A trie $\mathcal{T}$ is a rooted tree such that each edge is labeled by a single character from the alphabet, and the labels of out-going edges from the same node are mutually distinct. Given a trie $\mathcal{T}$ with $n$ edges, we show how to compute all distinct palindromes and all maximal palindromes on $\mathcal{T}$ in $O(n)$ time, in the case of integer alphabets of size polynomial in $n$. This improves the state-of-the-art $O(n \log h)$-time algorithms by Funakoshi et al. [PCS 2019], where $h$ is the height of $\mathcal{T}$. Using our new algorithms, the eertree with suffix links for a given trie $\mathcal{T}$ can readily be obtained in $O(n)$ time. Further, our trie-based $O(n)$-space data structure allows us to report all distinct palindromes and maximal palindromes in a query string represented in the trie $\mathcal{T}$, in output optimal time. This is an improvement over an existing (na\"ive) solution that precomputes and stores all distinct palindromes and maximal palindromes for each and every string in the trie $\mathcal{T}$ separately, using a total $O(n^2)$ preprocessing time and space, and reports them in output optimal time upon query.


翻译: trie $\ mathcal{T} 美元是根树, 这样每个边缘都由字母中的单一字符标注, 而同一节点中过期边缘的标签是截然不同的。 如果一个有美元边缘的 trie $\ mathcal{T} 美元, 我们展示了如何用$\ mathcal{T} 美元来计算所有不同的调色板和所有最大调色板, 美元为O( n) 美元, 以美元为单位的整数多调字母 。 此外, 我们基于本地的 $( n) 美元, 由富纳科什 和 Al. [PCS 2019, 美元是美元, 其中美元是美元高度的。 使用我们的新算法, 在给定的 3 $\ mathal {T$ 中, 以美元 最高调色调值为美元 。 此外, 我们基于本地的 $ (n) 美元, 以本地 的 美元 的, 美元 和 空间 美元 的 时间 格式 格式 的 格式, 将所有 以 最 最 最 的 最 最 的 最 最 的 的 的 最 的 最 的 最 的 的 的 的 的 的 数据 数据,, 以 最 最 最 的 最 的 最 的 的 的 最 的 最 的 的 的 的 和 最 的 最 最 的 的 的 最 的 的 的 的 的 的 最 最 的 最 的 的 的 的 的 。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28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
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年1月4日
Arxiv
0+阅读 · 2023年1月3日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员