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써픽스 배열 합병을 이용한 일반화된 써픽스 배열의 효율적인 구축 알고리즘

Efficient Construction of Generalized Suffix Arrays by Merging Suffix Arrays

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 시스템 및 이론, v.32 no.6, 2005년, pp.268 - 278  

전정은 (부산대학교 컴퓨터공학과) ,  박희진 (한양대학교 정보통신학부) ,  김동규 (부산대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 A와 B의 써픽스 배열이 주어졌을 때 두 배열을 합병하여 이들의 일반화된 써픽스 배열을 구축하는 방법을 연구하였다. 흘수 써픽스와 짝수 써픽스같이 특별한 경우의 두 써픽스를 합병하는 알고리즘은 이미 발표되었지만, A와 』가 임의의 문자열인 일반적인 경우 두 써픽스 배열을 합병하는 효율적인 알고리즘은 아직 개발되지 않았다. 따라서 현재까지는 A와 B의 써픽스 배열을 합병하기 위해서 A와 B의 써픽스 배열이 이미 주어져 있음에도 불구하고 A$\#$B$\$$라는 문자열에 대한 써픽스 배열을 다시 구축해야했다. 본 논문에서는 상수 문자집합이나 정수 문자집합에서 정의된 임의의 두 문자열 A와 B에 대한 써픽스 배열을 합병하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 실험결과 상수문자집합의 경우 A$\#$B$\$$에대한 써픽스 배열을 다시 구축하는 것보다 합병하는 것이 5배 정도 빨랐다. 여기서 제시한 알고리즘은 써픽스 배열 A에서 스트링 B의 모든 써픽스를 검색하여야 한다. 이를 위해 써픽스 배열에서 정의한 써픽스 링크를 사용하였고, 또 써픽스 링크를 계산하는 효율적인 알고리즘도 개발하였다. 써픽스 링크는 생물정보학에서 사용되는 매칭 통계나 최장 공통 부분 문자열 검색처럼 다른 스트링의 써픽스 배열에서 주어진 스트링의 모든 써픽스를 찾는 데 이용할 수 있으므로, 이를 계산하는 효율적인 방법을 제시한 것 역시 많은 의미를 가진다. 실험을 통해 여기서 제시한 방법이 기존 알고리즘 중 가장 빠른 방법보다 3$\~$4배 정도 빠르다는 것을 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We consider constructing the generalized suffix way of strings A and B when the suffix arrays of A and B are given, j.e., merging two suffix arrays of A and B. There are efficient algorithms to merge some special suffix arrays such as the odd array and the even array. However, for the general case t...

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  • 2. Construct the child table cldtabe in 0( n) time.
  • The suffix tree is time-efficient in that the suffix tree for a string of length n can be constructed in 0( n) time[2, 4-6] and a pattern of length m can be searched in 0(. m) time in the suffix tree if the size of alphabet is constant. However, it is not space-efficient because it consumes quite large space.
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참고문헌 (26)

  1. D. Gusfield, Algorithms on Strings, Trees, and Sequences, Cambridge Univ. Press, 1997 

  2. E. M. McCreight, 'A space-economical suffix tree construction algorithms,' J. ACM 23, pp. 262-272, 1976 

  3. P. Weiner, Linear pattern matching algorithms, Proc. 14th IEEE Symp. Switching and Automata Theory, pp. 1-11, 1973 

  4. M. Farach, Optimal suffix tree construction with large alphabets, IEEE Symp. Found. Computer Science (1991), 137-143 

  5. M. Farach-Colton, P. Ferragina and S. Muthukri-shnan, On the sorting-complexity of suffix tree construction, J. Assoc. Comput. Mach, vol 47, pp. 987-1011, 2000 

  6. E. Ukkonen, 'On-line construction of suffix trees,' Algorithmica 14, pp. 353-364, 1993 

  7. U. Manber, G. Myers, 'Suffix arrays: a new method for on-line string searches,' SIAM J. Computing 22, pp. 935-948, 1993 

  8. G. Gonnet, R. Baeza-Yates, and T. Snider, New indices for text: Pat trees and pat arrays. In W. B. Frakes and R. A. Baeza-Yates, editors, Information Retrieval: Data Structures & Algorithms, Prentice Hall, pp. 66-82, 1992 

  9. J. Karkkainen and P. Sanders, Simpler linear work suffix array construction, Int. Colloq. Automata Languages and Programming, pp. 943-955, 2003 

  10. D. K. Kim, J. S. Sim, H. Park and K. Park, Linear-time construction of suffix arrays, Symp. Combinatorial Pattern Matching, pp. 186-199, 2003. 

  11. P. Ko and S. Aluru, Space-efficient linear time construction of suffix arrays, Symp. Combinatorial Pattern Matching, pp. 200-210, 2003 

  12. M. Abouelhoda, E. Ohlebusch, and S. Kurtz, Optimal exact string matching based on suffix arrays, Symp. on String Processing and Information Retrieval, pp. 31-43, 2002 

  13. J. S. Sim, D. K. Kim, H. Park and K. Park, Linear-time search in suffix arrays, Australasian Workshop on Combinatorial Algorithms, pp. 139-146, 2003 

  14. M. T. Chen and J. Seiferas, Efficient and elegant subword tree construction, In A. Apostolico and Z. Galil, editors, Combinatorial Algorithms on Words, NATO ASI Series F: Computer and System Sciences, 1985 

  15. W.K. Hon, K. Sadakane and W.K. Sung, Breaking a time-and-space barrier in constructing full-text indices, IEEE Symp. Found. Computer Science, pp. 251-260, 2003 

  16. M.I. Abouelhoda, S. Kurtz, and E. Ohlebusch, Replacing suffix trees with enhanced suffix arrays, J. of Discrete Algorithms, pp. 53-86, 2004 

  17. P. Ferragina and G. Manzini, Opportunistic data structures with applications, IEEE Symp. Found Computer Science, pp. 390-398, 2001 

  18. P. Ferragina and G. Manzini, An experimental study of an opportunistic index, ACM-SIAM Symp. on Discrete Algorithms, pp. 269-278, 2001 

  19. M. Bender and M. Farach-Colton, The LCA Problem Revisited, In Proceedings of LATIN 2000, LNCS vol 1776, pp. 88-94, 2000 

  20. A. Aho, J. Hopcroft, J. Ullman, Data Structures and Algorithms, Addison-Wesley, 1983 

  21. D. K. Kim and K. Park, Linear-time construction of two-dimensional suffix trees, Int. Colloq. on Automata, Languages and Programming, pp. 463-472, 1999 

  22. M. Burrows and D. Wheeler, A block sorting lossless data compression algorithm, Technical Report 124, Digital Equipment Corporation, 1994 

  23. R. Grossi, A. Gupta and J.S. Vitter, When indexing equals compression: Experiments with compressing suffix arrays and applications, ACM-SIAM Symp. on Discrete Algorithms, 2004 

  24. K. Sadakane, Compressed text databases with efficient query algorithms based on the compressed suffix array, Int. Symp. Algorithms and Computation, pp. 410-421, 2000 

  25. K. Sadakane, Succinct representations of lcp Information and improvements in the compressed suffix arrays, CM-SIAM Symp. on Discrete Algorithms, pp. 225-232, 2002 

  26. R. Grossi and J.S. Vitter, Compressed suffix arrays and suffix trees with applications to text indexing and string matching, ACM Symp. Theory of Computing, pp, 397-406, 2000 

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