Алгоритм Карккайнена-Сандерса — различия между версиями
|  (→Шаг 2) |  (→Шаг 3) | ||
| Строка 130: | Строка 130: | ||
|               j++    |               j++    | ||
|       else: |       else: | ||
| − |           if Triple(S[pos12], S[pos12 + 1], rank12[pos12 + 2]) < Triple(S[pos0], S[pos0 + 1],  | + |           if Triple(S[pos12], S[pos12 + 1], rank12[pos12 + 2]) < Triple(S[pos0], S[pos0 + 1], rank12[pos0 + 2]): | 
|               <tex>A_{S}</tex>.add(pos12) |               <tex>A_{S}</tex>.add(pos12) | ||
|               i++ |               i++ | ||
Версия 08:32, 30 марта 2012
Алгоритм Каркайнена-Сандерса (Karkkainen, Sanders) — алгоритм построения суффиксного массива за линейное время.
Содержание
Базовая идея
Алгоритм базируется на алгоритме Фараха[1] построения суффиксного дерева за линейное время:
- Строим суффиксное дерево для четных суффиксов рекурсивно сведя задачу к построению суффиксного дерева для строки половинной длины.
- Строим суффиксное дерево для нечетных суффиксов за линейное время, используя результат для четных позиций.
- Сливаем суффиксные деревья за линейное время.
Получили асимптотическое уравнение , решением которого является .
Алгоритм «разделяй и властвуй»
| Определение: | 
| Четным суффиксом назовем суффикс, начинающийся в четной позиции. Нечетным суффиксом — суффикс, начинающийся в нечетной позиции. | 
Для упрощения алгоритма вначале дополним нашу строку до четной длины (например, добавлением $ в конец). На шаге слияния мы сможем избавиться от него.
Шаг 1
На первом шаге мы строим суффиксный массив для нечетных суффиксов строки .
-  Отобразим исходную строку  длины  в строку  длины  следующим образом:
- Сделаем список, состоящий из пар символов вида , где , причем обозначим как .
- Отсортируем его цифровой сортировкой за линейное время и получим новый алфавит .
- Перекодируем строку в алфавит , получив строку половинной длины.
 
- Рекурсивно построим суффиксный массив .
- Построим суффиксный массив . Очевидно, , так отношение упорядоченности любых двух строк в старом алфавите эквивалентно отношению упорядоченности в новом алфавите по его построению.
Шаг 2
На этом шаге мы за линейное время получим суффиксный массив для четных суффиксов, используя уже построенный .
Заметим, что сортировка множества четных суффиксов аналогична сортировке множества пар . Однако — нечетный суффикс, и его относительную позицию мы уже узнали на шаге 1.
Таким образом, чтобы отсортировать эти пары за линейное время, сначала сразу выпишем их в порядке возрастания второго элемента пары (то есть в порядке вхождения в массив ), а потом отсортируем устойчивой сортировкой подсчетом по первым элементам. Псевдокод этого шага:
M = []
for i = 0..n/2 - 1:
    M.add(Pair(S[[i] - 1], [i]))
Заметим, что массив явно не отсортирован по вторым элементам и хранит не суффиксы, а их позиции в строке , но главное — что он отсортирован по возрастанию соответствующих этим позициям нечетным суффиксам. После устойчивой сортировки массива подсчетом по первому элементу легко восстановить массив :
stable_sort(M) = [] for i = 0..n/2 - 1: .add(M[i].second - 1)
Получили, что весь второй шаг требует  времени.
Шаг 3
Для суффиксного дерева третий шаг алгоритма опирается на специфические особенности суффиксных деревьев, которые не присущи суффиксным массивам. В случае суффиксного массива слияние становится очень сложным [2]. Однако простой модификацией алгоритма можно значительно упростить его.
Пример
Покажем первые два шага агоритма для строки bbaaabab.
Во-первых, добавим защитный символ $, получив строку bbaaabab$. Во-вторых, дополним ее до четной длины, получив bbaaabab$$.
Шаг 1
- В новом алфавите будет четыре элемента — ba, aa, b$, $$. После сортировки они получат номера 3, 1, 2 и 0 соответственно.
- Сжатой строкой будет 31320.
- После рекурсивного вызова получим, что = [4, 1, 3, 0, 2], и = [9, 3, 7, 1, 5].
Шаг 2
- Обойдя массив , получим = [($, 9), (a, 3), (a, 7), (b, 1), (a, 5)].
- После сортировки подсчетом по первому элементу, получим = [($, 9), (a, 3), (a, 7), (a, 5), (b, 1)].
- Восстановив массив , получаем [8, 2, 6, 4, 0], что действительно является суффиксным массивом для четных суффиксов.
Алгоритм Каркайнена-Сандерса
Изменим изначальный алгоритм следующим образом:
- Построим суффиксный массив для суффиксов, соответствующих не кратным трем позициям. Рекурсивно сведем это к построению суффиксного массива для строки длиной в две трети исходной.
- Построим суффиксный массив для суффиксов, соответствующих кратным трем позициям, используя результат первого шага за линейное время.
- Сливаем эти суффиксные массивы в один за линейное время.
Получили асимптотическое уравнение , решением которого также является (это видно из того, что сумма геометрической прогрессии с основанием равна ).
Аналогично первой версии алгоритма, дополним строку до длины, кратной трем, защитными символами .
Шаг 1
На этом шаге строится суффиксный массив для множества суффиксов .
-  Получим строку  аналогично предыдущему алгоритму:
- Сделаем список, состоящий из троек , где , причем примем , а .
- Отсортируем его за линейное время цифровой сортировкой и получим новый алфавит .
- Перекодируем строку в строку длиной в алфавите следущим образом: . Суффиксу в старом алфавите, где , в новом алфавите будет соответствовать строка , а если , то строка .
 
- Вызовем алгоритм рекурсивно для строки , получив суффиксный массив .
- Пройдем по массиву . Если , то этот суффикс соответствует позиции в строке , если же , то этот суффикс соответствует позиции в строке . Псевдокод получения :
= [] for i = 0...length - 1: if [i] < n / 3: .add(3 * [i] + 1) else: .add(3 * ([i] - n / 3) + 2)
Шаг 2
Этот шаг также аналогичен первой версии алгоритма. Сортировка множества аналогична сортировке пар , где — суффиксы в позициях, равных 1 по модулю 3, относительный порядок которых уже известен. Выпишем эти пары в порядке вхождения их в и отсортируем по первому элементу устойчивой сортировкой подсчетом, получив суффиксный массив . Псевдокод этого шага:
= [] M = [] for i = 0..2n/3 - 1: if [i] % 3 == 1: M.add(Pair(S[[i] - 1], [i])) stable_sort(M) for i = 0..n/3 - 1: .add(M[i].second - 1)
Аналогично, второй шаг требует времени.
Шаг 3
На этом шаге мы должны слить суффиксные массивы и , чтобы получить суффиксный массив для всей строки .
Применим стандартный алгоритм слияния двух отсортированных массивов. Заметим, что явно массивы не отсортированы, но сотвествующие элементам массива суффиксы — отсортированы.
Пусть на какой-то итерации слияния мы сравниваем суффиксы, соответствующие позициям , равной 1 по модулю 3, и (она всегда будет равна 0 по модулю 3). Это аналогично сравнению пар и . Сравнить первые элементы пар мы можем за , а относительный порядок вторых элементов пар нам уже известен, так как они соотвествуют позициям, равным 2 и 1 по модулю 3 соответственно.
Аналогично, пусть на какой-то итерации слияния мы сравниваем суффиксы, соответствующие позициям , равной 2 по модулю 3, и (она всегда будет равна 0 по модулю 3). Тогда это аналогично сравнению троек и , что также можно делать за .
Псевдокод этой фазы:
= [] // Вначале предподсчитаем за O(n) обратные перестановки для суффиксных массивов, то есть массивы rank такие, что A[rank[i]] = i. // Тогда мы сможем за O(1) сравнивать суффиксы по их позиции. rank12 = inverse() rank0 = inverse() while i < 2 * n / 3 and j < n / 3: pos12 = [i] pos0 = [j] if pos12 % 3 == 1: if Pair(S[pos12], rank12[pos12 + 1]) < Pair(S[pos0], rank0[pos0 + 1]): .add(pos12) i++ else: .add(pos0) j++ else: if Triple(S[pos12], S[pos12 + 1], rank12[pos12 + 2]) < Triple(S[pos0], S[pos0 + 1], rank12[pos0 + 2]): .add(pos12) i++ else: .add(pos0) j++ while i < 2 * n / 3: .add([i]) i++ while j < n / 3: .add([j]) i++
Таким образом, получили простой метод слияния за .
Пример
Построим суффиксный массив для строки abbacab. После добавления защитного символа и дополнения до кратной трем длины, получим abbacab$$.
Шаг 1
ололо
Шаг 2
пыщ
Шаг 3
Опа!
Получение LCP
LCP можно получить за линейное время алгоритмом Касаи.
Обобщение алгоритма
На самом деле, алгоритм можно обобщить[3], взяв на первом шаге, к примеру, суффиксы, позиции которых по модулю 7 дают 3, 5 и 6. Для этого потребуются некоторое усложнение алгоритма, например, сортировка оставшихся суффиксов в нескольких группах на шаге 2 и слиянием нескольких групп на шаге 3, но основная идея алгоритма остается той же. Множества, которые можно выбрать, на первом шаге определяются разностным покрытием (difference cover).
| Определение: | 
| Разностное покрытие (difference cover) по модулю — множество чисел от до таких, что . | 
Заметим, что является разностным покрытием по модулю , является разностным покрытием по модулю , а — не является разностным покрытием по модулю , поэтому этот алгоритм не применим к нему. Подробнее узнать, как вычислять разностное покрытие для заданного модуля можно также здесь. [3]
Ссылки
- ↑ M. Farach. Optimal suffix tree construction with large alphabets. http://www.cs.rutgers.edu/~farach/pubs/FarFerrMuthu00.pdf
- ↑ D. K. Kim, J. S. Sim, H. Park, and K. Park. Linear-time construction of suffix arrays. http://www.springerlink.com/content/568156021q45r320/
- ↑ 3,0 3,1 Juha Kärkkäinen, Peter Sanders and Stefan Burkhardt. Linear work suffix array construction. http://www.cs.helsinki.fi/juha.karkkainen/publications/jacm05-revised.pdf
