文書,ウェブ上の情報,ゲノム配列,センサデータなど,多様な情報が「文字列」として表現される.そのデータ量は爆発的に増加しており,多くの分野で,より高度で高速な解析技術が求められている.本書では文字列解析に有用な理論,データ構造,アルゴリズムと,それをふまえたデータの圧縮,検索,分析の実践手法を紹介する. ■著者からのメッセージ 文字列解析の分野は広く,進展も著しいため,本書ですべての情報はカバーできない.本書では,文字列解析という問題の特徴,面白さをとらえており,普遍的である話を取り込むことを心がけた.特に,Burrows Wheeler 変換,簡潔データ構造,ウェーブレット木という3つの技術に注目し,解説を試みた.これら3つの技術はここ十年における文字列解析の中で最も大きな進歩であり,今後も重要な技術と考えられる.そして,これらの技術は文字列解析以外にもグラフ情報や,2次元グリッド情報な
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