Сжатое суффиксное дерево — различия между версиями
(→Построение суффиксного дерева) |
(→Построение суффиксного дерева) |
||
Строка 58: | Строка 58: | ||
'''for''' <tex> j = start </tex> '''to''' <tex> finish </tex> //для каждого символа на ребре из текущей вершины | '''for''' <tex> j = start </tex> '''to''' <tex> finish </tex> //для каждого символа на ребре из текущей вершины | ||
'''if''' <tex>s[l+j-start] <>s[j] </tex> //если нашли не совпадающий символ | '''if''' <tex>s[l+j-start] <>s[j] </tex> //если нашли не совпадающий символ | ||
− | newEdge(<tex></tex>) //создаем вершину на ребре | + | newEdge(<tex>cur</tex>) //создаем вершину на ребре |
<tex>hasBreak \leftarrow true </tex> | <tex>hasBreak \leftarrow true </tex> | ||
'''break''' | '''break''' | ||
Строка 72: | Строка 72: | ||
<tex>count++</tex> | <tex>count++</tex> | ||
− | newEdge(<tex> | + | newEdge(<tex>cur</tex>) |
<tex>next \leftarrow go[cur][s[l]].v</tex> | <tex>next \leftarrow go[cur][s[l]].v</tex> | ||
createVertex(<tex>cur, l, j - 1</tex>) | createVertex(<tex>cur, l, j - 1</tex>) | ||
Строка 80: | Строка 80: | ||
<tex>go[cur][s[j]].l \leftarrow j </tex> | <tex>go[cur][s[j]].l \leftarrow j </tex> | ||
<tex>go[cur][s[j]].r \leftarrow r </tex> | <tex>go[cur][s[j]].r \leftarrow r </tex> | ||
− | |||
− | |||
Версия 23:57, 1 июня 2012
Суффиксный бор — удобная структура данных для поиска подстроки в строке, но она занимает много места в памяти. Рассмотрим в боре все пути от до , в которых у каждой вершины только один сын. Такой путь можно сжать до ребра , записав на нем все встречающиеся на пути символы, которые являются подстрокой исходной строки. Для хранения ее на ребре обычно используют индексы начала и конца. Получилось сжатое суффиксное дерево.
Содержание
Определение
Определение: |
Суффиксное дерево (сжатое суффиксное дерево)
| для строки (где ) — дерево с листьями, обладающее следующими свойствами:
Рассмотрим дерево для строки
. У него суффикс является префиксом суффикса , значит, этот суффикс не закачивается в листе. Для решения проблемы в конце строки добавляют символ, не входящий в исходный алфавит: защитный символ. Как правило, это . Любой суффикс строки с защитным символом действительно заканчивается в листе и только в листе.Далее
- длина строки с защитным символом.Количество вершин
По определению, в суффиксном дереве содержится
листьев. Рассмотрим количество внутренних вершин такого дерева.Лемма: |
Количество внутренних вершин дерева, каждая из которых имеет не менее двух детей, меньше количества листьев. |
Доказательство: |
Докажем лемму индукцией по количеству листьев .База При в дереве одна внутренняя вершина - верно.Переход Возьмем вершину в дереве с листами, у которой два ребенка - листья. Рассмотрим возможные случаи:1) У нее более двух детей. Тогда отрежем от нее лист. Получим дерево с 2) У нее ровно два ребенка. Отрежем их, получим дерево с листьями, причем в нем количество внутренних вершин такое же, как в исходном дереве. Но у полученного дерева по индукционному предположению менее внутренних вершин, значит, для исходного дерева лемма верна. листьями, количество внутренних вершин которого на меньше, чем в исходном дереве. Тогда по индукционному предположению у него менее внутренних вершин, значит, в исходном дереве их меньше . |
Занимаемая память
Представим дерево как массив
, где — количество вершин в дереве, - мощность алфавита. Для любого суффиксного дерева верна предыдущая лемма (у каждой вершины по определению не менее двух детей), значит, . Каждая ячейка содержит информацию о том, в какую вершину ведет ое ребро по ому символу и индексы . Итак, дерево занимает памяти.Построение суффиксного дерева
Рассмотрим наивный алгоритм построения суффиксного дерева:
//номер последней вершины, созданной в дереве (глобальная переменная) for to do //для каждого символа строки insert( ) //добавляем суффикс, начинающийся с него
insert(l, r)while ( ) if //если мы не можем пойти из вершины по символу createVertex( ) //создаем новую вершину else for to //для каждого символа на ребре из текущей вершины if //если нашли не совпадающий символ newEdge( ) //создаем вершину на ребре break if //переходим по ребру //двигаемся по суффиксу на длину подстроки, записанной на ребре
createVertex()
newEdge() createVertex( ) createVertex( )
Этот алгоритм работает за время , однако алгоритм Укконена позволяет построить сжатое суффиксное дерево за .
Использование сжатого суффиксного дерева
Суффиксное дерево позволяет за линейное время найти:
- Количество различных подстрок данной строки
- Наибольшую общую подстроку двух строк
- Суффиксный массив и массив (longest common prefix) исходной строки
Источники
- Дэн Гасфилд — Строки, деревья и последовательности в алгоритмах: Информатика и вычислительная биология — СПб.: Невский Диалект; БХВ-Петербург, 2003. — 654 с: ил.