We show how we can merge two run-length compressed Burrows-Wheeler Transforms (RL-BWTs) into a run-length compressed extended Burrows-Wheeler Transform (eBWT) in $O (r)$ space and $\tilde O(r + L)$ time, where $r$ is the number of runs in the final eBWT and $L$ is the sum of the longest common prefix (LCP) values at the beginnings of those runs.


翻译:我们展示了如何将两个游程编码压缩的Burrows-Wheeler变换(RL-BWT)合并为一个游程编码压缩的扩展Burrows-Wheeler变换(eBWT),其空间复杂度为$O(r)$,时间复杂度为$\tilde O(r + L)$,其中$r$为最终eBWT中的游程数量,$L$为这些游程起始位置的最长公共前缀(LCP)值之和。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICLR2022】GNN-LM基于全局信息的图神经网络语义理解模型
专知会员服务
16+阅读 · 2021年10月4日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年8月20日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月2日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29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
2+阅读 · 2015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 · 1月4日
VIP会员
相关VIP内容
【ICLR2022】GNN-LM基于全局信息的图神经网络语义理解模型
专知会员服务
16+阅读 · 2021年10月4日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年8月20日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月2日
相关资讯
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
相关基金
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
2+阅读 · 2015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