Изменения

'''HAT(Hashed Array Tree)Формулировка задачи:''' {{По заданному слову <tex>X[0..m-1]</tex> найти в тексте или словаре <tex>Y[0..n--}} структура данных1]</tex> все слова, объединяющая в себе некоторые возможности массивов, хэш-таблиц и деревьевсовпадающие с этим словом (или начинающиеся с этого слова) с учетом <tex>k</tex> возможных различий.

==ЗначимостьОписание задачи с точки зрения динамического программирования==Массивы переменной Пусть <tex>d_{i,j}</tex> - расстояние между префиксами строк <tex>x</tex> и <tex>y</tex>, длины которых равны, соответственно, <tex>i</tex> и <tex>j</tex>, то есть<tex>d_{{---i,j}} наиболее естественная и удобная структура данных для многих приложений= d(x(1,i), y(1, так как они обеспечивают постоянное время доступа к их элементамj))</tex>. Однако при их реализации мы можем столкнуться с двумя основными проблемамиЧтобы решить задачу <tex>k</tex> различий, [[wikipedia:ru: чрезмерное копирование элементов и использование памяти. HAT Матрица_расстояний|матрицу расстояний]] надо преобразовать таким образом, чтобы <tex>d_{{---i,j}} реализация массива переменной длины</tex> представлял минимальное расстояние между <tex>x(1, решающая обе проблемы i)</tex> и предоставляющая ряд преимуществ по сравнению со стандартными реализациямилюбой подстрокой <tex>y</tex>, заканчивающейся символом <tex>y_j</tex>.Для этого достаточно ввести условие:

==Устройство HAT==HAT состоит из главного массива указателей и ряда листьев (так же одномерные массивы), в которых хранятся элементы.Число указателей в главном массиве и число элементов в каждом листе равны между собой и являются степенями двойки.[[Файл:AlgoF2.gif|400px|right]]===Добавление элементов===Благодаря использованию степеней двойки, мы можем эффективно находить элементы в HAT, используя поразрядные операции. Чаще всего при добавлении элемента в одном из листьев (последнем незаполненном на данный момент) найдется свободное место, что позволит осуществить быструю вставку(O(1)). Реже мы столкнемся со случаем, когда необходимо создать новый лист. Достаточно всего лишь добавить указатель в свободную ячейку главного массива, что также позволит произвести вставку элемента за О(1).Самый интересный случай {{---}} когда главный массив и все листья заполнены. Сначала вычислим новый размер HAT {{---}} следующая степень двойки (главный массив и каждый лист все еще равны между собой). Далее скопируем все элементы в новый экземпляр HAT, при этом освобождая старые листья, перераспределим элементы по новым(размер листа изменился).Такой подход к расширению помогает избежать избыточного перекопирования, используемого во многих реализациях массивов переменной длины. Копировать элементы мы будем только тогда, когда главный массив полон(достигли соответствующей степени двойки). Например, для N=4, общая сумма перекопирования будет равна 1+4+16+64+256+...+N. Воспользуемся тождеством: <mathtex>(x^d_{n+1} -1)=(x-1)(1+x+x^2+x^3+... + x^n)</math>0, тогда для нашего случая: <math>1 +4+4^2+4^3+...+4^n = (4^{n+1j} -1)/(4-1) = (4N-1)/3</math>0, или около <math>4/3N0 </math>. Это означает, что среднее число дополнительных операций копирования - O(N) для последовательного добавления N элементов, а не j <math>O(N^2)n</mathtex>.

===Расход памяти===[[Файл:Table_HAT.JPG|350px|right]]При перераспределении Оставшуюся часть матрицы вычислим с использованием цен редактирования расстояния Левенштейна и копировании HAT использует меньше памяти, чем в стандартных подходах. Самый плохой случай рекуррентного соотношения для HAT <tex>d_{{--}} размер элементов равен размеру указателейi, и число элементов на один больше числа, при котором происходит расширение структуры(N=ResizeValue+1). Для этого случая значения приведены в таблице.Затраты памяти в самом плохом случае {{---}j} <math>(top+leaf-1) ~= 2*sqrt(N) = O(sqrt(N))</mathtex>. Если последний лист будет половиной полного, то ожидаемая трата памяти уменьшается до <math>(top + leaf/2) ~= 1.5*sqrt(N)</math>, а это все еще <math>O(sqrt (N))</math>. Сравним с другими структурами, добавляющими элементы за О(1). Например, отдельно связанные списки требуют O(N) памяти (один указатель для каждого элемента).:

<tex>w(a,{\varepsilon}) ===Эффективность===[[Файл:AlgoF3.gif|350px|left|График 1]][[Файл:AlgoF4.gif|350px|right| График 2]]Сравнивая со стандартным массивом переменной длины, реализованным в стандартной библиотеке С++, мы получаем, что благодаря предвычислению (1<<power)-1, разыменование элементов в HAT происходит приблизительно в два раза быстрее, чем разыменование в стандартном массиве С++. Рассмотрим несколько графиков, показывающих скорость работы HAT на некоторых алгоритмах:*1) Быстрая сортировка(QuickSort). График сравнивает HAT и стандартный массив в С++(левый график).*2) Добавление и сортировка(правый график)./tex>

<tex>w(a, b) ==Заключение==HAT \left\{\begin{---array}{llcl} удобная структура данных переменной длины0&, позволяющая добавить N элементов за O(N) времени и требующая O(sqrt(N)) памяти. HAT обеспечивает все стандартные возможности обычных массивов\ a{\ne}b\\1&, включая произвольный доступ к элементам. Она поддерживает известный объем памяти для любого количества элементов и не требует специальной настройки для эффективной работы приложений\ a=b\\\end{array}\right. Таким образом, HAT предлагает ряд существенных преимуществ над другими реализациями массивов переменной длины.</tex>

<tex>d_{i,j} = min(d_{i-1,j} + w(x_i,{\varepsilon}), d_{i,j-1} + w({\varepsilon}, y_j), d_{i-1,j-1} + w(x_i, y_i))</tex> Теперь каждое значение, не превосходящее <tex>k</tex>, в последней строке указывает позицию в тексте, в которой заканчивается строка, имеющая не больше <tex>k</tex> отличий от образца.===ЛитератураПример===*ClineРассмотрим этот подход к решению задачи на примере: пусть <tex>X=ABCDE, Y=ACEABPCQDEABCR</tex>. Построим матрицу расстояний для этого случая:[[Файл:Table_k_razlichiy.png]] Последняя строка матрицы показывает, что вхождения образца с точностью до <tex>2</tex> отличий, заканчиваются в позициях <tex>3</tex>, <tex>10</tex>, <tex>13</tex> и <tex>14</tex>. Соответствующими подстроками являются <tex>ACE</tex>, <tex>ABPCQDE</tex>, <tex>ABC</tex> и <tex>ABCR</tex>. ==Алгоритм== [[Алгоритм_Укконена|Алгоритм Укконена]] говорит, что при вычисления расстояний между строками, диагонали матрицы можно пронумеровать целыми числами <tex>p {\in} [-m, n]</tex>, таким образом, чтобы диагональ <tex>p</tex> состояла из элементов <tex>(i, j)</tex>, у которых <tex>j - i = p</tex>. Пусть <tex>r_{p,q}</tex> представляет наибольшую строку <tex>i</tex>, у которой <tex>d_{i,j} = q</tex> и <tex>(i, Mj)</tex> лежит на диагонали <tex>p</tex>.PТаким образом, <tex>q</tex> – это минимальное число различий между <tex>x(1, r_{p,q})</tex> и любой подстрокой текста, заканчивающейся <tex>y_{r_{p,q}+p}</tex>. and GЗначение <tex>m</tex> в строке <tex>r_{p,q}</tex>, для <tex>q < k</tex>, указывает, что в тексте имеется вхождение образца с точностью до <tex>k</tex> отличий, заканчивающееся в <tex>y_{m+p}</tex>. Таким образом, чтобы решить задачу <tex>k</tex> различий, достаточно вычислить значения <tex>r_{p,q}</tex> для <tex>q < k</tex>.A Рассмотрим алгоритм вычисления <tex>r_{p,q}</tex>. Lomow '''for''' p = 0 '''to''' n r(p,-1) = -1 '''for''' p = -(k+1) '''to''' -1 r(p,|p|-1) = |p|-1 r(p,|p|-2) = |p|-2 '''for''' q = -1 '''to''' k r(n+1, Cq) = -1 '''for''' q = 0 '''to''' k '''for''' p = -q '''to''' n r = max(r(p,q-1) +1, r(p-1,q-1), r(p+ FAQs1, Readingq-1) + 1) r = min(r, MAm) '''while''' r < m '''and''' r + p < n '''and''' x(r+1) = y(r+1+p) r++ r(p,q) = r '''if''' r(p,q) = m имеется вхождение с k отличиями, заканчивающееся в y(p+m)Алгоритм вычисляет значения <tex>r_{p,q}</tex> на <tex>n+k+1</tex> диагоналях. Для каждой диагонали переменной строки <tex>r</tex> можно присвоить не больше <tex>m</tex> различных значений, что приводит к времени вычислений <tex>O(mn)</tex>. Рассмотрим как можно ускорить решение этой задачи, используя другие методы.===Предварительные вычисления=== На этапе предварительной обработки, с помощью алгоритма Вейнера<ref>[http://europa.zbh.uni-hamburg.de/pubs/pdf/GieKur1997.pdf Giegerich R., Kurtz S. {{---}} From Ukkonen to McCreight and Weiner: AddisonA Unifying View of Linear-WesleyTime Suffix Tree Construction]</ref> строится [[wikipedia:ru:Суффиксное_дерево|суффиксное дерево]] строки <tex>y{\#}x{\$}</tex>, где <tex>\#</tex> и <tex>\$</tex> – символы, не принадлежащие алфавиту, над которыми построены строки <tex>x</tex> и <tex>y</tex>. Этот алгоритм требует линейных затрат памяти, и, для алфавита фиксированного размера, линейного времени. Для неограниченных алфавитов этот алфавит можно преобразовать так, что он будет выполняться за время <tex>O(n\log{\sigma})</tex>, где <tex>\sigma</tex> – число различающихся символов образца. Стадия предварительной обработки требует время <tex>O(n)</tex> и <tex>O(n\log{m})</tex> для постоянного и неограниченного алфавитов, 1995соответственно. *Cormen===Модификация предыдущего алгоритма=== В приведенном выше алгоритме перед циклом <tex>while</tex> для диагонали <tex>p</tex>, переменной <tex>r</tex> было присвоено такое значение, что <tex>x(1, r)</tex> сопоставляется с точностью до <tex>k</tex> различий с некоторой подстрокой текста, заканчивающейся <tex>y_{r+p}</tex>. Тогда функция цикла <tex>while</tex> находит максимальное значение для которого <tex>x(r+1, r+h) = y(r+p+1, r+p+h)</tex>. Обозначим это значение как <tex>h</tex>. Это эквивалентно нахождению длины самого длинного общего префикса суффиксов <tex>x(r+1, m)\$</tex> и <tex>y(r+p+1,n){\#}x{\$}</tex> предварительно вычисленной конкатенированной строки. Символ <tex>\#</tex> используется для предотвращения ситуаций, в которых может ошибочно рассматриваться префикс, состоящий из символов как <tex>y</tex>, так и <tex>x</tex>. Обозначим <tex>lca(r,p)</tex> как самый низкий общий предок в суффиксном дереве с листьями, определенными вышеуказанными суффиксами, тогда нужное значение <tex>h</tex> задается <tex>length(lca(r, Tp))</tex>.H===Оценка времени работы=== Суффиксное дерево имеет <tex>O(n)</tex> узлов.Для поддержки определения самого низкого общего предка за линейное время, Cалгоритмам <tex>LCA</tex> требуется преобразование дерева, проводимое за линейное время.EЗначения <tex>r_{p,q}</tex> вычисляются на <tex>n+k+1</tex> диагоналях. LeisersonБолее того, and Rдля каждой диагонали надо вычислить <tex>k+1</tex> таких значений, что в общей сложности дает <tex>O(kn)</tex> запросов.LТаким образом, общее время работы алгоритма k различий составляет <tex>O(kn)</tex> для алфавитов фиксированного размера, и <tex>O(n * \log{m} + kn)</tex> для неограниченных алфавитов. Rivest===Параллельная версия алгоритма=== В 1989 году Ландау и Вишкин разработали параллельную версию алгоритма. Introduction to AlgorithmsОна позволяет уменьшить время работы до <tex>O(\log{n}+k)</tex>, Cambridgeпри использовании одновременно <tex>n</tex> процессоров. Для данной оценки необходимо, MAчтобы каждый из процессоров выполнял последовательный запрос <tex>LCA</tex> за <tex>O(1)</tex>. ==Примечания==<references/> ==Источники информации==* [http: MIT Press, 1990//algolist.manual.ru/search/fsearch/k_razl.php k-различий - алгоритм Ландау-Вишкина]