Обсуждение участника:SergeyBud — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
 
(не показаны 22 промежуточные версии 3 участников)
Строка 1: Строка 1:
'''HAT(Hashed Array Tree)''' {{---}} структура данных, объединяющая в себе некоторые возможности массивов, хэш-таблиц и деревьев. В действительности HAT {{---}} это эффективный способ реализовать массивы переменной длины, так как он предлагает хорошую производительность порядка <math>O(N)</math>, чтобы добавить <math>N</math> элементов к пустому массиву, и требует всего лишь <math>O(\sqrt{N})</math> дополнительной памяти.  
+
'''Формулировка задачи:''' По заданному слову <tex>X[0..m-1]</tex> найти в тексте или словаре <tex>Y[0..n-1]</tex> все слова, совпадающие с этим словом (или начинающиеся с этого слова) с учетом <tex>k</tex> возможных различий.
  
==Значимость==
+
==Описание задачи с точки зрения динамического программирования==
Массивы переменной длины {{---}} наиболее естественная и удобная структура данных для многих приложений, так как они обеспечивают постоянное время доступа к их элементам. Однако при их реализации мы можем столкнуться с двумя основными проблемами: чрезмерное копирование элементов и использование памяти. HAT {{---}} реализация массива переменной длины, решающая обе проблемы и предоставляющая ряд преимуществ по сравнению со стандартными реализациями.
+
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} = d(x(1,i), y(1,j))</tex>.
 +
Чтобы решить задачу <tex>k</tex> различий, [[wikipedia:ru:Матрица_расстояний|матрицу расстояний]] надо преобразовать таким образом, чтобы <tex>d_{i,j}</tex> представлял минимальное расстояние между <tex>x(1, i)</tex> и любой подстрокой <tex>y</tex>, заканчивающейся символом <tex>y_j</tex>. Для этого достаточно ввести условие:
  
==Устройство HAT==
+
<tex>d_{0,j} = 0, 0 < j < n</tex> .
HAT состоит из главного массива указателей <tex>top</tex> и ряда листьев <tex>leaf</tex> (так же одномерные массивы), в которых хранятся элементы.
 
Возможное число указателей в главном массиве и возможное число элементов в каждом листе равны между собой и являются степенями двойки.
 
===Добавление элементов===
 
Благодаря использованию степеней двойки, мы можем эффективно находить элементы в HAT, используя поразрядные операции.
 
  topIndex(j)
 
    // Получить номер указателя в основном массиве
 
    return j >> power;
 
  leafIndex(j)
 
    // Получить номер листа
 
    return j & ((1<<power)-1);
 
  getHat(j)
 
    // Вернуть элемент HAT. Нет проверки на выход за пределы массива.
 
    return top[topIndex(j)][leafIndex(j)];
 
[[Файл:AlgoF2.gif|400px|left]]
 
Чаще всего при добавлении элемента в одном из листьев (последнем незаполненном на данный момент) найдется свободное место, что позволит осуществить быструю вставку(<math>O(1)</math>).
 
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 <math>O(1)</math>.
 
Самый интересный случай {{---}} когда главный массив и все листья заполнены. Cначала вычислим нужный размер (массивы <tex>top</tex> и <tex>leaf</tex> увеличиваются в 2 раза, то есть <math>power = power \cdot 2 </math>), затем скопируем элементы в новую структуру HAT, освобождая старые листья и распределяя новые листья(размер листа изменился, а значит количество элементов в листе и количество используемых листьев так же изменится).
 
Такой подход к расширению помогает избежать избыточного перекопирования, используемого во многих реализациях массивов переменной длины, потому что увеличения размеров всех массивов происходит редко (как будет видно ниже). Копировать элементы мы будем только тогда, когда главный массив полон(достигли соответствующей степени двойки). Например, для <tex> N=4^k </tex>(<tex>k</tex> {{---}} натуральное число), общая сумма перекопирования будет равна <math>1+4+16+64+256+...+N</math>. Воспользуемся тождеством: <math>(x^{n+1} -1)=(x-1)(1+x+x^2+x^3+... + x^k)</math>, тогда для нашего случая: <math>1 +4+4^2+4^3+...+4^k = (4^{k+1} -1)/(4-1) = (4N-1)/3</math>, или около <math>4N/3</math>. Это означает, что среднее число дополнительных операций копирования {{---}} <math>O(N)</math> для последовательного добавления N элементов, а не <math>O(N^2)</math>. Мы получили <math>4N/3</math> против <math>2N</math> в обычном динамическом массиве, то есть константа уменьшилась.
 
  
===Расход памяти===
+
Оставшуюся часть матрицы вычислим с использованием цен редактирования расстояния Левенштейна и рекуррентного соотношения для <tex>d_{i,j}</tex>:
При перераспределении и копировании HAT использует меньше дополнительной памяти, чем в стандартных подходах. Самый плохой случай для HAT {{---}} размер элементов равен размеру указателей, и число элементов на один больше числа, при котором происходит расширение структуры(<tex>N=ResizeValue+1</tex>).
 
Затраты доролнительной памяти в  самом плохом случае {{---}} <math>(top+leaf-1) ~= 2\sqrt{N} = O(\sqrt{N})</math>. Если последний лист будет половиной полного, то ожидаемая трата дополнительной памяти уменьшается до <math>(top + leaf/2) \approx 1.5\sqrt{N}</math> (top {{---}} главный массив, leaf {{---}} листья), а это все еще <math>O(\sqrt{N})</math>.
 
Сравним с другими структурами, добавляющими элементы за <math>O(1)</math>. Например, отдельно связанные списки требуют O(N) дополнительной памяти (один указатель для каждого элемента).
 
  
===Эффективность===
+
<tex>w(a,{\varepsilon}) = 1</tex>
Благодаря преимуществам, предоставляемыми HAT(так например вычисления адреса происходит приблизительно в 2 раза быстрее, чем в стандартном массиве C++), ее можно использовать в любых программах, требующих работу с массивами переменной длинны, где использование других структур данных (например списков) не удобно. На многих алгоритмах HAT работает значительно быстрее стандартных массивов, результаты тестов можно посмотреть здесь: [http://pmg.org.ru/ai/tree_hash.htm]
 
  
==Заключение==
+
<tex>w({\varepsilon}, b) = 1</tex>
HAT {{---}} удобная структура данных переменной длины, позволяющая добавить N элементов за <math>O(N)</math> времени и требующая <math>O(\sqrt{N})</math> дополнительной памяти. HAT обеспечивает все стандартные возможности обычных массивов, включая произвольный доступ к элементам. Она поддерживает известный объем памяти для любого количества элементов и не требует специальной настройки для эффективной работы приложений.  
+
 
Таким образом, HAT предлагает ряд существенных преимуществ над другими реализациями массивов переменной длины.
+
<tex>w(a, b) = \left\{\begin{array}{llcl}
 +
0&,\ a{\ne}b\\
 +
1&,\ a=b\\
 +
\end{array}\right.
 +
</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.
 +
===Пример===
 +
Рассмотрим 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, j)</tex> лежит на диагонали <tex>p</tex>. Таким 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>. Значение <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>.
 +
 
 +
Рассмотрим алгоритм вычисления <tex>r_{p,q}</tex>.
 +
'''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,q) = -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+1,q-1) + 1)
 +
      r = min(r, m)
 +
      '''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: A Unifying View of Linear-Time 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, соответственно.
 +
===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,p))</tex>.
 +
===Оценка времени работы===
 +
 
 +
Суффиксное дерево имеет <tex>O(n)</tex> узлов. Для поддержки определения самого низкого общего предка за линейное время, алгоритмам <tex>LCA</tex> требуется преобразование дерева, проводимое за линейное время. Значения <tex>r_{p,q}</tex> вычисляются на <tex>n+k+1</tex> диагоналях. Более того, для каждой диагонали надо вычислить <tex>k+1</tex> таких значений, что в общей сложности дает <tex>O(kn)</tex> запросов. Таким 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.
 +
===Параллельная версия алгоритма===
 +
 
 +
В 1989 году Ландау и Вишкин разработали параллельную версию алгоритма. Она позволяет уменьшить время работы до <tex>O(\log{n}+k)</tex>, при использовании одновременно <tex>n</tex> процессоров. Для данной оценки необходимо, чтобы каждый из процессоров выполнял последовательный запрос <tex>LCA</tex> за <tex>O(1)</tex>.
 +
 
 +
==Примечания==
 +
<references/>
  
 
==Источники информации==
 
==Источники информации==
*[[wikipedia:en:Hashed array tree|Википедия]]
+
* [http://algolist.manual.ru/search/fsearch/k_razl.php  k-различий - алгоритм Ландау-Вишкина]
*Cline, M.P. and G.A. Lomow, C++ FAQs, Reading, MA: Addison-Wesley, 1995. 
 
*Cormen, T.H., C.E. Leiserson, and R.L. Rivest. Introduction to Algorithms, Cambridge, MA: MIT Press, 1990.
 

Текущая версия на 20:22, 22 мая 2015

Формулировка задачи: По заданному слову [math]X[0..m-1][/math] найти в тексте или словаре [math]Y[0..n-1][/math] все слова, совпадающие с этим словом (или начинающиеся с этого слова) с учетом [math]k[/math] возможных различий.

Описание задачи с точки зрения динамического программирования[править]

Пусть [math]d_{i,j}[/math] - расстояние между префиксами строк [math]x[/math] и [math]y[/math], длины которых равны, соответственно, [math]i[/math] и [math]j[/math], то есть [math]d_{i,j} = d(x(1,i), y(1,j))[/math]. Чтобы решить задачу [math]k[/math] различий, матрицу расстояний надо преобразовать таким образом, чтобы [math]d_{i,j}[/math] представлял минимальное расстояние между [math]x(1, i)[/math] и любой подстрокой [math]y[/math], заканчивающейся символом [math]y_j[/math]. Для этого достаточно ввести условие:

[math]d_{0,j} = 0, 0 \lt j \lt n[/math] .

Оставшуюся часть матрицы вычислим с использованием цен редактирования расстояния Левенштейна и рекуррентного соотношения для [math]d_{i,j}[/math]:

[math]w(a,{\varepsilon}) = 1[/math]

[math]w({\varepsilon}, b) = 1[/math]

[math]w(a, b) = \left\{\begin{array}{llcl} 0&,\ a{\ne}b\\ 1&,\ a=b\\ \end{array}\right. [/math]

[math]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))[/math]

Теперь каждое значение, не превосходящее [math]k[/math], в последней строке указывает позицию в тексте, в которой заканчивается строка, имеющая не больше [math]k[/math] отличий от образца.

Пример[править]

Рассмотрим этот подход к решению задачи на примере: пусть [math]X=ABCDE, Y=ACEABPCQDEABCR[/math]. Построим матрицу расстояний для этого случая: Table k razlichiy.png

Последняя строка матрицы показывает, что вхождения образца с точностью до [math]2[/math] отличий, заканчиваются в позициях [math]3[/math], [math]10[/math], [math]13[/math] и [math]14[/math]. Соответствующими подстроками являются [math]ACE[/math], [math]ABPCQDE[/math], [math]ABC[/math] и [math]ABCR[/math].

Алгоритм[править]

Алгоритм Укконена говорит, что при вычисления расстояний между строками, диагонали матрицы можно пронумеровать целыми числами [math]p {\in} [-m, n][/math], таким образом, чтобы диагональ [math]p[/math] состояла из элементов [math](i, j)[/math], у которых [math]j - i = p[/math]. Пусть [math]r_{p,q}[/math] представляет наибольшую строку [math]i[/math], у которой [math]d_{i,j} = q[/math] и [math](i, j)[/math] лежит на диагонали [math]p[/math]. Таким образом, [math]q[/math] – это минимальное число различий между [math]x(1, r_{p,q})[/math] и любой подстрокой текста, заканчивающейся [math]y_{r_{p,q}+p}[/math]. Значение [math]m[/math] в строке [math]r_{p,q}[/math], для [math]q \lt k[/math], указывает, что в тексте имеется вхождение образца с точностью до [math]k[/math] отличий, заканчивающееся в [math]y_{m+p}[/math]. Таким образом, чтобы решить задачу [math]k[/math] различий, достаточно вычислить значения [math]r_{p,q}[/math] для [math]q \lt k[/math].

Рассмотрим алгоритм вычисления [math]r_{p,q}[/math].

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,q) = -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+1,q-1) + 1)
     r = min(r, m)
     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 [math]r_{p,q}[/math] на [math]n+k+1[/math] диагоналях. Для каждой диагонали переменной строки [math]r[/math] можно присвоить не больше [math]m[/math] различных значений, что приводит к времени вычислений [math]O(mn)[/math]. Рассмотрим как можно ускорить решение этой задачи, используя другие методы.

Предварительные вычисления[править]

На этапе предварительной обработки, с помощью алгоритма Вейнера[1] строится суффиксное дерево строки [math]y{\#}x{\$}[/math], где [math]\#[/math] и [math]\$[/math] – символы, не принадлежащие алфавиту, над которыми построены строки [math]x[/math] и [math]y[/math]. 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 [math]O(n\log{\sigma})[/math], где [math]\sigma[/math] – число различающихся символов образца. Стадия предварительной обработки требует время [math]O(n)[/math] и [math]O(n\log{m})[/math] для постоянного и неограниченного алфавитов, соответственно.

Модификация предыдущего алгоритма[править]

В приведенном выше алгоритме перед циклом [math]while[/math] для диагонали [math]p[/math], переменной [math]r[/math] было присвоено такое значение, что [math]x(1, r)[/math] сопоставляется с точностью до [math]k[/math] различий с некоторой подстрокой текста, заканчивающейся [math]y_{r+p}[/math]. Тогда функция цикла [math]while[/math] находит максимальное значение для которого [math]x(r+1, r+h) = y(r+p+1, r+p+h)[/math]. Обозначим это значение как [math]h[/math]. Это эквивалентно нахождению длины самого длинного общего префикса суффиксов [math]x(r+1, m)\$[/math] и [math]y(r+p+1,n){\#}x{\$}[/math] предварительно вычисленной конкатенированной строки. Символ [math]\#[/math] используется для предотвращения ситуаций, в которых может ошибочно рассматриваться префикс, состоящий из символов как [math]y[/math], так и [math]x[/math]. Обозначим [math]lca(r,p)[/math] как самый низкий общий предок в суффиксном дереве с листьями, определенными вышеуказанными суффиксами, тогда нужное значение [math]h[/math] задается [math]length(lca(r,p))[/math].

Оценка времени работы[править]

Суффиксное дерево имеет [math]O(n)[/math] узлов. Для поддержки определения самого низкого общего предка за линейное время, алгоритмам [math]LCA[/math] требуется преобразование дерева, проводимое за линейное время. Значения [math]r_{p,q}[/math] вычисляются на [math]n+k+1[/math] диагоналях. Более того, для каждой диагонали надо вычислить [math]k+1[/math] таких значений, что в общей сложности дает [math]O(kn)[/math] запросов. Таким образом, общее время работы алгоритма k различий составляет [math]O(kn)[/math] для алфавитов фиксированного размера, и [math]O(n * \log{m} + kn)[/math] для неограниченных алфавитов.

Параллельная версия алгоритма[править]

В 1989 году Ландау и Вишкин разработали параллельную версию алгоритма. Она позволяет уменьшить время работы до [math]O(\log{n}+k)[/math], при использовании одновременно [math]n[/math] процессоров. Для данной оценки необходимо, чтобы каждый из процессоров выполнял последовательный запрос [math]LCA[/math] за [math]O(1)[/math].

Примечания[править]

Источники информации[править]