然後就是怎麼快速求所有字尾的順序了，其中的關鍵是如何減少兩個字尾比較的複雜度
方法是倍增法，定義乙個字串的k-字首為該字串的前k個字元組成的串，關於在k-字尾上的定義suffix(k,i)、sa[k,i]和rank[k,i]類似於前，則有
這樣就能在常數時間內比較suffix(2^k, i)之間的大小，從而對suffix(2^k,i)時行排序，最後當2^k>n時，suffix(2^k, i)之間的大小即為所有字尾之間的大小
於是求出了所有字尾的排序，有什麼用呢？主要是用於求它們之間的最長公共字首（longest common prefix，lcp）
令lcp(i,j)為第i小的字尾和第j小的字尾（也就是suffix(sa[i])和suffix(sa[j])）的最長公共字首的長度，則有如下兩個性質：
對任意i<=k<=j，有lcp(i,j) = min(lcp(i,k),lcp(k,j))
lcp(i,j)=min(i
第乙個性質是顯然的，它的意義在於可以用來證明第二個性質。第二個性質的意義在於提供了乙個將lcp問題轉換為rmq問題的方法：
令height[i]＝lcp(i-1,i)，即height[i]代表第i小的字尾與第i-1小的字尾的lcp，則求lcp(i,j)就等於求height[i+1]~height[j]之間的rmq，套用rmq演算法就可以了，複雜度是預處理o(nlogn)，查詢o(1)
然後height的求法要用到另乙個陣列：令h[i]=height[rank[i]]，即h[i]表示suffix(i)的height值（同時height[i]就表示suffix(sa[i])的height值），則有height[i]=h[sa[i]]
然後h[i]有個性質：
用這個性質我們在計算h[i]的時候進行字尾比較時只需從第h[i-1]位起比較，從而總的比較的複雜度是o(n)，也就是說h陣列在o(n)的時間內解決了。求出了h陣列，根據關係式height[i]=h[sa[i]]可以在o(n)時間內求出height陣列，於是可以在o(n)時間內求出height陣列，
從而整個lcp問題就解決了^_^
然後字尾陣列的應用就是利用它的lcp在需要字串比較時降低複雜度。同時由於字尾陣列的有序性可以很方便地使用二分
於是總結一下要點：
本題是求兩字串的最長公告子串（注意是子串不是子串行），構造出sa,ra和height後，答案就是最大的height，但這個最大的height可能是同乙個串中的，
所以這個最大的height同時要滿足sa[i-1]和sa[i]不在同乙個串中。
乙個案例的簡單總結
翻看去年處理的乙個案例，發現處理時間挺長的，而且這個案例也有點意思，就再看多兩眼，做個簡單總結。1.首先是應用伺服器效能不穩定，排查之後，伺服器是vm，要求加資源，並且所有資源都reserved.2.接著就是應用伺服器連線資料庫時很不穩定，資料庫經常報 recovery mode 好像是資料庫莫名被...
乙個剖析AJAX原理的簡單範例 轉
宣告 本 是引用自奚江華的著作，但我沒有在網路找到相關位址，所以沒有新增相關引用。這個例子是我手動敲打進來的，一是為了自己練習一下，二來也方便大家學習和指教。為了讓各為能夠了解什麼是ajax，以下是乙個ajax的手工範例 即不引用任何的library或ajax framework 此範例頗為精要易懂...
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