The $r$-index (Gagie et al., JACM 2020) represented a breakthrough in compressed indexing of repetitive text collections, outperforming its alternatives by orders of magnitude. Its space usage, $\mathcal{O}(r)$ where $r$ is the number of runs in the Burrows-Wheeler Transform of the text, is however larger than Lempel-Ziv and grammar-based indexes, and makes it uninteresting in various real-life scenarios of milder repetitiveness. In this paper we introduce the $sr$-index, a variant that limits the space to $\mathcal{O}(\min(r,n/s))$ for a text of length $n$ and a given parameter $s$, at the expense of multiplying by $s$ the time per occurrence reported. The $sr$-index is obtained by carefully subsampling the text positions indexed by the $r$-index, in a way that we prove is still able to support pattern matching with guaranteed performance. Our experiments demonstrate that the $sr$-index sharply outperforms virtually every other compressed index on repetitive texts, both in time and space, even matching the performance of the $r$-index while using 1.5--3.0 times less space. Only some Lempel-Ziv-based indexes achieve better compression than the $sr$-index, using about half the space, but they are an order of magnitude slower.


翻译:$- index (Gagie et al., JACM 2020) 是压缩重复文本收藏的索引的突破, 比数量级的替代值高得多。 它的空间使用量, $mathcal{O}(r) 美元, 美元是文本Burrows- Wheeler 变换的运行量, 美元则大于 Burrows- Wheeler 版本的运行量, 但是, 美元大于 lempel- Ziv 和 gragramar 指数的运行量, 使得它不再关注各种基于 $- index 的更温和重复的真实生活情景。 在本文中, 我们引入了 $sr index, 将篇幅限制在 $\ mindexcal{( minal, r, n/n/s) $xxxx 的文本限制为$$ 。 我们的实验显示, 美元- 美元- lemexlix- deal- developal ex ex ex ex expressions express as the pressal- sessal- sal- exal- expressional- expressional- expressional- $ximpressional.

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
斯坦福2020硬课《分布式算法与优化》
专知会员服务
123+阅读 · 2020年5月6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
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月21日
Knowledge Distillation from Internal Representations
Arxiv
4+阅读 · 2019年10月8日
Arxiv
3+阅读 · 2015年5月16日
VIP会员
最新内容
人工智能赋能无人机:俄乌战争(万字长文)
专知会员服务
0+阅读 · 7分钟前
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
0+阅读 · 今天4:16
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
6+阅读 · 今天3:36
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:21
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
5+阅读 · 今天3:13
《基于Transformer的异常舰船导航识别与跟踪》80页
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
4+阅读 · 今天2:37
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
8+阅读 · 4月22日
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
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
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员