Поиск подстроки в строке с использованием хеширования. Алгоритм Рабина-Карпа — различия между версиями
(→Надёжность) |
|||
| Строка 43: | Строка 43: | ||
Если количество подстрок данной строки превышает количество хешей, то наступление [[Разрешение_коллизий | коллизий]] неизбежно. Но даже при относительно небольших строках вероятность коллизий может быть [[Хеш-таблица#Введение | высока]], не говоря уже о способах составления специальных строк, где алгоритм на хешах выдаёт частые ложные срабатывания. | Если количество подстрок данной строки превышает количество хешей, то наступление [[Разрешение_коллизий | коллизий]] неизбежно. Но даже при относительно небольших строках вероятность коллизий может быть [[Хеш-таблица#Введение | высока]], не говоря уже о способах составления специальных строк, где алгоритм на хешах выдаёт частые ложные срабатывания. | ||
| − | Например | + | Например, возьмем за <tex>S</tex> [[Слово_Туэ-Морса | строку Туэ-Морса]]<ref>[http://codeforces.ru/blog/entry/4898 Codeforces: Anti-hash test]</ref> длиной <tex>2^{k}</tex>, <tex>r = 2^{64}</tex>, <tex>p</tex> - любое просто число. |
| + | |||
| + | Обозначим за <tex>S_k</tex> строку <tex>S</tex> для фиксированного <tex>k</tex> , а за <tex>not S_k</tex> строку после замены <tex>A</tex> на <tex>B</tex> и наоборот. | ||
| + | |||
| + | Покажем, что при <tex>k = 10</tex>, <tex>\mathrm{hash}(S_k) = \mathrm{hash}(not S_k)</tex>. Ведь если это так, то сами по себе <tex>S_k</tex> и <tex>not S_k</tex> встретятся в б''о''льших строках много-много раз. | ||
| + | |||
| + | Разберемся, что значит <tex>\mathrm{hash}(S_k) = \mathrm{hash}(not S_k)</tex>. Можно смело взять вместо <tex>A</tex> и <tex>B</tex> нули и единицы в коэффициентах многочлена - тем самым мы просто сократим обе части на <tex>\sum_{i=0}^{i<2^k} 65 \cdot p^i</tex>. | ||
| + | |||
| + | Что такое <tex>\mathrm{hash}(S_k) - \mathrm{hash}(not S_k)</tex>? Нетрудно сообразить, что эта величина есть: <tex>T = p^{0} - p^{1} - p^{2} + p^{3} - p^{4} + p^{5} + p^{6} - p^{7} ... \pm p^{2^k - 1}</tex>. То есть это знакопеременная сумма степеней <tex>p</tex>, где знаки чередуются по тому же правилу, что и символы в строке. | ||
| + | |||
| + | Будем последовательно выносить из этой суммы множители за скобку: | ||
| + | |||
| + | <tex>T = (p^{1} - 1)( - p^{0} + p^{2} + p^{4} - p^{6} + p^{8} - p^{10} - p^{12} + p^{14} ...) = </tex> | ||
| + | |||
| + | <tex> = (p^{1} - 1)(p^{2} - 1)(p^{0} - p^{4} - p^{8} + p^{12} ...) = ... = (p^{1} - 1)(p^{2} - 1)(p^{4} - 1) ... (p^{2^{k-1}} - 1).</tex> | ||
| + | |||
| + | А теперь самое главное - эта величина по модулю <tex>2^{64}</tex> моментально занулится. Почему? | ||
| + | |||
| + | Давайте поймём, на какую максимальную степень двойки делится каждая из <tex>k - 1</tex> скобок. Заметим, что <tex>(i + 1)</tex>-ая скобка <tex>p^{2^{i + 1}} - 1 = (p^{2i} - 1)(p^{2i} + 1)</tex> делится на <tex>i</tex>-ую и ещё на какое-то чётное число <tex>p^{2i} + 1</tex>. Это означает, что если <tex>i</tex>-ая скобка делится на <tex>2^r</tex>, то <tex>(i + 1)</tex>-ая скобка делится по меньшей мере на <tex>2^{r + 1}</tex>. | ||
| + | |||
| + | Вот и выходит, что <tex>(p^1 - 1)(p^2 - 1)(p^4 - 1)...(p^{2Q - 1} - 1)</tex> делится по меньшей мере на <tex>2 \cdot 2^2 \cdot 2^3 \cdot ... = 2^{k(k - 1) / 2}</tex>. Значит достаточно взять <tex>k >= 12</tex>, чтобы в рассматриваемой строке было очень много различных подстрок, чьи хеши совпадут. | ||
== См. также == | == См. также == | ||
Версия 14:37, 15 июня 2015
Алгоритм Рабина-Карпа предназначен для поиска подстроки в строке.
Содержание
Метод хеширования
Для решения задачи удобно использовать полиномиальный хеш, так его легко пересчитывать: , где — это некоторое простое число, а — некоторое большое число, для уменьшения числа коллизий (обычно берётся или , чтобы модуль брался автоматически при переполнении типов). Стоит обратить внимание, что если 2 строчки имеют одинаковый хеш, то они в большинстве таких случаев равны.
При удалении первого символа строки и добавлении символа в конец считать хеш новой строки при помощи хеша изначальной строки возможно за :
.
.
Получается : .
Алгоритм
Алгоритм начинается с подсчета и .
Для вычисляется и сравнивается с . Если они оказались равны, то образец скорее всего содержится в строке начиная с позиции , хотя возможны и ложные срабатывания алгоритма. Если требуется свести такие срабатывания к минимуму или исключить вовсе, то применяют сравнение некоторых символов из этих строк, которые выбраны случайным образом, или применяют явное сравнение строк, как в наивном алгоритме поиска подстроки в строке. В первом случае проверка произойдет быстрее, но вероятность ложного срабатывания, хоть и небольшая, останется. Во втором случае проверка займет время, равное длине образца, но полностью исключит возможность ложного срабатывания.
Для ускорения работы алгоритма оптимально предпосчитать .
Псевдокод
Приведем пример псевдокода, который находит все вхождения строки в и возвращает массив позиций, откуда начинаются вхождения.
vector<int> rabinKarp (s : string, w : string):
vector<int> answer
int n = s.length
int m = w.length
int hashS = hash(s[1..m])
int hashW = hash(w[1..m])
for i = 1 to n - m + 1
if hashS == hashW
answer.add(i)
hashS = (p * hashS - p * hash(s[i]) + hash(s[i + m])) mod r //r - некоторое большое число, p - некоторое просто число
return answer
Новый хеш был получен с помощью быстрого пересчёта. Для сохранения корректности алгоритма нужно считать, что — пустой символ.
Время работы
Изначальный подсчёт хешей выполняется за . В цикле всего итераций, каждая выполняется за . Итоговое время работы алгоритма .
Надёжность
Если количество подстрок данной строки превышает количество хешей, то наступление коллизий неизбежно. Но даже при относительно небольших строках вероятность коллизий может быть высока, не говоря уже о способах составления специальных строк, где алгоритм на хешах выдаёт частые ложные срабатывания.
Например, возьмем за строку Туэ-Морса[1] длиной , , - любое просто число.
Обозначим за строку для фиксированного , а за строку после замены на и наоборот.
Покажем, что при , . Ведь если это так, то сами по себе и встретятся в больших строках много-много раз.
Разберемся, что значит . Можно смело взять вместо и нули и единицы в коэффициентах многочлена - тем самым мы просто сократим обе части на .
Что такое ? Нетрудно сообразить, что эта величина есть: . То есть это знакопеременная сумма степеней , где знаки чередуются по тому же правилу, что и символы в строке.
Будем последовательно выносить из этой суммы множители за скобку:
А теперь самое главное - эта величина по модулю моментально занулится. Почему?
Давайте поймём, на какую максимальную степень двойки делится каждая из скобок. Заметим, что -ая скобка делится на -ую и ещё на какое-то чётное число . Это означает, что если -ая скобка делится на , то -ая скобка делится по меньшей мере на .
Вот и выходит, что делится по меньшей мере на . Значит достаточно взять , чтобы в рассматриваемой строке было очень много различных подстрок, чьи хеши совпадут.
См. также
- Наивный алгоритм поиска подстроки в строке
- Поиск наибольшей общей подстроки двух строк с использованием хеширования
Примечания
Источники информации
- Кормен, Томас Х., Лейзерсон, Чарльз И., Ривест, Рональд Л., Штайн Клиффорд Алгоритмы: построение и анализ, 3-е издание. Пер. с англ. — М.:Издательский дом "Вильямс", 2014. — 1328 с.: ил. — ISBN 978-5-8459-1794-2 (рус.) — страницы 1036–1041.
- Codeforces: Anti-hash test