\(T,S\) の最長共通部分列 (LCS) の長さを求める方法を軽く振り返っておきます．

\((|T|+1)\times (|S|+1)\) の配列 dp を用意し，\(dp[i][j]\) を \(T[:i]\) と \(S[:j]\) の LCS の長さとする．dp の遷移は以下の \(3\) つである．

1. \(dp[i][j] \leftarrow dp[i-1][j]\)
2. \(dp[i][j] \leftarrow dp[i][j-1]\)
3. もし \(T[i]=S[j]\) なら \(dp[i][j] \leftarrow dp[i-1][j-1]+1\)

この遷移を観察すると，dp 配列には以下の性質が成り立つことが分かります．

• \(dp[i][0]=0\)
• \(0\leq dp[i][j+1]-dp[i][j]\leq 1\)

すなわち， \(dp[i]\) は広義単調増加列であり，隣接する項の差は高々 \(1\) です．よって，\(dp[i]\) としてあり得る状態は高々 \(2^{|S|}\) 通りしかないことが分かります．

この性質を利用して元の問題を解きます．\(DP[i][dp\_array]\) を「長さ \(i\) の文字列 \(T\) であって，\(T\) と \(S\) の LCS を求めるときの dp 配列における \(dp[i]\) が \(dp\_array\) であるようなものの個数」とします．\(i\) を増やしたときの \(dp\_array\) の遷移先については，上で述べた LCS の dp の遷移にしたがって求めればよいです．\(DP[i]\) の状態数が \(O(2^N)\) であり，\(dp\_array\) の遷移の計算に \(O(\sigma N)\) かかるため，計算量は \(O(NM\sigma 2^N)\) になります．（\(\sigma\) は文字の種類数です．）また，あらかじめ遷移を前計算しておくことで計算量を \(O(NM2^N)\) に減らすことも可能です．

from collections import defaultdict

mod = 998244353

N, M = map(int, input().split())
A = [ord(i) - ord("a") for i in input()]
K = 26
dp = defaultdict(int)
dp[tuple([0] * (N + 1))] = 1
for _ in range(M):
    ndp = defaultdict(int)
    for arr, c in dp.items():
        for i in range(K):
            narr = [0] * (N + 1)
            for j in range(N):
                narr[j + 1] = max(narr[j], arr[j + 1])
                if A[j] == i:
                    narr[j + 1] = max(narr[j + 1], arr[j] + 1)
            ndp[tuple(narr)] = (ndp[tuple(narr)] + c) % mod
    dp = ndp
ans = [0] * (N + 1)
for arr, c in dp.items():
    ans[arr[N]] += c
print(*[i % mod for i in ans])