我正在尝试做一个编程任务，但我未能满足性能要求。这里是它的完整描述：
语言模型将一个n字母单词S和一个参数k（1 ≤ k < n的整数）作为输入，然后根据下面指定的规则生成该单词的延续。
假设我们已经有一个单词S′，它是S的某些字母的扩展，添加一个新字母的工作原理如下（另见下面的例子）：我们考虑单词S′的k字母后缀R，并查看单词S′中R之前出现的所有情况（作为连续的子字符串）。然后，对于字母表中的每个字母，我们计算它在单词S′中直接出现在R之后的次数。令l是出现频率最高的字母。关系被解决为有利于字母表中出现较早的字母，并且如果R没有出现在单词S′中的任何其他地方，则我们假设l= 'a'。最后，我们在单词S′的末尾加上字母l来扩展它。
例如，假设S=“abaaabababa”，k= 3。我们有S′=S，R= aba，R出现得更早，下一个字母是abaa，abab，abab。最常见的字母是b，所以我们将b附加到S′。现在S′=“abaaababababab”，R= bab，而R出现得更早，下一个字母是baba，baba，所以我们把'a'附加到S′。
输入：输入的第一行包含四个整数n、k、a和B（2 ≤n≤ 10^6，1 ≤k<n，n<a<B< 10^18，B+ 1 −a≤ 10^6）。输入的第二行包含一个n字母字符串，该字符串由两个英文字母字符（'a' - 'z'）组成，表示单词S。
输出量：输出应为b+ 1 −a字符序列，表示扩展单词S′中从第a到第b的字母换句话说，假设B-n个字母已经被添加到初始单词S，你想打印最后一个B+ 1 −a。
示例：对于输入数据：
11 3 12 13 abaaabababa
正确的结果是：
BA
我已经成功地创建了一个程序，它可以正确地构建字符串，但是当（b - n）（我们假设添加的字母数）很大时，它不能在合理的时间内完成。b可以大到10^18，n只能大到10^6，剩下10^18 - 10^6个字符要生成。另一方面，我们只关心b - a + 1个字符，最多只有100万个字符，而我正好赶上了。我相信我在处理这个问题上的想法是错误的。我确信我们实际上不应该生成整个字符串，因为我运行的所有测试似乎都生成了一个模式，这个模式迟早会开始。也许我们应该只生成所需的字符量，然后旋转字符串（滚动它）？任何形式的帮助都是感激的。如果你相信你知道可以帮助我的资源，我会很高兴。我很难寻找合适的解决方案。这个任务是关于一个虚构的聊天机器人，也许一些机器学习算法会做的伎俩？
这是我的简化代码（在原来的一个我使用基数特里与自定义散列，但这并不重要，我相信，两个程序生成正确的结果）。

[[nodiscard]] static std::string Model(
    const size_t n,
    const size_t k,
    const size_t a,
    const size_t b,
    std::string& word) noexcept(true)
{
    /* k-lettered substring -> character after the substring -> count */
    std::unordered_map<std::string, std::unordered_map<char, size_t>> occurences;

    for (size_t i{ 0U }; i < n - k; ++i)
        /* Extract a k-lettered substring at position i -> extract the letter after it -> increate count */
        ++occurences[word.substr(i, k)][word[i + k]];

    std::string lettersToPrint{};
    for (size_t i{ 0U }; i < (b - n) /* Do we really have to generate all of them? */; ++i)
    {
        /* k-lettered substring at the end of the "word". */
        std::string suffix(word.substr(word.length() - k, k));

        /* Detect the most popular character occurring after each suffix substring. */
        size_t mostPopularSuffixAppendLetterCount{ 0U };
        char mostPopularSuffixAppendLetter{ 'a' };

        for (char j{ 0 }; j < 26; ++j)
        {
            // careful! works with ASCII!!!
            const char currentCharacter{ char('z' - j) };
            const auto currentCharacterCount{ occurences[suffix][currentCharacter] };

            if (currentCharacterCount >= mostPopularSuffixAppendLetterCount)
            {
                mostPopularSuffixAppendLetterCount = currentCharacterCount;
                mostPopularSuffixAppendLetter = currentCharacter;
            }
        }

        word += mostPopularSuffixAppendLetter;

        if ((b - n) - i <= b + 1 - a)
            lettersToPrint += mostPopularSuffixAppendLetter;
    }

    return lettersToPrint;
}

int main()
{
    size_t n{ 65 }, k{ 2 }, a{ 67 }, b{ 783 };
    std::string word{ "ffdedffddfdefedddfdfddfddeedfdededddffeefffdeedfeddeddddfeefdffee" };

    assert(Model(n, k, a, b, word) == "dfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddfdeddf");

    return 0;
}

字符串