小红正在为大语言模型部署一套上下文安全模块。系统会在输入 Token 序列中匹配预设的敏感模式，并通过注意力掩码隔离命中的敏感内容。 给定一个长度为 N 的 Token 序列 T ，以及 K 个敏感模式。每个模式在 T 中的每一次完整出现都会形成一个闭区间。所有相交或首尾相邻的敏感区间会合并为同一个敏感块。 在满足因果约束 j ≤ i 的前提下，位置 i 能否观察位置 j ，由以下规则决定： - 如果 j 不属于任何敏感块，则位置 i 可以观察位置 j 。 - 如果 j 属于某个敏感块，则仅当 i 也位于同一个敏感块中时，位置 i 才可以观察位置 j 。 请计算每个位置 i 能够观察到的位置数量。
第一行输入两个整数 N,K ，分别表示主序列长度和敏感模式数量。 第二行输入 N 个整数 T_1,T_2,...,T_N ，表示 Token 序列。 接下来 K 行，每行先输入一个整数 M ，随后输入 M 个整数，表示一个长度为 M 的敏感模式。 保证 1 ≤ N ≤ 10^5 ， 1 ≤ K ≤ 100 ， 1 ≤ M ≤ 1000 。
输出 N 个整数，第 i 个整数表示位置 i 能够观察到的位置数量。相邻整数之间用一个空格分隔。
8 2 1 2 3 4 5 2 3 6 2 2 3 2 3 4
1 2 3 4 2 3 4 3
考点：字符串
数据规模 N ≤ 1e5 ｜ 限制 1 秒 / 256MB ｜ 标准输入输出
推荐方向：字符串
本题切入点
多模式匹配 + 区间合并：先找每个敏感模式在主序列中的所有出现（KMP/AC 自动机），相交或首尾相邻的区间合并成敏感块，再对每个 i 统计「非敏感块的位置数」+「与 i 同块且 j≤i 的位置数」。
按字符逐个处理，或利用字符串的前后缀性质加速匹配。
思路框架（字符串 通法 · 非本题专属）
实现要点：Python 切片 s[l:r+1] 取子串；注意字符串不可变，频繁拼接改用 list。
复杂度：时间 O(n) ~ O(n²) ｜ 空间 O(n)
该范式的通法易错点
对照本题
样例 1：输入 8 2 / 1 2 3 4 5 2 3 6 / 2 2 3 / 2 3 4 → 输出 1 2 3 4 2 3 4 3
两个模式产生的敏感区间合并为 [2,4] ，另一个敏感区间为 [6,7] 。处于敏感块外的位置无法观察已经出现的敏感 Token。
解析由校招宝本地引擎整理（依据源站考点标签 / 人工判题标注 / 题面规模信号），非官方题解，仅供思路参考。
本题来源：2026年-华为-05月20号AI岗。