文本串
int len/*文本串长度*/;
struct SAM{
int endcnt[2*MAXL+10];
int n/*状态数0~n-1*/,maxlen[2*MAXL+10],minlen[2*MAXL+10],trans[2*MAXL+10][MAXC],slink[2*MAXL+10];
int new_state(int _maxlen,int _minlen,int _trans[],int _slink){
maxlen[n]=_maxlen;
minlen[n]=_minlen;
for(int i=0;i<MAXC;++i){
if(_trans==NULL){
trans[n][i]=-1;
}
else{
trans[n][i]=_trans[i];
}
}
slink[n]=_slink;
return n++;
}
int add_char(char ch,int u){
if(u==-1){
return new_state(0,0,NULL,-1);
}
int c=ch-'a';
int z=new_state(maxlen[u]+1,-1,NULL,-1);
endcnt[z]=1;
int v=u;
while(v!=-1 && trans[v][c]==-1){
trans[v][c]=z;
v=slink[v];
}
if(v==-1){//最简单的情况，suffix-path(u->S)上都没有对应字符ch的转移
minlen[z]=1;
slink[z]=0;
return z;
}
int x=trans[v][c];
if(maxlen[v]+1==maxlen[x]){//较简单的情况，不用拆分x
minlen[z]=maxlen[x]+1;
slink[z]=x;
return z;
}
int y=new_state(maxlen[v]+1,-1,trans[x],slink[x]);//最复杂的情况，拆分x
slink[y]=slink[x];
minlen[x]=maxlen[y]+1;
slink[x]=y;
minlen[z]=maxlen[y]+1;
slink[z]=y;
int w=v;
while(w!=-1 && trans[w][c]==x){
trans[w][c]=y;
w=slink[w];
}
minlen[y]=maxlen[slink[y]]+1;
return z;
}
void dfs(int U){
for(int i=first[U];i;i=__next[i]){
dfs(v[i]);
endcnt[U]+=endcnt[v[i]];
}
}
void work_slink_tree(){
for(int i=1;i<n;++i){
AddEdge(slink[i],i);
}
dfs(0);
}
}sam;
int anss[MAXL+10];
int main(){
// freopen("hihocoder1449.in","r",stdin);
scanf("%s",s);
len=strlen(s);
int U=sam.add_char(0,-1);
for(int i=0;i<len;++i){
U=sam.add_char(s[i],U);
}
sam.work_slink_tree();
for(int i=1;i<sam.n;++i){
anss[sam.maxlen[i]]=max(anss[sam.maxlen[i]],sam.endcnt[i]);
}
for(int i=len-1;i>=1;--i){
anss[i]=max(anss[i],anss[i+1]);
}
for(int i=1;i<=len;++i){
printf("%d
",anss[i]);
}
return 0;
}