ハクビシンにもわかる全文検索 - Qiita
高速な全文検索アルゴリズムであるFM-indexについて解説する。理解しがたい点や間違っている点があれば是非コメントで指摘してほしい。 概要 FM-indexはリニアな文字列に対して検索をするアルゴリズムで、主に簡潔データ構造とBWT(およびLF mapping)という二つのアイデアから成り立っている。BWTはBurrows-Wheeler変換のことで、文字列を特殊な並び順に変換するという可逆関数である。BWTされた文字列を簡潔データ構造固有の操作をすることで、クエリ文字列の長さに比例した短い時間で文字列を探し出すのがFM-indexだ。 簡潔データ構造 簡潔データ構造に関してはFM-indexで必要となる二つの関数だけ説明して、詳細は次の機会に譲るとする。さて、二つの関数はともに文字列のある位置より前の部分に含まれている文字の数を数え上げるというものでrank()とrankLessTha
wat-arrayでラクラク実装☆FM-Indexの作り方 - EchizenBlog-Zwei
というわけで大変便利なライブラリwat-arrayを使ってFM-Indexを簡単に実装してみるよ。本格的なライブラリは既にFM-Index++という良いものがあるので、本記事では仕組みの解説を目的とする。 参考資料: FM-index++を公開しました - tb_yasuの日記 An alphabet-friendly FM-index (P. Ferragina, G. Manzini, V. Makinen, G. Navarro, 2004) なお、本記事では前回の記事で実装した(ってほどでもないけど)text2bwt()とLF()を使っている。 話題のwat-arrayを使ってBurrows-Wheeler変換(BWT)してみた - EchizenBlog-Zwei 今回もテキストとしてmississippi#を使う。まずテキストから任意のキーの出現回数を得る関数get_rows(
FM-index++を公開しました - Yasuo Tabeiの日記
FM-indexのC++による実装 FM-index++を公開しました。 http://code.google.com/p/fmindex-plus-plus/ FM-index[1〜4]とは、圧縮全文索引の一種でO(n)時間とO(nlgσ)メモリー(n:テキスト長、σ:文字種類数)で構築することができます。最近では、テキスト処理ばかりでなくゲノム検索[5]など、いろいろなところで応用されています。今回は、クエリーに対する検索操作の内、exact検索、ハミング距離による検索、編集距離による検索の３つを実装しました。それぞれの計算時間は、qがクエリーの長さとすると、exact検索がO(q)時間、 ハミング距離による検索がO(q^σ)時間、編集距離による検索がO((q \times q)^σ)時間です。よって、４文字種のDNAや２０文字種のタンパク質など、文字種類数が少ない対象にはハミング距離
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