Consider a digraph $G = (V, E)$ where each vertex is unlabeled, each edge is labeled by a character in some alphabet $\Omega$, and any two edges with both the same head and the same tail have different labels. The powerset construction gives a transform of $G$ into a weakly connected digraph $G' = (V', E')$ that enables solving the decision problem of whether there is a walk in $G$ matching an arbitrarily long query string $q$ in time linear in $|q|$ and independent of $|E|$ and $|V|$. We show $G$ can be recovered from $G'$ when for every $v_\ell \in V$, there is some distinct string $s_\ell$ on $\Omega$ such that $v_\ell$ is the origin of a closed walk in $G$ matching $s_\ell$, and no other walk in $G$ matches $s_\ell$ unless it starts and ends at $v_\ell$. We then exploit this invertibility condition to strategically alter any $G$ so its transform $G'$ enables retrieval of all $t$ terminal vertices of walks in the unaltered $G$ matching $q$ in $O(|q| + t \log |V|)$ time. We conclude by proposing two defining properties of a class of transforms that includes the Burrows-Wheeler transform and the transform presented here.


翻译:将每个顶端不贴标签的 $G = (V, E) 考虑一个调值 $G = (V, E) = (V, 美元) = (G) = (V, E) = 美元, 每一顶端在某种字母中标注一个字符 $\ Omega$, 而任何两个顶端与同一头和尾都有不同的标签。 电源设置的构造将G $ 转换成一个连接薄弱的调值 $G = (V, E) = (V, 美元), 从而解决以下决定问题: 是否有一条用G $ 匹配任意长查询字符串的行走, 时间线在$ $ = $ 美元 和 $ $ $ 美元 和 $ $ + V $ ++++ $ $ 美元 。 我们随后将这个变换G $ 的 值 = = 美元 美元 =xx = 美元 美元 折价 折价 = = = 美元

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月14日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月11日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月11日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月10日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员