A \emph{palindrome} is a word that reads the same forwards and backwards. A \emph{block palindrome factorization} (or \emph{BP-factorization}) is a factorization of a word into blocks that becomes palindrome if each identical block is replaced by a distinct symbol. We call the number of blocks in a BP-factorization the \emph{width} of the BP-factorization. The \emph{largest BP-factorization} of a word $w$ is the BP-factorization of $w$ with the maximum width. We study words with certain BP-factorizations. First, we give a recurrence for the number of length-$n$ words with largest BP-factorization of width $t$. Second, we show that the expected width of the largest BP-factorization of a word tends to a constant. Third, we give some results on another extremal variation of BP-factorization, the \emph{smallest BP-factorization}. A \emph{border} of a word $w$ is a non-empty word that is both a proper prefix and suffix of $w$. Finally, we conclude by showing a connection between words with a unique border and words whose smallest and largest BP-factorizations coincide.


翻译:一个**回文**是指正向和反向读取相同的单词。**块回文分解**(或称为**BP-分解**)是将一个单词分解为若干块,若每个相同的块用不同的符号替换后,该分解序列成为回文。我们将BP-分解中的块数称为该BP-分解的**宽度**。单词$w$的**最大BP-分解**是指具有最大宽度的$w$的BP-分解。本文研究了具有特定BP-分解的单词。首先,我们给出了长度为$n$且最大BP-分解宽度为$t$的单词数量的递推关系。其次,我们证明了单词最大BP-分解的期望宽度趋于一个常数。第三,我们给出了关于BP-分解的另一种极值变体——**最小BP-分解**的一些结果。单词$w$的**边界**是指同时为$w$的真前缀和真后缀的非空单词。最后,我们通过展示具有唯一边界的单词与最小和最大BP-分解重合的单词之间的联系来结束本文。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月13日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Neural Architecture Search without Training
Arxiv
10+阅读 · 2021年6月11日
Do RNN and LSTM have Long Memory?
Arxiv
19+阅读 · 2020年6月10日
VIP会员
最新内容
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
6+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
2+阅读 · 6月21日
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
9+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
11+阅读 · 6月17日
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员