Турбо-алгоритм Бойера-Мура
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.
Определение турбо-сдвига
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 длина сдвига плохого символа больше, чем длина сдвига хорошего суффикса и длины турбо-сдвига, то длина фактического сдвига должна быть больше или равна . Действительно, в этом случае два символа и различны, так как мы предположили, что предыдущий сдвиг был сдвигом хороший суффикса. Тогда сдвиг больший, чем турбо-сдвиг, но меньший, чем будет выравнивать и с таким же символом в , в этом случае длина фактического сдвига должна быть по крайней мере равен .Нельзя совместить символы
с одним и тем же символом .Описание алгоритма
В алгоритм Бойера-Мура дополнительно добавится запоминание длины сегмента текста, который соответствует суффиксу шаблона во время последней попытки, который мы не будем лишний раз рассматривать при сравнении суффиксов двух подстрок, а также запоминании размера сдвига , который мы совершили. Вычислять его будем следующим образом:
- Если текущем шаге у нас подстрока совпала с шаблоном , то ( равен периоду шаблона ), .
- Иначе возможны два случая:
- Если сдвиг хорошего суффикса не меньше турбо-сдвига и сдвига плохого символа, тогда , ( текущая подстрока).
- В противном случае, , ( длина турбо-сдвига, длина сдвига плохого символа), если турбо-сдвиг меньше сдвига плохого символа, то должен быть не больше ( сегмент текста, рассматриваемый на прошлом шаге).
Псевдокод
Стадия препроцессинга совпадает со стадией препроцессинга в алгоритме Бойера-Мура, функция вычислений сдвигов плохих символов и функция вычисления хороших суффиксов не меняются, меняется только сам алгоритм, в него добавляется обработка турбо-сдвигов.
function TBM(char[] x, char[] y, int n, int m): List<int> int i = 0 int u = 0 int shift = m List<int> answer; 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) answer.add(i) shift = bmGs[0] u = m - shift else int v = m - 1 - j int turboShift = u - v int bCShift = bmBc[y[i + j]] - m + j + 1 shift = max(turboShift, bCShift, bmGs[j + 1]) if (shift == bmGs[j + 1]) u = min((m - shift), v) else if (turboShift < bcShift) shift = min(shift, (u + 1)) u = 0 i += shift return answer
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