Wavelet Treeをもう一度 - 気ままなブログ
文字列本のメインであるウェーブレット木をもう一度素直に見直すことにした。 高速文字列解析の世界――データ圧縮・全文検索・テキストマイニング (確率と情報の科学) 作者: 岡野原大輔出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2012/12/27メディア: 単行本購入: 15人 クリック: 324回この商品を含むブログ (5件) を見る Wavelet Treeに関する著者のスライドは以下である。 http://www.slideshare.net/pfi/ss-15916040 ふらふらと論文を眺めていたら、Navarro神の「Wavelet Trees for All」というサーベイ論文が加筆されて更新されていた。内容自体はあまり変わっていないと思うが図が増えていた。以下がその論文である。 http://www.dcc.uchile.cl/~gnavarro/ps/jda13.pdf 大半の内
高速かつ省メモリで文字列を扱うデータ構造「wavelet tree」
はじめに 大規模なデータを扱うアプリケーションでは、速度とともに作業領域量も大きな問題となります。作業領域がメインメモリに収まらない場合、スワッピングが発生し、大幅な速度低下につながります。そのため近年、データ構造は高速なだけでなく、作業領域量が小さいことも求められています。今回紹介するのは2003年に提案されたデータ構造、wavelet tree（以下「WT」と表記）です。WTは圧縮索引やSuccinct Data Structureなど、データをコンパクトに表現する際に重要なデータ構造です。WTは文字列T[0...n-1]が与えられた時、次の2つの操作を定数時間でサポートします。 rank(p, c)――T[0...p]中のcの出現回数を返す select(i, c)――(i+1)番目のcの位置を返す WTの作業領域量は、文字列をそのまま保存した時の約2倍程度です。 対象読者 C++の
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