From 20cb4effafa87a99d554b4b7f2083f69c473ac95 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: ksyx <1175143532@qq.com>
Date: Wed, 13 Feb 2019 20:05:45 +0800
Subject: [PATCH] Fix Bug

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 docs/string/sa.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/docs/string/sa.md b/docs/string/sa.md
index e0d261c3..d0d9fdb7 100644
--- a/docs/string/sa.md
+++ b/docs/string/sa.md
@@ -355,7 +355,7 @@ int lcp(int i, int j) {
 
 这个算法的基础是，我们要计算相邻的排序后的后缀的 LCP。换言之，我们将会构造一个数组 $\text{LCP}[0\dots n-2]​$，其中 $\text{LCP}[0\dots n-2]​$ 等于 $p[i]​$ 和 $p[i+1]​$ 的 LCP 长度。这个数组将使得我们能够计算出字符串中任意两个相邻后缀的 LCP。拓展到任意两个后缀，可以从这个数组中得到。其实，查询后缀 $p[i]​$ 和 $p[j]​$ 的 LCP 答案就是 $min\{ lcp[i],~lcp[i+1],~\dots,~lcp[j-1]\}​$。
 
-因此当我们算出 $\text{LCP}$ 后问题就简化成了计算 $RMQ$，不同的算法有不同的时间复杂度。
+因此当我们算出 $\text{LCP}$ 后问题就简化成了计算 $\text{RMQ}$，不同的算法有不同的时间复杂度。
 
 所以我们的主要任务就是构造 $\text{LCP}$ 数组。我们将使用 Kasai 算法，该算法能在 $O(|S|)$ 时间复杂度内构造这个数组。
 
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