Турбо-алгоритм Бойера-Мура — различия между версиями
Zemskovk (обсуждение | вклад) |
Zemskovk (обсуждение | вклад) (→Пример работы) |
||
Строка 88: | Строка 88: | ||
==Пример работы== | ==Пример работы== | ||
+ | Пусть нам дана строка <tex>y = GCATCGCAGAGAGTATACAGTACG</tex> и образец <tex>x=GCAGAGAG</tex> | ||
+ | |||
+ | Построим массив <tex>bmBc</tex>: | ||
+ | |||
+ | [[Файл:RaitaPre.png|250px]] | ||
+ | |||
+ | Рассмотрим шаги алгоритма: | ||
+ | |||
+ | {| class = "wikitable" | ||
+ | ! Изображение !! <tex>(j, bmBc[y[j]])</tex> !! Описание | ||
+ | |-align="center" | ||
+ | |[[Файл:Raita1.png|550px]] | ||
+ | |<tex>(7, 1)</tex> | ||
+ | |Делаем сравнение последних символов, оно неудачно, сдвигаемся на <tex>bmGs[7] = bmBc[A]-8+8 = 1</tex>. | ||
+ | |-align="center" | ||
+ | |[[Файл:Tbme2.PNG|550px]] | ||
+ | |<tex>(8, 2)</tex> | ||
+ | |Последние два символа совпали, сдвигаемся на <tex>bmGs[5] = bmBc[C] - 8 + 6 = 4</tex>. | ||
+ | |-align="center" | ||
+ | |[[Файл:Tbme3.PNG|550px]] | ||
+ | |<tex>(12, 2)</tex> | ||
+ | |Все символы совпали, Продолжим работу (для примера, в обычном варианте на этом этапе мы можем выйти, если требуется найти только одно вхождение) и сдвинемся на <tex>bmGs[0] = 7</tex>. | ||
+ | |-align="center" | ||
+ | |[[Файл:Tbme4.PNG|550px]] | ||
+ | |<tex>(19, 2)</tex> | ||
+ | |Последние два символа совпали, сдвигаемся на <tex>bmGs[5] = bmBc[C] - 8 + 6 = 4</tex> | ||
+ | |-align="center" | ||
+ | |[[Файл:Tbme5.PNG|550px]] | ||
+ | |<tex>(23, 1)</tex> | ||
+ | |Последние символы совпали, сравниваем предпоследние, сдвигаемся. Строка закончилась, выходим. | ||
+ | |- | ||
+ | |} | ||
+ | |||
+ | В итоге, чтобы найти одно вхождение образца длиной <tex>m = 8</tex> в образце длиной <tex>n = 24</tex> нам понадобилось <tex>15</tex> сравнений символов | ||
==См. также== | ==См. также== |
Версия 21:11, 19 апреля 2016
Турбо-алгоритм Бойера-Мура (англ. Turbo Boyer-Moore) является улучшением алгоритма Бойера-Мура. Турбо-алгоритм, разработанный группой учёных во главе с М.Крочемором, предлагает другой подход к коротким алфавитам и заодно решает вторую проблему — квадратичную сложность в худшем случае.
Содержание
Алгоритм
Турбо-алгоритм Бойера-Мура не нуждается в дополнительном препроцессинге и требует только постоянную дополнительную память относительно оригинального алгоритма Бойера-Мура. Он состоит в запоминании сегмента текста, который соответствует суффиксу шаблона во время последней попытки (и только тогда, когда сдвиг хорошего суффикса был выполнен). Эта методика представляет два преимущества:
- Можно перепрыгнуть через этот сегмент.
- Она может позволить выполнение «турбо-сдвига».
Турбо-сдвиг может произойти, если мы обнаружим, что суффикс образца, который сходится с текстом, короче, чем тот, который был запомнен ранее.
Пусть — запомненный сегмент, а — cуффикс, совпавший во время текущей попытки, такой что — суффикс . Тогда — суффикс , два символа и встречаются на расстоянии в тексте, и суффикс длины имеет период длины , а значит не может перекрыть оба появления символов и в тексте. Наименьший возможный сдвиг имеет длину (его мы и называем турбо-сдвигом).Применение турбо-сдвига в случае |v| < |u|
При
, если сдвиг плохого символа больше, то совершаемый сдвиг будет больше либо равен . В этом случае символы и различны, так как мы предположили, что предыдущий сдвиг был сдвигом хорошего суффикса. Тогда сдвиг больший, чем турбо-сдвиг, но меньший совместит и с одним и тем же символом . Значит, если сдвиг плохого символа больше, то мы можем применить сдвиг больший либо равный .Нельзя совместить символы
с одним и тем же символом .Псевдокод
Стадия препроцессинга совпадает со стадией препроцессинга в алгоритме Бойера-Мура.
В сам алгоритм добавляется обработка турбо-сдвигов.
function TBM(char[] x, char[] y) int n = length(y) int m = length(x) int i = 0 int u = 0 int shift = m if (m == 0) return //Предварительные вычисления int bmBc[] = preBmBc(x, m) int bmGs[] = preBmGs(x, m) while (i <= n - m) int j = m - 1 while (j >= 0 and x[j] == y[i + j]) --j if (u != 0 and j == m - 1 - shift) j -= u if (j < 0) print(i) shift = bm_gs[0] u = m - shift else int v = m - 1 - j int turbo_shift = u - v int bc_shift = bm_bc[y[i + j]] - m + j + 1 shift = max(turbo_shift, bc_shift, bm_gs[j + 1]) if (shift == bm_gs[j + 1]) u = min((m - shift), v) else if (turbo_shift < bc_shift) shift = min(shift, (u + 1)) u = 0 i += shift
Асимптотика
Утверждение: |
|
Стадия препроцессинга совпадает со стадией препроцессинга в алгоритме Бойера-Мура, поэтому рассмотрим только стадию поиска. Разобьём поиск на стадии. Каждая стадия делится на две операции: сканирование и сдвиг. На этапе мы назовём длину суффикса шаблона, что совпадает с текстом. Этому предшествует символ, который не совпадает с соответствующим символом в тексте (в случае когда не соответствует длине шаблона). Мы также назовём длину сдвига, сделанного на этапе .Рассмотрим три типа стадий в зависимости от характера сканирования и сдвига. Мы говорим, что сдвиг на стадии короткий, если . Тогда три типа сдвигов будут:
Идея доказательства состоит в амортизации сравнения со сдвигами. Определим стоимость следующим образом:
В случае стадии типа (1), стоимость соответствует единственному сравнению несовпадающих символов. Другие сравнения, проведенные в течение той же стадии, являются стоимостью последующих этапов. Общее количество сравнений выполняемых алгоритмом это сумма стоимостей. Мы хотим доказать, что . Во второй длину последнего сдвига заменим . Даже с этим предположением, мы имеем , и если неравенство выполняется, тo .Для стадии типа (1), очевидным образом меньше, чем , так как . Для стадии типа (2), , по определению длинных сдвигов. Остается рассмотреть стадии типа (3). Так как в этой ситуации мы имеем , единственный вариант, что обычный сдвиг применяется на стадии . Тогда мы запоминаем этот момент. На следующей стадии, , мы что-то запомнили, что приводит к возможному турбо-сдвигу. Ситуация на стадии , основная ситуация, когда турбо-сдвиг возможен. Прежде чем продолжить доказательство, мы сначала рассмотрим два случая и установим неравенства (по стоимости стадии ), которые используем позже.
Можно считать, что на стадии случай (б) имеет место, потому что это дает нам верхнюю границу (это верно, если , случай можно обрабатывать напрямую). Если стадия типа (1), то , а затем , что даже лучше, чем ожидалось. Если на стадии мы имеем , то мы получим то, что ожидалось: . Последняя ситуация для рассмотрения, когда на стадии мы имеем . Это означает, что, как уже упоминалось ранее, обычный сдвиг применяется на стадии .Таким образом, приведенный выше анализ также применяется на стадии , и, так как только случай (а) может произойти тогда мы получаем . Мы, наконец, получаем . Последний аргумент, доказывающий первый шаг индукции: если все стадии до таковы, что , то .Пусть Это показывает нам, что первый этап после этапа такой, что . Целое число существует потому, что иначе получим бесконечную последовательность сдвигов с уменьшающейся длиной. После этого мы получим . , что и требовалось. |
Пример работы
Пусть нам дана строка
и образецПостроим массив
:Рассмотрим шаги алгоритма:
В итоге, чтобы найти одно вхождение образца длиной
в образце длиной нам понадобилось сравнений символов