We introduce a data structure for counting pattern occurrences in texts compressed with any run-length context-free grammar. Our structure uses space proportional to the grammar size and counts the occurrences of a pattern of length $m$ in a text of length $n$ in time (O(m\log^{2+\epsilon} n)), for any constant (\epsilon > 0). This closes an open problem posed by Christiansen et al.~[ACM TALG 2020] and enhances our abilities for computation over compressed data; we give an example application.


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ACM算法事务欢迎提交最高质量的原始研究报告,这些研究报告涉及的算法本质上是离散和有限的,并且在目标或分析中以自然的方式具有数学内容。最受欢迎的是新的算法和数据结构,新的和改进的分析,以及复杂性结果。官网链接:https://talg.acm.org/about.cfm
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