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Exact String Matching II1 Exact String Matching: A Deeper Look at Classical Methods Erweiterte Anwendungen zu Boyer-Moore und Knuth-Morris-Pratt Hauptseminar.

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Präsentation zum Thema: "Exact String Matching II1 Exact String Matching: A Deeper Look at Classical Methods Erweiterte Anwendungen zu Boyer-Moore und Knuth-Morris-Pratt Hauptseminar."—  Präsentation transkript:

1 Exact String Matching II1 Exact String Matching: A Deeper Look at Classical Methods Erweiterte Anwendungen zu Boyer-Moore und Knuth-Morris-Pratt Hauptseminar Automaten und Formale Sprachen: Algorithmen der Bioinformatik Ausarbeitung: Thomas Heilbock

2 Exact String Matching II2 Gliederung 1.Apostolico-Giancarlo (Boyer-Moore-Variante in Linearzeit) -Wiederholung / Grundlagen -Die Idee / Modifizierungen -Ablauf einer Vergleich/Shift-Phase -Korrektheit / Laufzeit 2.Exact Set Matching (Aho-Corasick, in Anlehnung an Knuth-Morris-Pratt) -Wiederholung / Grundlagen -erste Ansätze -Hilfsmittel: keyword-tree -Hilfsmittel: Fehlerfunktion / FehlerLink -Aho-Corasick komplett 3.Anwendung von Exact Set Matching -Exact Matching mit Wildcards 4.Literatur / Fragen

3 Exact String Matching II3 -Wiederholung / Grundlagen: -Boyer-Moore -gegeben: Text T=y[0..n-1], Pattern P=x[0..m-1] -Anlegen des linken Endes von P an die Textposition j -Vergleich von rechts nach links -Shift um den maximalen Wert aus der Bad- Character-Regel und der Good-Suffix-Regel 1.Apostolico-Giancarlo - Wiederholung / Grundlagen -

4 Exact String Matching II4 -Vorverarbeitung: -Für jeden Buchstaben des Textalphabets: Bad-Character-Liste: erstes Auftreten in x[0..m-2] (von rechts) -Für jedes Zeichen i aus P: -Suffix-Liste: Länge des längsten Suffix von x[0..i], das auch Suffix von P ist -Good-Suffix-Liste: Länge des längsten echten Suffix von x[0..i], das Suffix von P ist 1.Apostolico-Giancarlo - Wiederholung / Grundlagen -

5 Exact String Matching II5 1.Apostolico-Giancarlo - Wiederholung / Grundlagen - -Bad-Character-Regel: -bei Mismatch zwischen den Zeichen y[i+j] und x[i] suche (von rechts) das erste Auftreten von y[i+j] in x Shift-Weite -Good-Suffix-Regel: -wurde ein Suffix u von x bis zu Mismatch an Position x[i] gefunden, suche (von rechts) das erste Auftreten von u in x, so das u einem Zeichen ungleich x[i] folgt Shift-Weite

6 Exact String Matching II6 -Problem von Boyer-Moore: -Nach jeder Vergleich/Shift-Phase werden potentielle Informationen vergessen -Neues Ziel: -Jedes Zeichen aus T, welches schon einmal zu einem Zeichen aus P gepasst hat (Match) soll nicht noch einmal verglichen werden 1.Apostolico-Giancarlo - Die Idee / Modifikationen -

7 Exact String Matching II7 Notationen: -Pattern P = y[0..n-1] -Text T = x[0..m-1] -h – Laufvariable auf T -i – Laufvariable auf P -j – Startposition des Vergleichs auf T (rechtes Ende von P) -N(i) – Suffix-Liste für P -M(i) – Substring-Tabelle für T (neu) 1.Apostolico-Giancarlo - Die Idee / Modifikationen -

8 Exact String Matching II8 Zwei Modifikationen von Boyer-Moore Nutzen einer zusätzlichen Tabelle M(i) für T, welche zur Laufzeit wie folgt ausgefüllt wird: a)Zu Beginn sind alle Werte undefiniert b)Findet der Algorithmus bei einem Vergleich einen Substring der Länge 0

9 Exact String Matching II9 1.Apostolico-Giancarlo - Die Idee / Modifikationen - Zwei Modifikationen von Boyer-Moore 2.Nutzen des Wissens aus M und N, um die Suche zu beschleunigen Vergleich/Shift-Phase mit Fallunterscheidung wie folgt: h:=j, i:=n Starte Fallunterscheidung

10 Exact String Matching II10 -Fallunterscheidung: a) M(h) undefiniert oder M(h)=N(i)=0 Vergleich von T(h) und P(i): i)wenn T(h)=P(i) und i=1, dann berichte Auftreten von P in T an Position (j-n), setze M(j)=n und mache Shift (nach BM) ii)wenn T(h)=P(i) und i>1, dann setze h=h-1, i=i-1 und starte die Fallunterscheidung neu iii)wenn T(h)P(i), dann setzte M(j)=j-h und mache Shift (nach BM) 1.Apostolico-Giancarlo - Ablauf einer Vergleich/Shift-Phase -

11 Exact String Matching II11 b) M(h)0, P in T gefunden. M(j):=j-h, mache Shift (nach BM) d) M(h)>N(i) und N(i)

12 Exact String Matching II12 -Korrektheit: -zu zeigen: Algorithmus simuliert original BM a)Algorithmus nutzt original Shift-Regeln dieser Teil stimmt b)für jeden Vergleich von P mit einem Textabschnitt aus T muss AG die gleiche Zeichenfolge bis zum ersten Unterschied finden -Betrachtung der Fallunterscheidung: - Fall a) arbeitet nach Boyer-Moore - Fall b,c,e) überspringen eventuell Zeichen, aber nur Match - Fall d) überspringt Mismatches nach Definition von M und N aber nur wirklich ungleiche Bereiche 1.Apostolico-Giancarlo - Korrektheit / Laufzeit -

13 Exact String Matching II13 -Laufzeit: a)AG macht höchstens 2m Zeichenvergleiche -jede Phase endet durch Mismatch, und jede Phase (außer der letzten) wird gefolgt von einem Shift>0 höchstens m Mismatches -Zeichen werden expliziert nur in Phase 1 verglichen findet ein Vergleich bei T(h) ein Match, wird am Ende der Phase M(j)=j-h+1 (mind.) gesetzt alle Zeichen aus T die Zeichen aus P glichen (während dieser Phase) sind im Intervall [j-M(j)+1.. j)] -Trifft ein anderer Vergleich nun auf so ein Zeichen, ist für dieses M(h)>0 der Vergleich überspringt diesen Bereich um genau M(h) und fährt davor fort 1.Apostolico-Giancarlo - Korrektheit / Laufzeit -

14 Exact String Matching II14 Zu a)m Matches + m Mismatches 2m Vergleiche b)AG braucht höchstens O(m) zusätzliche Arbeit Zusätzlicher Aufwand: O(m) - Fall a): Vergleich O(m), maximal 2m Vergleiche (siehe a) - Fall c/d): Shift O(m), da maximal m Shifts - Fall b/e): maximal einmal pro Position / Zeichen von T O(m) O(m) Fazit: AG arbeitet in Linearzeit 1.Apostolico-Giancarlo - Korrektheit / Laufzeit -

15 Exact String Matching II15 2.Exact Set Matching - Wiederholung / Grundlagen - Wiederholung / Grundlagen: –Knuth-Morris-Pratt gegeben: Text T=y[0..n-1], Pattern P=x[0..m-1] Vergleich von links nach rechts Tabelle sp i für Shift-Weiten Zu jeder Position i in Pattern P finde die Länge des längsten echten Suffix von P[0..i-1] das Präfix von P ist

16 Exact String Matching II16 -Verallgemeinerung vom Exact Matching gegeben: -Satz/Liste von Pattern P=[P 1,...,P z ] -n sei Gesamtlänge aller Pattern aus P -m sei Länge des Textes T gesucht: -Alle Vorkommen aller Pattern aus P in T naheliegender Ansatz: -Jedes Pattern wird einzeln mit einem beliebigen Linearzeit- Algorithmus in T gesucht O(n+zm): Zielvorstellung (Aho-Corasick): -O(n+m+k), k = Anzahl der Vorkommen der Pattern aus P 2.Exact Set Matching - Wiederholung / Grundlagen -

17 Exact String Matching II17 Keyword-Tree K: gerichteter Baum mit den Eigenschaften: a)genau ein Zeichen pro Kante (genannt: Bezeichnung) b)zwei Kanten, die aus dem selben Knoten heraus führen, haben unterschiedliche Bezeichnungen c)Jedes Pattern P i kann auf einem Pfad im Baum, von der Wurzel bis zu einem Knoten, abgebildet werden, so dass die Zeichen an den Kanten der Reihe nach gelesen, P i ergeben 2.Exact Set Matching - Hilfsmittel: keyword-tree -

18 Exact String Matching II18 Für endliches Alphabet ist keyword-tree zu P in O(n) berechenbar: Def.: K i sei der keyword-tree der Pattern P 1... P i von P a)K 1 : von Wurzel aus beschrifte jede Kante (nach Reihenfolge) des Zweiges mit dem jeweils nächsten Zeichen von P 1. benenne letzten Knoten mit 1 b) K 2 aus K 1 : -folge dem Pfad von K 1 bis das längste Präfix von P 2 in P 1 erreicht ist -Pfad endet entweder, wenn P 2 zu Ende ist (P 2 in P 1 ) oder wenn ein Knoten v keine passende ausgehende Kante mehr hat für den letzten Fall starte neuen Pfad ab diesem Knoten -benenne letzten Knoten mit 2 2.Exact Set Matching - Hilfsmittel: keyword-tree -

19 Exact String Matching II19 c)K i +1 aus K i : -von Wurzel aus folge genau dem Pfad K i, der mit den Zeichen von P i +1 (in Reihenfolge) übereinstimmt -entweder P i +1 kommt in K i vor oder es gibt Knoten, an dem eine neue Kante angefügt werden muss, um das Pattern fortzuführen Für jedes Pattern P i braucht man O(|P i +1|) Zeit zum Einfügen des Pattern P i +1 in K i O(n) über alle Pattern 2.Exact Set Matching - Hilfsmittel: keyword-tree -

20 Exact String Matching II20 Naiver Ansatz einer Suche: -starte für jede Position l in T und: - folge dem einen Pfad in K, der einem Präfix von T gleicht - ein mit i nummerierter Knoten gibt das Vorkommen von P i in T an - wenn kein weiteres Match zu funden ist, gehe setze l:=l+1 … aber: Zeitaufwand O(m*n) Erinnerung an Knuth-Morris-Pratt: -verbessern der naiven Idee Shift 1 2.Exact Set Matching - erste Ansätze -

21 Exact String Matching II21 Aho-Corasick-Ansatz: -Shift 1 überspringen von initialen Teilen von Pfaden in K, wenn möglich -verallgemeinern der KMP-Funktion sp i, damit sie für Pattern-Sätze funktioniert -vorerst mit Einschränkung: kein Pattern aus P darf echter Substring eines anderen Pattern aus P sein 2.Exact Set Matching - erste Ansätze -

22 Exact String Matching II22 Fehlerfunktion für keyword-trees: Def.:Jeder Knoten v in K bekommt den Namen des Substrings, den er repräsentiert genannt L(v) Def.:Für jeden Knoten v in K sei lp(v) die Länge des längsten echten Suffix von String L(v), das Präfix eines Pattern aus P ist Lemma:Sei α das lp(v)- lange Suffix von String L(v). Dann existiert genau ein Knoten im keyword-tree, der die Bezeichnung α hat. 2.Exact Set Matching - Hilfsmittel: Fehlerfunktion/ FehlerLink -

23 Exact String Matching II23 Def.:Für einen Knoten v in K sei n v der eine Knoten in K, der mit dem Suffix von L(v) der Länge lp(v) benannt ist. Ist lp(v) = 0 für einen Knoten v, dann ist n v gleich der Wurzel. Def.:Das geordnete Paar (v,n v ) nennen wir FehlerLink. 2.Exact Set Matching - Hilfsmittel: Fehlerfunktion/ FehlerLink -

24 Exact String Matching II24 Nutzen des FehlerLink zum Beschleunigen der Suche: -Annahme: FehlerLinks zu allen v:v n v sind bekannt -l indiziert die Startposition in T, Zeiger c zeigt auf das aktuelle Zeichen in T, das mit einem Zeichen von K verglichen werden soll -Algorithmus: L:=1; c:=1; w:=root Wiederhole Solange es eine Kante (w,w) gibt mit der Bezeichnung T(c) Begin Wenn w von einem Pattern Pi nummeriert ist, dann berichte das Vorkommen des Pattern Pi an Position l m Text T w:=w; c:=c+1; End W:=n w ; l:=c-lp(w) Bis c>m 2.Exact Set Matching - Hilfsmittel: Fehlerfunktion/ FehlerLink -

25 Exact String Matching II25 Was passiert?: -Suchen, bis Mismatch vorliegt: T(c) steht an keiner Kante raus aus v -wir wissen nun, dass String L(v) in T vorkommt, von Position l bis zu Position c-1 -nach Definition von v n v gilt L(n v )=T[c-lp(v).. c-1] -wenn lp(v)0, kann l auf c-lp(v) erhöht werden, c bleibt unverändert. -die nächsten Vergleiche beginnen also ab Knoten n v, der Zweig vor n v muss nicht noch einmal verglichen werden -Nächstes T(c) wird mit den von n v wegführenden Kanten-Bezeichnungen verglichen. 2.Exact Set Matching - Hilfsmittel: Fehlerfunktion/ FehlerLink -

26 Exact String Matching II26 -für lp(v) erhöhe l auf c und starte den nächsten Vergleich ab der Wurzel -bei Mismatch an der Wurzel, wird c:=c+1 gesetzt Funktion v n v beschleunigt die naive Suche nach Pattern aus P Laufzeit: O(m) – Analogie zu KMP mit O(m) Vergleichen 2.Exact Set Matching - Hilfsmittel: Fehlerfunktion/ FehlerLink -

27 Exact String Matching II27 Berechnung der Fehlerfunktion in Linearzeit: Induktive Herangehensweise: IA:für v=r (root) oder Abstand von v zu r = 1 ist gilt: nv = r IV:für ein k wurden alle n v zu allen Knoten berechnet, welche Abstand k zu r haben IS:nimm Knoten v, der Abstand k zu r hat: die Kante von v zu seinem Kind- Knoten v sei mit x bezeichnet 1.Suche nach einer von n v wegführenden Kante mit Bezeichnung x wenn gefunden, sei diese Kante (n v, w) und wir setzen n v auf w 2.Gibt es keine solche Kante aus n v heraus, dann ist L(nv) ein echtes Suffix von L(n v ), gefolgt von x. Nun sucht man weiter bei n n v (bekannt, da n v Abstand k von r hat) nach einer wegführenden Kante mit Bezeichner x… usw 2.Exact Set Matching - Hilfsmittel: Fehlerfunktion/ FehlerLink -

28 Exact String Matching II28 Algorithmus n v : -v ist Elternknoten von v in K -x ist Zeichen an der Kante (v,v) -w:=n v -solange keine Kante raus aus w die Bezeichnung x hat und w ungleich r ist, setze w:=n w -wenn eine Kante (w,w) wegführend von w den Bezeichner x hat, -dann: n v :=w -Sonst: n v :=r (für kompletten Baum: starte n v bei root mit n v =0) 2.Exact Set Matching - Hilfsmittel: Fehlerfunktion/ FehlerLink -

29 Exact String Matching II29 Aho-Corasick-Algorithmus komplett: -bisherige Einschränkung: kein Pattern Substring ist Substring eines anderen Pattern -solche Pattern könnten bei der Suche übersprungen werden 2.Exact Set Matching - Aho-Corasick komplett -

30 Exact String Matching II30 Lemma: Angenommen, in einem keyword-tree K gibt es einen direkten Pfad von FehlerLinks von einem Knoten v zu einem nummerierten Knoten. Dann kommt Pattern P i in T vor, endend an Position c (aktuell verglichenes Zeichen), wann immer Knoten v während einer Suchphase von Aho- Corasick erreicht wird. Lemma: Angenommen, ein Knoten v wurde während des Algorithmus erreicht. Dann kommt Pattern Pi nur in T vor (an Position c endend), wenn v eine Nummer hat oder es einen direkten Pfad von FehlerLinks zu einem nummerierten Knoten gibt. 2.Exact Set Matching - Aho-Corasick komplett -

31 Exact String Matching II31 Algorithmus volle AC Suche: l:=1; c:=1; w:=root; Wiederhole Solange es eine Kante (w,w) mit T(c) bezeichnet gibt Begin Wenn w von Pattern i nummeriert ist oder es gibt einen direkten Pfad von FehlerLinks von w zu einem mit i nummerierten Knoten Dann berichte Vorkommen von P i in T an Endposition c W:=w; c:=c+1 End w:=n w ; l:=c-lp(w) Bis c>n 2.Exact Set Matching - Aho-Corasick komplett -

32 Exact String Matching II32 Implementierungsansatz: -Wie realisiert man den direkten Pfad der Fehlerlinks? -Einführung des Zeigers OutputLink -zeigt von v aus auf den nummerierten (von v verschiedenen Knoten) der über die wenigsten FehlerLinks zu erreichen ist -Erstellung der OutputLinks während Preprocessing von n v O(n) -wurde n v ermittelt, setze OutputLink von v wie folgt: a)hat n v eine Nummer, zeigt der OutputLink von v auf n v b)hat n v keine Nummer, aber der OutputLink von n v zeigt auf w, dann setze OutputLink von v auf w c)Andernfalls hat v keinen OutputLink Korrektheit über Aufbau von n v 2.Exact Set Matching - Aho-Corasick komplett -

33 Exact String Matching II33 mittels dieser OutputLinks können alle k Vorkommen von Pattern aus P in T nun in O(m+k) erkannt werden Fazit/Theorem: Wenn P ein Satz von Pattern mit Gesamtlänge n ist und T ist Text der Länge m, kann man alle k Vorkommen von Pattern aus P in T mit O(n) Vorverarbeitungszeit + O(m+k) Suchzeit finden. Dies gilt auch, wenn Pattern aus P Substrings in anderen Pattern sind. 2.Exact Set Matching - Aho-Corasick komplett -

34 Exact String Matching II34 Exact Matching mit Wildcards: Problemstellung: -nur ein Pattern zu vergleichen -Einführen des neuen Zeichens Φ, genannt Wildcard, welches zu jedem Zeichen in T passt -Aufgabe: finde ein Pattern P mit Wildcards in T -einfachster Fall: T enthält keine Wildcards, Φ ist nur 1 Zeichen lang 3.Anwendung von Exact Set Matching - Exact Matching mit Wildcards -

35 Exact String Matching II35 Algorithmus: 0.C sei ein Vektor der Länge |T|, mit Nullen initialisiert 1.Sei P={P 1,P 2,...P z } die Menge der maximalen Substrings von P, die keine Wildcards enthalten l 1,l 2,...,l z seien die Startpositionen dieser Substrings in P 2.Unter Nutzung von Aho-Corasick suche zu jedem String P i von P alle möglichen Startpositionen im Text T Für jede dieser Positionen j (auf T) von P i erhöhe den Zähler der Zelle C[j-l i +1] um 1 3.Suche im Vektor C nach Zellen mit dem Wert z (Anzahl Substrings) an jeder dieser Positionen auf T startet P 3.Anwendung von Exact Set Matching - Exact Matching mit Wildcards -

36 Exact String Matching II36 Korrektheit: -klar: es gibt Vorkommen von P in T ab Position p gdw. für jedes i das Subpattern P i in P an Position j=p+l i +1 von T vorkommt -wird also Pattern P i in P an Position j in T gefunden, und P i startet an Position l i in P, ist das ein erster Zeuge dafür, dass P in T ab Position p-l i +1 vorkommt. -wird für jedes P i so ein Zeuge gefunden, kommt P in T ab Position -der Algorithmus zählt (in C) für jede Position p die Anzahl der Zeugen eines Auftretens von P ist die Zahl = z, wurde ein P gefunden -merke: jeder String kann die Zelle C zu p um maximal 1 erhöhen maximal k Werte pro Zelle (Eindeutigkeit) 3.Anwendung von Exact Set Matching - Exact Matching mit Wildcards -

37 Exact String Matching II37 Komplexität: -Keyword-Tree-Aufbau erfolgt nach Aho-Corasick in O(n) -Suche nach Pi in T erfolgt in O(m+k), k = Anzahl der Vorkommnisse von P in T -Wann immer ein Teilpattern aus P in T vorkommt, wird genau eine Zelle von C erhöht, jede Zelle kann maximal auf z erhöht werde -Also ist k begrenz durch m*z Algorithmus läuft in O(m*z) -Für ein konstantes z gilt O(m*z) = O(m) O(m) + O(n) = O(m+n) 3.Anwendung von Exact Set Matching - Exact Matching mit Wildcards -

38 Exact String Matching II38 Literatur: 1.Algorithms on Strings, Trees, and Sequences Dan Gusfield (Cambridge University Press, 1999) 2.Handbook of Exact String Matching Algorithms Christian Charras, Thierry Lecroq (Kings College London, 2004) Fragen? 4.Literatur / Fragen


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