Сходство между сжатыми строками: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
м
Строка 5: Строка 5:
Задача вычисления сходства между двумя строками заключается в сравнении двух строк с помощью некоторой метрики оценки. Существуют различные метрики оценки; одной из самых популярных является метрика расстояния Левенштейна (или расстояния редактирования). Стандартное решение для метрики расстояния Левенштейна, предложенное Вагнером и Фишером [13], основано на динамическом программировании. Также широко используются такие метрики оценки, как метрика самой длинной общей подпоследовательности, метрика взвешенного расстояния редактирования и метрика аффинного штрафа за гэп (пропуск в последовательности). Последняя имеет наиболее общий характер и является довольно сложной для применения. В таблице 1 показаны различия между этими четырьмя метриками.
Задача вычисления сходства между двумя строками заключается в сравнении двух строк с помощью некоторой метрики оценки. Существуют различные метрики оценки; одной из самых популярных является метрика расстояния Левенштейна (или расстояния редактирования). Стандартное решение для метрики расстояния Левенштейна, предложенное Вагнером и Фишером [13], основано на динамическом программировании. Также широко используются такие метрики оценки, как метрика самой длинной общей подпоследовательности, метрика взвешенного расстояния редактирования и метрика аффинного штрафа за гэп (пропуск в последовательности). Последняя имеет наиболее общий характер и является довольно сложной для применения. В таблице 1 показаны различия между этими четырьмя метриками.


Далее будет рассматриваться задача поиска сходства между двумя сжатыми строками. Она связана с эффективным вычислением сходства без декомпрессии двух строк. В литературе рассматривалось решение этой задачи для случаев сжатия методом кодирования длин серий (run-length encoding) и сжатия Лемпеля-Зива (LZ) [14].


{| class="wikitable" style="margin:auto"
{| class="wikitable" style="margin:auto"
|+ Текст подписи
|+  
|-
|-
! Метрика !! Совпадение !! Несовпадение !! Indel-расстояние !! Indel-расстояние для k символов
! Метрика !! Совпадение !! Несовпадение !! Indel-расстояние !! Indel-расстояние для k символов
Строка 25: Строка 23:




[[Файл:SBCS.png]]
Далее будет рассматриваться задача поиска сходства между двумя сжатыми строками. Она связана с эффективным вычислением сходства без декомпрессии двух строк. В литературе рассматривалось решение этой задачи для случаев сжатия методом кодирования длин серий (run-length encoding) и сжатия Лемпеля-Зива (LZ) [14].


Рисунок 1. Таблица динамического программирования для строк <math>a^r c^p b^t</math> и <math>a^s b^q c^u</math>, разбитая на 9 блоков. Для одного из блоков, например, B, из E и F вычисляются только нижняя строка C и крайний правый столбец D




Строка 44: Строка 41:
'''Сжатие Лемпеля-Зива (LZ-компрессия)'''
'''Сжатие Лемпеля-Зива (LZ-компрессия)'''


Пусть X и Y – две строки длиной O(n); X' и Y' – сжатые алгоритмом LZ строки X и Y, соответственно. Тогда длины X' и Y' равны O(hn/log n), где </math>h \le 1</math> – энтропия строк X и Y.
Пусть X и Y – две строки длиной O(n); X' и Y' – сжатые алгоритмом LZ строки X и Y, соответственно. Тогда длины X' и Y' равны O(hn/log n), где <math>h \le 1</math> – энтропия строк X и Y.




Строка 55: Строка 52:


'''Блочное вычисление'''
'''Блочное вычисление'''
Для эффективного вычисления сходства между сжатыми строками можно использовать метод блочного вычисления. Таблицы динамического программирования делятся на подматрицы, называемые ''блоками''. Для строк с кодированием длин серий блок представляет собой подматрицу, состоящую из двух элементов – серий по A и серий по B. Для строк с LZ-сжатием блоком является подматрица, состоящая из двух фраз – по одной фразе из каждой строки. Подробнее об этом см. в [5]. Затем блоки вычисляются слева направо и сверху вниз. Для каждого блока вычисляются только нижняя строка и крайний правый столбец. Пример вычисления блоков приведен на рис. 1.
Для эффективного вычисления сходства между сжатыми строками можно использовать метод блочного вычисления. Таблицы динамического программирования делятся на подматрицы, называемые ''блоками''. Для строк с кодированием длин серий блок представляет собой подматрицу, состоящую из двух элементов – серий по A и серий по B. Для строк с LZ-сжатием блоком является подматрица, состоящая из двух фраз – по одной фразе из каждой строки. Подробнее об этом см. в [5]. Затем блоки вычисляются слева направо и сверху вниз. Для каждого блока вычисляются только нижняя строка и крайний правый столбец. Пример вычисления блоков приведен на рис. 1.
[[Файл:SBCS.png]]
Рисунок 1. Таблица динамического программирования для строк <math>a^r c^p b^t</math> и <math>a^s b^q c^u</math>, разбитая на 9 блоков. Для одного из блоков, например, B, из E и F вычисляются только нижняя строка C и крайний правый столбец D


== Основные результаты ==
== Основные результаты ==
4430

правок

Навигация