定义：后缀数组（suffix array）是将字符串的所有后缀进行排序放入数组中。后缀树（suffix tree）则是所有后缀形成的字典树（trie）的一种压缩表示。后缀数组相对后缀树来说，使用的存储空间更小（只用保存原始字符串和一个长度相同的整数数组）。
后缀树在字符串的很多算法（例如查找，匹配，最长公共子串等）中有广泛应用，是一种非常实用的数据结构。

后缀数组的表示为: [5,3,1,0,4,2], 其中数字表示后缀首字母再整个字符串中的位置（即从0开始的下标）。

使用最“笨”的方法可以在时间复杂度内构建后缀数组，其中是字符串长度。思路是使用的排序算法对后缀字符串排序，同时保持后缀起始字符下标。因为两个字符串比较大小需要复杂度，所以整体复杂度为。

本文介绍一种的后缀数组构建算法。简单期间，首先考虑复杂度的算法。出发点是充分利用所有后缀字符串都是来源于一个字符串的特点，同时借鉴radix排序思路。算法由轮排序完成，第1轮排序只对第1个字符排序，第2轮排序对前2个字符排序，第3轮排序对前4个字符排序，第k轮排序对前个字符排序。注意这里有一点很重要，如果所有后缀字符串已经按照前字符排序，则可以使用时间按照前排序，原因是两个suffix可以在常数（而不是）时间内比较大小。后缀数组

例：构建字符串banana的后缀数组
为每个suffix分配一个序号rank，例如，对第个字符串分配rank为str[i]-'a'。这样，得到下面rank表：

根据前2个字符排序：
对于每个字符，同时保存和它相邻的下一个字符的序号（记为next rank）。特殊情况，对于最后一个字符，它的next rank标记为-1。得到下面表：

先根据rank，再根据next rank对所有后缀字符串排序，结果如下表：

根据前4个字符排序
对前面排序结果，给所有后缀字符串逐个分配新rank。第1个suffix的rank为0；从第2个suffix开始，根据其rank和next rank 组合是否和上一个组合相同分配rank，如果不同，rank加1，如果相同，rank不变。如下面表所示：

对每个suffix (str[i])，同时存储str[i+2]的rank为next rank。如果i+2>=n，则next rank为-1，得到下表：

按照上面表中Rank和Next Rank对所有suffix排序，结果如下表：

至此，排序结束，后缀数组生成。

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>  // sort 函数
using namespace std;

struct suffix
{
    int index;        // 后缀串原始index（起始下标）
    int rank[2];      // rank 和next rank，用于排序
};

// 比较两个后缀字符串
int cmp(struct suffix a, struct suffix b)
{
    return (a.rank[0] == b.rank[0])?
    (a.rank[1] < b.rank[1] ?1: 0):
    (a.rank[0] < b.rank[0] ?1: 0);
}

// 构建长度为n的输入字符串txt的后缀数组
int *buildSuffixArray(char *txt, int n)
{
    // 使用struct方便按照rank排序，同时保留index
    struct suffix suffixes[n];
    // 初始化index和rank
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        suffixes[i].index = i;
        suffixes[i].rank[0] = txt[i] - 'a';
        suffixes[i].rank[1] = ((i+1) < n)? (txt[i + 1] - 'a') : -1;
    }
    // 根据前2个字符排序
    sort(suffixes, suffixes+n, cmp);
    
    int ind[n]; // 保存suffix的在数组suffixes中的index 从原始index得到它在suffixes中的位置
                // 用于获取next rank.
    
    // 根据前k (4,8, 16, 32, ...) 个字符排序
    for (int k = 4; k < 2*n; k = k*2)
    {
        // 第一个suffix rank为0
        int rank = 0;
        int prev_rank = suffixes[0].rank[0];
        suffixes[0].rank[0] = rank;
        
        ind[suffixes[0].index] = 0;
        
        // 赋值rank
        for (int i = 1; i < n; i++)
        {
            
            // 和前面相同
            if (suffixes[i].rank[0] == prev_rank &&
                suffixes[i].rank[1] == suffixes[i-1].rank[1])
            {
                prev_rank = suffixes[i].rank[0];
                suffixes[i].rank[0] = rank;
            }
            else
            {
                prev_rank = suffixes[i].rank[0];
                suffixes[i].rank[0] = ++rank;
            }
            
            // 第suffixes[i].index个suffix是数组suffixes中的i个元素
            ind[suffixes[i].index] = i;
        }
        
        // 赋值next rank
        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            int nextindex = suffixes[i].index + k/2;
            suffixes[i].rank[1] = (nextindex < n)?
                suffixes[ind[nextindex]].rank[0] : -1;
        }
        
        sort(suffixes, suffixes+n, cmp);
    }
    
    // （有序）后缀数组，每个元素为后缀字符串的起始下标
    int *suffixArr = new int[n];
    for (int i = 0; i < n; i++)
        suffixArr[i] = suffixes[i].index;
    
    return suffixArr;
}

void printArr(int arr[], int n)
{
    for (int i = 0; i < n; i++)
        cout << arr[i] << " ";
    
    cout << endl;
}

int main()
{
    char txt[] = "banana";
    int n = (int)strlen(txt);
    
    int *suffixArr = buildSuffixArray(txt, n);
    cout << "Following is suffix array for "<< txt << endl;
    
    printArr(suffixArr, n);
    
    return 0;
}

程序输出:

Following is suffix array for banana
5 3 1 4 2 0

总结
可以发现，后缀数组的构建充分利用了后缀数组的特性（相邻suffix的rank）来快速比较两个字符串，来降低构建复杂性，rank的计算复杂性为。同时注意上面算法使用了标准（快速）排序，时间复杂度为，可以使用基数Radix排序（时间复杂度为)来降低整个算法复杂性为。

参考资料

1. suffix -array
2. http://www.cbcb.umd.edu/confcour/Fall2012/lec14b.pdf