Vybrané partie z dátových štruktúr
2-INF-237, LS 2016/17

Úvod · Pravidlá · Prednášky · Prezentácia · Ako poznámkovať · Moodle
Táto stránka sa týka školského roku 2016/17. V školskom roku 2017/18 predmet vyučuje Jakub Kováč, stránku predmetu je https://people.ksp.sk/~kuko/ds


Úsporné dátové štruktúry: Rozdiel medzi revíziami

Z VPDS
Prejsť na: navigácia, hľadanie
(Vytvorená stránka „===Uvod do uspornych datovych struktur=== * Retazec dlzky n nad abecedou velkosti sigma mozeme ulozit pomocou n lg sigma bitov (predpokladajme pre jednoduchost, ze sigma...“)
(Žiaden rozdiel)

Verzia zo dňa a času 19:54, 21. máj 2014

Uvod do uspornych datovych struktur

  • Retazec dlzky n nad abecedou velkosti sigma mozeme ulozit pomocou n lg sigma bitov (predpokladajme pre jednoduchost, ze sigma je mocnina 2)
  • napr pre binarny retazec potrebuje n bitov
  • Sufixove pole na umoznuje rychlo hladat vzorku, ale potrebuje n lg n bitov, pripadne 3 n lg n, co je rychlejsie rastuca funkcia ako n
  • sufixove stromy maju tiez Theta(n log n) bitov s vacsou konstantou
  • vedeli by sme rychlo vyhladavat vzorku aj s ovela mensim indexom?
  • oblast uspornych datovych struktur

Uvod do rank/select

Chceme reprezentovat staticku mnozinu A subseteq {0..n-1}, nech m = |A|

  • pole cisel v A v utriedenom poradi (m log n bitov)
  • bitovy vektor dlzky n (n bitov)
                           Pole        Bitovy vektor             
Pamat v bitoch            m log n         n       
Je x v A?                 O(log m)       O(1)         rank(x)>rank(x-1)                 
max. y v A t.z. y<=x      O(log m)       O(n)         select(rank(x))
i-ty najmensi prvok z A   O(1)           O(n)         select(i)
kolko je v A prvkov <=x   O(log m)       O(n)         rank(x)

Ak m je pomerne velke (cca Omega(n/log n)), pamat mensia s vyuzitim bitoveho pola

Ak chcem rank v O(1)

  • trivialne riesenie: pamatam si rank(x) pre kazde x, n log n bitov
  • ukazeme si, ze staci o(n) bitov navyse k bitovemu vektoru s n bitmi
  • prakticke riesenie:
    • zvolim si hodnotu t
    • pole R dlzky n/t, R[i] = rank(i*t)
    • rank(x) = R[floor(x/t)]+pocet jedniciek v A[t*floor(x/t)+1..x]
    • pamat n + (n/t)*lg(n) bitov, cas O(t)
  • O(1) riesenie zalozene na tejto myslienke, trochu zlozitejsie detaily

Ak chcem select v O(1)

  • trivialne riesenie je utriedene pole prvkov (pozri vyssie)
  • da sa spravit usporne o(n) bitov navyse k bitovemu vektoru s n bitmi, ale zlozitejsie
  • prakticky kompromis: binarne vyhladavanie, log n volani rank

Rank

  • overview na slajde
  • rank = rank of super-block + rank of block within superblock + rank of position within block
  • block and superblock: integer division (or shifts of sizes power of 2)
  • time O(1), memory n + O(n log log n / log n) bits

Select

  • let t1 = lg n lglg n
  • store select(t1 * i) for each i = 0..n/t1 memory O(n / t1 * lg n) = O(n/ lg lg n)
  • divides bit vector into super-blocks of unequal size
  • consider one such block of size r. Distinguish between small super-block of size r<t1^2 and big super-block of size >= t1^2
  • large super-block: store array of indices of 1 bits
    • at most n/(t1 ^2) large super-blocks, each has t1 1 bits, each 1 bit needs lg n bits, overall O(n/lg lg n) bits
  • small super-block:
    • repeat the same with t2 = (lg lg n)^2
    • store select(t2*i) within super-block for each i = 0..r/t2 memory O(n/t2 * lg lg n) = O(n/lg lg n)
    • divides super-block into blocks, split blocks into small (size less than t2^2) and large
    • for large blocks store relative indices of 1 bits: n/(t2 ^2) large blocks, each has t2 1 bits, each 1 bit needs lg t1 = O(lg lg n) bits, overall O(n/log log n)
    • for small blocks of size at most t2^2, store as (t2^2)-bit integer, lookup table of all answers. Size of table is O(2^(t2^2) * t2 * log(t1)); t2^2 < (1/2) log n for large enough n, so 2^(t2^2) is O(sqrt(n)), the rest is polylog

Wavelet tree: Rank nad vacsou abecedou

  • nad binarnou abecedou vieme spravit rank_1(i): pocet vyskytov 1 v A[0..i]
  • poznamka: ak chceme spocitat rank_0(i), pouzijeme i+1-rank_1(i)
  • original paper: Grossi, Gupta and Vitter 2003 High-order entropy-compressed text indexes
  • survey G. Navarro, Wavelet Trees for All, Proceedings of 23rd Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching (CPM), 2012
  • http://alexbowe.com/wavelet-trees/
  • namiesto bitoveho pola mame retazec S nad vacsou abecedou Sigma
  • Chceme podporovat rank_a(i), co je pocet vyskytov pismena a v retazci S[0..i]
  • OPT je n log_2 sigma
  • Pouzijeme rank na binarnych retazcoch nasledovne:
    • rozdelime abecedu na dve casti Sigma_0 a Sigma_1
    • Vytvorime bin. retazec B dlzky n: B[i]=j iff S[i] je v Sigma_j
    • Vytvorime retazce S_0 a S_1, kde S_j obsahuje pismena z S, ktore su v Sigma_j, sucet dlzok je n
    • Rekurzivne pokracujeme v deleni abecedy a retazcov, az kym nedostaneme abecedy velkosti 2, kde pouzijeme binarny rank
  • rank_a(i) v tejto strukture:
    • ak a in Sigma_j, i_2=rank_j(i) v retazci B
    • pokracuj rekurzivne s vypoctom rank_a(i_2) v lavom alebo pravom podstrome
  • Velkost: binarne retazce n log_2 sigma + struktury pre rank nad bin. retazcami (mozem skonkatenovat na kazdej urovni a dostat o(n log_2 sigma)
  • cas O(log sigma), robim jeden rank na kazdej urovni
  • extrahovanie S[i] tiez v case O(log sigma)