我想问一下，是否存在一种算法，用于在O（n）时间内计算字符串中子字符串的离散出现次数。
答案 0 :(得分：9)
[编辑17/11/2013：计算 leaf 节点。谢谢Vinicius Pinto！]
您可以在线性时间内在文本上构建suffix tree。然后，在后缀树中搜索您的子字符串;找到它时，计算匹配节点下面的叶节点数。这是长度为m的子串的O（m + k），出现k次（添加n个术语用于构建后缀树）。或者，您可以使用深度优先遍历来预先计算树中每个节点的后代数 - 这将提供O（m）查询。
对于大型文本，后缀数组在实践中通常比后缀树快，尽管搜索从O（m）到O（m log m）的单个长度为m的字符串。在这种情况下，特定子字符串的所有出现都将在后缀数组中显示为连续的块，因此该块的宽度是出现次数。
答案 1 :(得分：3)
您可以使用KMP Algorithm并修改它以增加计数器而不是返回。
另一种可能性是Rabin-Karp algorithm，但是这依赖于散列，所以你要么必须接受误报的可能性，同时保持复杂度线性，要么接受二次复杂度的可能性，同时保持结果100％正确