In this work, we consider pattern matching variants in small space, that is, in the read-only setting, where we want to bound the space usage on top of storing the strings. Our main contribution is a space-time trade-off for the Internal Pattern Matching (IPM) problem, where the goal is to construct a data structure over a string $S$ of length $n$ that allows one to answer the following type of queries: Compute the occurrences of a fragment $P$ of $S$ inside another fragment $T$ of $S$, provided that $|T| < 2|P|$. For any $\tau \in [1 .. n/\log^2 n]$, we present a nearly-optimal $\~O(n/\tau)$-size data structure that can be built in $\~O(n)$ time using $\~O(n/\tau)$ extra space, and answers IPM queries in $O(\tau+\log n \log^3 \log n)$ time. IPM queries have been identified as a crucial primitive operation for the analysis of algorithms on strings. In particular, the complexities of several recent algorithms for approximate pattern matching are expressed with regards to the number of calls to a small set of primitive operations that include IPM queries; our data structure allows us to port these results to the small-space setting. We further showcase the applicability of our IPM data structure by using it to obtain space-time trade-offs for the longest common substring and circular pattern matching problems in the asymmetric streaming setting.


翻译:本文研究小空间下的模式匹配变体问题,即只读设置中,要求在存储字符串的基础上严格控制空间使用。我们的主要贡献是针对内部模式匹配(IPM)问题提出一种时空权衡方案,其目标是构建一个基于长度为 $n$ 的字符串 $S$ 的数据结构,支持回答以下类型查询:计算 $S$ 的片段 $P$ 在另一片段 $T$ 中的出现位置,前提是 $|T| < 2|P|$。对于任意 $\tau \in [1 .. n/\log^2 n]$,我们提出一个近乎最优的 $\~O(n/\tau)$ 大小数据结构,可在 $\~O(n)$ 时间内构建且仅使用 $\~O(n/\tau)$ 额外空间,并以 $O(\tau+\log n \log^3 \log n)$ 时间回答 IPM 查询。IPM 查询已被识别为字符串算法分析的关键原语操作。特别地,近期多个近似模式匹配算法的复杂度均以包含 IPM 查询的小型原语操作集的调用次数表示;我们的数据结构使得这些结果可迁移至小空间设置。我们进一步通过不对称流设置中最长公共子串和圆形模式匹配问题的时空权衡求解,展示了 IPM 数据结构的应用价值。

0
下载
关闭预览

相关内容

信息处理和管理(IPM)在计算机与信息科学的交叉点上发布了有关领域,包括但不限于商业、市场营销、广告、社交计算和信息技术等领域的理论、方法或应用的前沿研究。该杂志的目的是通过为及时传播高级和热门问题提供有效的论坛,从而在计算机与信息科学的交叉点上增进研究人员和从业人员的利益。该期刊对原始研究文章、研究调查文章、研究方法文章以及涉及研究关键应用的文章特别感兴趣。官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ipm/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17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
【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
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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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 · 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
47+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
国家自然科学基金
0+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
11+阅读 · 2018年1月18日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
3+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
5+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
15+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
11+阅读 · 6月4日
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
12+阅读 · 6月4日
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
8+阅读 · 6月4日
相关VIP内容
相关资讯
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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
13+阅读 · 2017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 · 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
47+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
国家自然科学基金
0+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