葛西のアルゴリズム
Kasaiのアルゴリズムは、接尾辞配列から最長共通プレフィックス(LCP)配列を取得するために使用されます。最初に接尾辞配列が見つかります。その後、葛西のアルゴリズムは接尾辞配列リストを取得してLCPを検索します。
LCP配列の場合、O(m log n)を取ります。ここで、mはパターンの長さ、nはテキストの長さです。葛西のアルゴリズム。メイン文字列のパターンを検索するにはO(n)が必要です。
入力と出力
Input: Main String: “banana” Output: Suffix Array : 5 3 1 0 4 2 Common Prefix Array : 1 3 0 0 2 0
アルゴリズム
buildSuffixArray(text)
入力: メインストリング
出力: 本文から作成された接尾辞配列
Begin n := size of text for i := 0 to n, do suffArray[i].index := i suffArray[i].rank[0] := text[i] if (i+1) < n, then suffArray[i].rank[1] := text[i+1] else suffArray[i].rank[1] := -1 do sort the suffix array define index array to store indexes for k := 4 to (2*n)-1, increase k by k*2, do currRank := 0 prevRank := suffArray[0].rank[0] suffArray[0].rank[0] := currRank index[suffArray[0].index] = 0 for all character index i of text, do if suffArray[i].rank[0] = prevRank AND suffArray[i].rank[1] = suffArray[i-1].rank[1], then prevRank := suffArray[i].rank[0] suffArray[i].rank[0] := currRank else prevRank := suffArray[i].rank[0] suffArray[i].rank[0] := currRank + 1 currRank := currRank + 1 index[suffArray[i].index] := i done for all character index i of text, do nextIndex := suffArray[i].index + k/2 if nextIndex< n, then suffArray[i].rank[1] := suffArray[index[nextIndex]].rank[0] else suffArray[i].rank[1] := -1 done sort the suffArray done for all character index i of text, do insert suffArray[i].index into suffVector done End
kasaiAlgorithm(text、suffVector)
入力- メインテキスト、および接尾辞のリストとしての接尾辞ベクトル
出力: 最も長い共通プレフィックスが見つかった場所
Begin n := size of suffVector define longPrefix list of size n and fill all entries with 0 define suffInverse list of size n and fill all entries with 0 for all index values ‘i’ of suffVector, do suffInverse[suffVector[i]] = i done k := 0 for i := 0 to n-1, do if suffInverse[i] = n-1 then k :=0 ignore the bottom part and go for next iteration. j := suffVector[suffInverse[i]+1] while (i+k)<n AND (j+k) < n and text[i+k] = text[j+k], do increase k by 1 done longPrefix[suffInverse[i]] := k if k > 0 then decrease k by 1 done return longPrefix End
例
#include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; struct suffix { int index; int rank[2]; // To store rank pair }; bool compare(suffix s1, suffix s2) { //compare suffixes for sort function if(s1.rank[0] == s2.rank[0]) { if(s1.rank[1] < s2.rank[1]) return true; else return false; }else { if(s1.rank[0] < s2.rank[0]) return true; else return false; } } vector<int> buildSuffixArray(string mainString) { int n = mainString.size(); suffix suffixArray[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { suffixArray[i].index = i; suffixArray[i].rank[0] = mainString[i] - 'a'; //store old rank suffixArray[i].rank[1] = ((i+1)<n)?(mainString[i+1]-'a'):-1; //rank after alphabetical ordering } sort(suffixArray, suffixArray+n, compare); //sort suffix array upto first 2 characters int index[n]; //index in suffixArray for (int k = 4; k < 2*n; k = k*2) { //increase k as power of 2 int currRank = 0; int prevRank = suffixArray[0].rank[0]; suffixArray[0].rank[0] = currRank; index[suffixArray[0].index] = 0; for (int i = 1; i < n; i++) { // Assigning rank to all suffix if (suffixArray[i].rank[0] == prevRank && suffixArray[i].rank[1] == suffixArray[i-1].rank[1]) { prevRank = suffixArray[i].rank[0]; suffixArray[i].rank[0] = currRank; } else{ //increment rank and assign prevRank = suffixArray[i].rank[0]; suffixArray[i].rank[0] = ++currRank; } index[suffixArray[i].index] = i; } for (int i = 0; i < n; i++) { // Assign next rank to every suffix int nextIndex = suffixArray[i].index + k/2; suffixArray[i].rank[1] = (nextIndex < n)? suffixArray[index[nextIndex]].rank[0]: -1; } sort(suffixArray, suffixArray+n, compare); //sort upto first k characters } vector<int>suffixVector; for (int i = 0; i < n; i++) suffixVector.push_back(suffixArray[i].index); //index of all suffix to suffix vector return suffixVector; } vector<int> kasaiAlgorithm(string mainString, vector<int> suffixVector) { int n = suffixVector.size(); vector<int> longPrefix(n, 0); //size n and initialize with 0 vector<int> suffixInverse(n, 0); for (int i=0; i < n; i++) suffixInverse[suffixVector[i]] = i; //fill values of inverse Suffix list int k = 0; for (int i=0; i<n; i++) { //for all suffix in main string if (suffixInverse[i] == n-1) { //when suffix at position (n-1) k = 0; continue; } int j = suffixVector[suffixInverse[i]+1]; //nest string of suffix list while (i+k<n && j+k<n && mainString[i+k]==mainString[j+k]) //start from kth index k++; longPrefix[suffixInverse[i]] = k; // prefix for the current suffix. if (k>0) k--; //remofe first character of string } return longPrefix; } void showArray(vector<int> vec) { vector<int>::iterator it; for (it = vec.begin(); it < vec.end() ; it++) cout << *it << " "; cout << endl; } int main() { string mainString = "banana"; vector<int>suffixArray = buildSuffixArray(mainString); int n = suffixArray.size(); cout<< "Suffix Array : "<<endl; showArray(suffixArray); vector<int>commonPrefix = kasaiAlgorithm(mainString, suffixArray); cout<< "\nCommon Prefix Array : "<<endl; showArray(commonPrefix); }
出力
Suffix Array : 5 3 1 0 4 2 Common Prefix Array : 1 3 0 0 2 0
-
フォードファルカーソンアルゴリズム
Ford-Fulkersonアルゴリズムは、特定のグラフの開始頂点からシンク頂点への最大フローを検出するために使用されます。このグラフでは、すべてのエッジに容量があります。 SourceとSinkという名前の2つの頂点が提供されます。ソース頂点にはすべて外向きのエッジがあり、内向きのエッジはありません。シンクにはすべて内向きのエッジがあり、外向きのエッジはありません。 いくつかの制約があります: エッジのフローは、そのグラフの所定の容量を超えません。 流入フローと流出フローも、ソースとシンクを除くすべてのエッジで等しくなります。 入力と出力 入力:隣接行列:0 10 0 10 0
-
フロイドウォーシャルアルゴリズム
Floyd-Warshallアルゴリズムを使用して、特定の重み付きグラフからすべてのペアの最短経路問題を見つけます。このアルゴリズムの結果として、グラフ内の任意のノードから他のすべてのノードまでの最小距離を表す行列が生成されます。 最初、出力行列はグラフの指定されたコスト行列と同じです。その後、出力行列はすべての頂点kを中間頂点として更新されます。 このアルゴリズムの時間計算量はO(V ^ 3)です。ここで、Vはグラフ内の頂点の数です。 入力と出力 Input: The cost matrix of the graph. 0 3 6 ∞ ∞ ∞ &