For a text $T$ of length $n$ over an alphabet of size $σ$, its suffix array lists the starting positions of the suffixes of $T$ in lexicographic order, and its inverse suffix array gives the lexicographic rank of the suffix starting at each position. Since the introduction of the FM-index and the compressed suffix array in 2000, both queries have been supported in $O((\log_σn)^ε)$ time using $O(n\logσ)$ bits, for any constant $ε>0$. Yet no nontrivial time-space lower bound for suffix-array queries in compact space was known. We give the first such lower bound: in the cell-probe model with $Θ(\log n)$-bit words, every deterministic $S$-bit data structure with $S\ge n$ answering suffix-array queries on binary strings of length at most $n$ has worst-case query time $Ω(\log\log n/\log((S/n)\log\log n))$. Hence, structures with $O(n(\log\log n)^{O(1)})$ bits need $Ω(\log\log n/\log\log\log n)$ query time, while constant query time requires $Ω(n\log^εn)$ bits for some constant $ε>0$, matching known upper bounds. In particular, no such $O(n)$-bit structure supports constant-time queries, answering the 25-year-old question of Grossi and Vitter. We also give exact complexity-preserving equivalences between suffix-array access and simpler prefix queries on short strings. For every $2\leqσ\leq n$, suffix-array queries are equivalent to prefix-select queries, and inverse-suffix-array queries are equivalent to prefix-special-rank queries. The reductions in both directions preserve all four standard measures up to constant factors: space, query time, preprocessing time, and preprocessing space. Unlike previous reductions, they incur no additive $O(\log\log n)$ query-time term. Thus, the corresponding prefix-query problems capture suffix-array and inverse-suffix-array access without asymptotic loss in any of the four measures.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Alphabet is mostly a collection of companies. This newer Google is a bit slimmed down, with the companies that are pretty far afield of our main internet products contained in Alphabet instead.
abc.xyz/
NeurIPS 2025|从层次化掩码的视角统一并增强 Graph Transformer
IEEE Proc.|基于知识图谱的少样本和零样本学习综述
专知会员服务
49+阅读 · 2024年2月2日
专知会员服务
21+阅读 · 2020年9月2日
【AAAI2021】对比聚类,Contrastive Clustering
专知
26+阅读 · 2021年1月30日
论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文报告 | Graph-based Neural Multi-Document Summarization
科技创新与创业
15+阅读 · 2017年12月15日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 11月4日
Arxiv
0+阅读 · 10月26日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
11+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
5+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
NeurIPS 2025|从层次化掩码的视角统一并增强 Graph Transformer
IEEE Proc.|基于知识图谱的少样本和零样本学习综述
专知会员服务
49+阅读 · 2024年2月2日
专知会员服务
21+阅读 · 2020年9月2日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员