Алгоритм Укконена — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
м (→‎Реализация)
м (→‎Алгоритм за O(n3))
Строка 7: Строка 7:
 
[[Файл:ExampleUkkonen2.png|400px|thumb|right|Пример построения суффиксного дерева алгоритмом Укконена.]]
 
[[Файл:ExampleUkkonen2.png|400px|thumb|right|Пример построения суффиксного дерева алгоритмом Укконена.]]
 
Алгоритм последовательно строит неявные суффиксные деревья для всех префиксов исходного текста <tex>S = s_{1}s_{2}...s_{n}</tex>. На <tex>i</tex>-ой итерации неявное суффиксное дерево <tex>\tau_{i-1}</tex> для префикса <tex>s[1..i-1]</tex> достраивается до <tex>\tau_{i}</tex> для префикса <tex>s[1..i]</tex>. Будем спускаться от корня дерева до конца каждого суффикса префикса <tex>s[1..i-1]</tex> и дописывать к ним символ <tex>s_{i}</tex>. Не стоит забывать,  что <tex>s_{i}</tex> является суффиксом <tex>s[1..i]</tex> , поэтому его тоже нужно добавить в дерево. <br>
 
Алгоритм последовательно строит неявные суффиксные деревья для всех префиксов исходного текста <tex>S = s_{1}s_{2}...s_{n}</tex>. На <tex>i</tex>-ой итерации неявное суффиксное дерево <tex>\tau_{i-1}</tex> для префикса <tex>s[1..i-1]</tex> достраивается до <tex>\tau_{i}</tex> для префикса <tex>s[1..i]</tex>. Будем спускаться от корня дерева до конца каждого суффикса префикса <tex>s[1..i-1]</tex> и дописывать к ним символ <tex>s_{i}</tex>. Не стоит забывать,  что <tex>s_{i}</tex> является суффиксом <tex>s[1..i]</tex> , поэтому его тоже нужно добавить в дерево. <br>
 +
 +
Алгоритм состоит из <tex>n</tex> итераций так как в исходном тексте <tex>O(n)</tex> суффиксов. На каждой фазе происходит продление всех суффиксов по порядку, что требует <tex>O(n^2)</tex> времени. Следовательно, общая асимптотика алгоритма <tex>O(n^3)</tex>.
  
 
'''Замечание:''' Казалось бы, что можно просто добавлять все суффиксы строки в дерево по очереди, и это уже было бы <tex>O(n^2)</tex>. Но оптимизировать такой квадратичный алгоритм до линейного немного сложнее, хотя именно это и делает [[алгоритм МакКрейта]]. Оптимизируя описанный выше алгоритм, мы получим более простой алгоритм за <tex>O(n)</tex>.
 
'''Замечание:''' Казалось бы, что можно просто добавлять все суффиксы строки в дерево по очереди, и это уже было бы <tex>O(n^2)</tex>. Но оптимизировать такой квадратичный алгоритм до линейного немного сложнее, хотя именно это и делает [[алгоритм МакКрейта]]. Оптимизируя описанный выше алгоритм, мы получим более простой алгоритм за <tex>O(n)</tex>.
−
 
−
Алгоритм состоит из <tex>n</tex> итераций так как в исходном тексте <tex>O(n)</tex> суффиксов. На каждой фазе происходит продление всех суффиксов по порядку, что требует <tex>O(n^2)</tex> времени. Следовательно, общая асимптотика алгоритма <tex>O(n^3)</tex>.
 
  
 
== Продление суффиксов ==
 
== Продление суффиксов ==

Версия 13:16, 15 апреля 2015

Алгоритм Укконена (англ. Ukkonen's algorithm) — алгоритм построения суффиксного дерева для заданной строки [math]s[/math] за линейное время.

Алгоритм за O(n3)

Рассмотрим сначала наивный метод, который строит дерево за время [math]O(n^3)[/math], где [math]n[/math] — длина исходной строки [math]s[/math]. В дальнейшем данный алгоритм будет оптимизирован таким образом, что будет достигнута линейная скорость работы.

Определение:
Неявное суффиксное дерево (англ. implicit suffix tree, IST) строки [math]S[/math] — это суффиксное дерево, построенное для строки [math]S[/math] без добавления [math]\$[/math].
Пример построения суффиксного дерева алгоритмом Укконена.

Алгоритм последовательно строит неявные суффиксные деревья для всех префиксов исходного текста [math]S = s_{1}s_{2}...s_{n}[/math]. На [math]i[/math]-ой итерации неявное суффиксное дерево [math]\tau_{i-1}[/math] для префикса [math]s[1..i-1][/math] достраивается до [math]\tau_{i}[/math] для префикса [math]s[1..i][/math]. Будем спускаться от корня дерева до конца каждого суффикса префикса [math]s[1..i-1][/math] и дописывать к ним символ [math]s_{i}[/math]. Не стоит забывать, что [math]s_{i}[/math] является суффиксом [math]s[1..i][/math] , поэтому его тоже нужно добавить в дерево.

Алгоритм состоит из [math]n[/math] итераций так как в исходном тексте [math]O(n)[/math] суффиксов. На каждой фазе происходит продление всех суффиксов по порядку, что требует [math]O(n^2)[/math] времени. Следовательно, общая асимптотика алгоритма [math]O(n^3)[/math].

Замечание: Казалось бы, что можно просто добавлять все суффиксы строки в дерево по очереди, и это уже было бы [math]O(n^2)[/math]. Но оптимизировать такой квадратичный алгоритм до линейного немного сложнее, хотя именно это и делает алгоритм МакКрейта. Оптимизируя описанный выше алгоритм, мы получим более простой алгоритм за [math]O(n)[/math].

Продление суффиксов

Ниже приведены возможные случаи, которые могут возникнуть при добавлении символа [math]s_{i}[/math] ко всем суффиксам префикса [math]s[1..i-1][/math].

Случай Правило Пример
1. Продление листа Пусть суффикс [math]s[k..i-1][/math] заканчивается в листе. Добавим [math]s_{i}[/math] в конец подстроки, которой помечено ребро, ведущее в этот лист. ExampleUkkonen3.png
2.1 Создание листа Пусть суффикс [math]s[k..i-1][/math] заканчивается в вершине, не являющейся листом, из которой нет пути по символу [math]s_{i}[/math]. Создадим новый лист, в который из текущей вершины ведет дуга с пометкой [math]s_{i}[/math]. ExampleUkkonen4.png
2.2 Ответвление Пусть суффикс [math]s[k..i-1][/math] заканчивается на ребре с меткой [math]s[l..r][/math] в позиции [math]p-1(l \leqslant p \leqslant r)[/math] и [math]s_{p} \ne s_{i}[/math]. Разобьем текущее ребро новой вершиной на [math]s[l..p-1][/math] и [math]s[p..r][/math] и подвесим к ней еще одного ребенка с дугой, помеченной [math]s_{i}[/math]. ExampleUkkonen5.png
3 Ничего не делать Пусть суффикс [math]s[k..i-1][/math] заканчивается в вершине, из которой есть путь по [math]s_{i}[/math]. Тогда ничего делать не надо. ExampleUkkonen6.png

Суффиксные ссылки

Определение:
Пусть [math]x\alpha[/math] обозначает произвольную строку, где [math]x[/math] — ее первый символ, а [math]\alpha[/math] — оставшаяся подстрока (возможно пустая). Если для внутренней вершины [math]v[/math] с путевой меткой [math]x\alpha[/math] существует другая вершина [math]s(v)[/math] с путевой меткой [math]\alpha[/math], то ссылка из [math]v[/math] в [math]s(v)[/math] называется суффиксной ссылкой (англ. suffix link).
Лемма (Существование суффиксных ссылок):
Для любой внутренней вершины [math]v[/math] суффиксного дерева существует суффиксная ссылка, ведущая в некоторую внутреннюю вершину [math]u[/math].
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
Рассмотрим внутренную вершину [math]v[/math] с путевой меткой [math]s[i..j][/math]. Так как эта вершина внутренняя, ее путевая метка ветвится справа в исходной строке. Тогда очевидно подстрока [math]s[i+1..j][/math] тоже ветвится справа в исходной строке, и ей соответствует некоторая внутренняя вершина [math]u[/math]. По определению суффиксная ссылка вершины [math]v [/math] ведет в [math] u[/math]
[math]\triangleleft[/math]

Использование суффиксных ссылок

Пример суффиксных ссылок.

Суффиксные ссылки используются для того, чтобы можно было быстро перейти от конца одного суффикса к концу другого, а не спускаться каждый раз от корня. Пусть мы только что продлили суффикс [math]s[j..i-1][/math] до суффикса [math]s[j..i][/math]. Теперь с помощью построенных ссылок найдем конец суффикса [math]s[j+1..i-1][/math], чтобы продлить его до суффикса [math]s[j+1..i][/math]. Пройдем вверх по дереву до ближайшей внутренней вершины [math]v[/math], в которую ведет ребро с пометкой [math]s[l..r][/math]. У вершины [math]v[/math] есть суффиксная ссылка, так как ссылка для внутренней вершины строится внутри фазы создания этой вершины. Пусть суффиксная ссылка ведет в вершину [math]u[/math], которой соответствует ребро с пометкой [math]s[h..r][/math] ([math]h[/math] и [math]l[/math] могут быть не равны). Теперь пройдем от вершины [math]u[/math] вниз по дереву к концу суффикса [math]s[j+1..i-1][/math], и сделаем продление до суффикса [math]s[j+1..i][/math].

Построение суффиксных ссылок

Заметим что в процессе построения суффиксного дерева уже построенные суффиксные ссылки никак не изменяются. Опишем процесс построения суффиксной ссылки для новой созданной внутренней вершины. Пусть в результате продления суффикса [math]s[k..i-1][/math] была создана новая внутренняя вершина [math]v[/math]. Не будем специально искать, куда должна указывать ссылка. Перейдем к следующему шагу текущей фазы, на котором суффикс [math]s[k+1..i-1][/math] будет увеличен до суффикса [math]s[k+1..i][/math]. Этот суффикс может так же оканчиваться на ребре или в уже созданной раннее внутренней вершине, в листе он, очевидно, заканчиваться не может. Тогда в первом случае будет создана новая внутренняя вершина [math]u[/math], а во втором эта вершина уже будет существовать. Проведем суффиксную ссылку из вершины [math]v[/math] в вершину [math]u[/math].

Оценка числа переходов

Определение:
Глубиной вершины [math]d(v)[/math] назовем число ребер на пути от корня до вершины [math]v[/math]


Лемма:
При переходе по суффиксной ссылке глубина уменьшается не более чем на [math]1[/math].
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
Пусть мы переходим из вершины [math] v [/math] с путевой меткой [math]s[i..j][/math] по суффиксной ссылке в вершину [math] u [/math] с путевой меткой [math]s[i+1..j][/math] Определим множество [math] A [/math] как множество вершин на пути от корня до [math] u [/math], исключая корень. Множество [math] B [/math] определим как множество вершин на пути от корня до [math] v [/math], исключая корень. Если длина первого ребра на пути от корня до [math] v [/math] равна единице, то выкинем из множества [math]B[/math] вершину, в которую ведет это ребро. Итого по построению получаем: [math]|A| = d(u)[/math], [math]|B| \ge d(v) - 1[/math]. Теперь заметим, что суффиксная ссылка из любой вершины множества [math]B[/math] ведет в некоторую вершину множества [math] A[/math], и очевидно суффиксные ссылки из разных вершин ведут в разные вершины, поэтому [math]|A| \ge |B|[/math], а значит [math]d(u) \geqslant d(v) - 1[/math]
[math]\triangleleft[/math]
Лемма:
Число переходов по ребрам внутри фазы номер [math]i[/math] не превышает [math]4i[/math]
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
Оценим количество переходов по ребрам при поиске конца суффикса. Переход до ближайшей внутренней вершины уменьшает высоту на [math]1[/math]. Переход по суффиксной ссылке уменьшает высоту не более чем на [math]1[/math] (по лемме, доказанной выше). Значит в течение одной фазы вверх мы переходим не более [math]2i[/math] раз. Но внутри одной фазы начальная глубина не меньше конечной (так как длины суффиксов убывают до [math]1[/math]), поэтому вниз мы могли пройти не более [math]2i[/math] ребер. Итого получаем оценку [math]4i[/math].
[math]\triangleleft[/math]

Асимтотика алгоритма с использованием суффиксных ссылок

Благодаря суффиксным ссылкам количество действий на одной итерации снижается с [math]O(n^2)[/math] до [math]O(n)[/math], так как по доказанной выше лемме на каждом шаге мы делаем не более [math]O(n)[/math] переходов. Следовательно, общая асимптотика алгоритма улучшилась до [math]O(n^2)[/math].

Линейный алгоритм

Чтобы улучшить время работы данного алгоритма до [math]O(n)[/math], нужно использовать линейное количество памяти, поэтому метка каждого ребра будет храниться как два числа — позиции ее самого левого и самого правого символов в исходном тексте.

Лемма (Стал листом — листом и останешься):
Если в какой-то момент работы алгоритма Укконена будет создан лист с меткой [math]i[/math] (для суффикса, начинающегося в позиции [math]i[/math] строки [math]S[/math]), он останется листом во всех последовательных деревьях, созданных алгоритмом.
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
Это верно потому, что у алгоритма нет механизма продолжения листового ребра дальше текущего листа. Если есть лист с суффиксом [math]i[/math], правило продолжения 1 будет применяться для продолжения [math]i[/math] на всех последующих фазах.
[math]\triangleleft[/math]
Лемма (Правило 3 заканчивает дело):
В любой фазе, если правило продления 3 применяется в продолжении [math]i[/math], оно будет реализовываться во всех дальнейших продолжениях (от [math]i+1[/math] по [math]j+1[/math]) до конца фазы.
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
При использовании правила продолжения 3 путь, помеченный [math]s[i..j][/math] в текущем дереве, должен продолжаться символом [math]j+1[/math], и точно так же продолжается путь, помеченный [math]s[i+1..j][/math], поэтому правило 3 применяется в продолжениях [math]i+1, i+2, ..., j+1[/math]
[math]\triangleleft[/math]

Когда используется 3-е правило продления суффикса, никакой работы делать не нужно, так как требуемый суффикс уже в дереве есть. Поэтому можно заканчивать текущую итерацию после первого же использования этого правила. Так как лист навсегда останется листом, зададим метку ребра ведущего в этот лист как [math]s[i..n][/math], где [math]n[/math] — это длина исходного текста. На следующих итерациях к этому ребру может применяться правило ответвления, но при этом будет меняться только левый(начальный) индекс [math]i[/math]. Таким образом мы сможем удлинять все суффиксы, заканчивающиеся в листах за [math]O(1)[/math].

Итоговая оценка времени работы

Все суффиксы, которые заканчиваются в листах, благодаря первой лемме на каждом шаге мы увеличиваем на текущий символ по умолчанию за [math]O(1)[/math], нас интересуют только явные продления по правилу 2 и неявные продления по правилу 3. Так как всего в тексте не более [math]O(n)[/math], то и явных продлений не может быть суммарно больше [math]O(n)[/math], т.е. в худшем случае, если все символы в тексте разные, будет создано [math]O(n)[/math] листов. По второй лемме, как только мы применили 3 правило продления, так сразу завершили текущую фазу, следовательно, алгоритм делает не более [math]O(n)[/math] неявных продлений. Таким образом, в течение всех [math]n[/math] итерация суммарно выполняется не более [math]O(n)[/math] продлений, следовательно, с использованием всех приведенных эвристик, алгоритм Укконена работает за [math]O(n)[/math].

Минусы алгоритма Укконена

Не смотря на то, что данный алгоритм является одним из самых простых в понимании алгоритмов для построения суффиксных деревьев и использует online подход, у него есть серьезные недостатки, из-за которых его нечасто используют на практике:

  1. Константное время на одну итерацию — это амортизированная оценка, в худшем случае одна фаза может выполняться за [math]O(n)[/math] времени. Например, алгоритм Дэни Бреслауера и Джузеппе Итальяно[1], хоть и строит дерево за [math]O(n \log \log n)[/math], но на одну итерацию в худшем случае тратит [math]O(\log \log n)[/math] времени.
  2. Существенно использует константность размера алфавита. Например, алгоритм Фарах-Колтона строит суффиксное дерево за линейное время независимо от размера алфавита.
  3. На сегодняшний день существуют кэш-эффективные алгоритмы, которые превосходят алгоритм Укконена на современных процессорах[2].
  4. Размер суффиксного дерева превосходит входные данные в 10-60 раз, поэтому при очень больших размерах входных данных алгоритм Укконена сталкивается с проблемой memory bottleneck problem(другое ее название thrashing)[3].
  5. Так же алгоритм предполагает, что дерево полностью должно быть загружено в оперативную память, а при больших размерах входных данных это может быть затруднительно, поэтому хотелось бы, чтобы дерево было загружено "частично"[4].

Реализация

 struct Node
   int begin
   int end
   int depth // расстояние от корня до до текущей вершины в символах
   Node parent
   Node[] children
   Node suffixLink
 
 ALPHABET = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
 function buildSuffixTree(s):
   int n = s.length()
   byte a[n]
   for i = 0..n
     a[i] = indexOf(s[i]) in ALPHABET
   Node root = new Node(0, 0, 0, null);
   Node node = root
   int tail = 0
   for i = 0..n
     tail++
     Node last = null
     while tail [math]\geqslant[/math] 0
       Node ch = node.children[a[i - tail]]
       while ch [math]\ne[/math] null && tail [math]\geqslant[/math] ch.end - ch.begin
         tail -= ch.end - ch.begin
         node = ch
         ch = ch.children[a[i - tail]]
       if ch == null
         node.children[a[i]] = new Node(i, n, node.depth + node.end - node.begin, node)
         if last [math]\ne[/math] null
           last.suffixLink = node
         last = null
       else
         byte t = a[ch.begin + tail]
         if t == a[i]
           if last [math]\ne[/math] null 
             last.suffixLink = node
           break
         else
           Node splitNode = new Node(ch.begin, ch.begin + tail, node.depth + node.end - node.begin, node)
           splitNode.children[a[i]] = new Node(i, n, ch.depth + tail, splitNode)
           splitNode.children[t] = ch
           ch.begin += tail
           ch.depth += tail
           ch.parent = splitNode
           node.children[a[i - tail]] = splitNode
           if last [math]\ne[/math] null
             last.suffixLink = splitNode
           last = splitNode
       if node == root
         --tail
       else
         node = node.suffixLink
   return root
 
 function dfs(Node cur, Node root, int ans):
   if cur [math]\ne[/math] root
     ans += cur.end - cur.begin
   for по всем детям текущей вершины
     dfs(текущий ребенок, root, ans)

 function numberOfDifferentSubstrings(s):
   Node root = buildSuffixTree(s)
   int ans = 0
   dfs(root, root, ans)
   return ans

См. также

Примечания

  1. ↑ Dany Breslauer, Giuseppe F. Italiano — Near Real-Time Suffix Tree Construction via the Fringe Marked Ancestor Problem.
  2. ↑ Yuanyuan Tian, Sandeep Tata, Richard A. Hankins, Jignesh M. Patel — Practical methods for constructing suffix trees.
  3. ↑ Marina Barsky — Suffix trees for very large inputs.
  4. ↑ Woong-Kee Loh, Yang-Sae Moon, Wookey Lee — A fast divide-and-conquer algorithm for indexing human genome sequences.

Источники информации

Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Алгоритм_Укконена&oldid=45551»