Efficient Computation of Maximal Anti-Exponent in Palindrome-Free Strings

A palindrome is a string x = a1 · · · an which is equal to its reversal x = an · · · a1. We consider gapped palindromes which are strings of the form uvu , where u, v are strings, |v| ≥ 2, and u is the reversal of u. Replicating the standard notion of string exponent, we define the anti- exponent of a gapped palindrome uvu as the quotient of |uvu | by |uv|. To get an efficient computation of maximal anti-exponent of factors in a palindrome-free string, we apply techniques based on the suffix au- tomaton and the reversed Lempel-Ziv factorisation. Our algorithm runs in O(n) time on a fixed-size alphabet or O(n log σ) on a large alphabet, which dramatically outperforms the naive cubic-time solution

ANÁLISE E APLICAÇÃO DE ESTRUTURAS DE SUFIXOS NA RESOLUÇÃO DO STRING MATCHING

String Matching é o problema que busca responder a seguinte pergunta: “É possível encontrar determinado padrão dentro de um texto?”. É um problema amplamente estudado na Ciência da Computação e também na Biologia Computacional, devido à existência de suas diferentes modificações em ferramentas de pesquisa e também no processamento de cadeias de DNA. Já existem algoritmos que alcançaram a solução ótima para responder a pergunta do problema, entretanto tais soluções não possuem a mesma eficiência nas extensões e variações do problema. Dessa forma, diversas pesquisas tem estudado estruturas de dados relativas aos sufixos do texto para alcançar soluções que sejam capazes de resolver variações complexas do string matching. O presente trabalho realiza um estudo e análise aprofundada sobre a eficiência de dessas estruturas: a árvore de sufixos e o autômato de sufixos. Algoritmos clássicos também são abordados e comparados às estruturas enquanto o trabalho é discorrido. As análises seguem critérios estatísticos, tempos de execução e complexidade de algoritmos para obter maior grau de confiança nos resultados

ANÁLISE E APLICAÇÃO DE ESTRUTURAS DE SUFIXOS NA RESOLUÇÃO DO STRING MATCHING

String Matching é o problema que busca responder a seguinte pergunta: “É possível encontrar determinado padrão dentro de um texto?”. É um problema amplamente estudado na Ciência da Computação e também na Biologia Computacional, devido à existência de suas diferentes modificações em ferramentas de pesquisa e também no processamento de cadeias de DNA. Já existem algoritmos que alcançaram a solução ótima para responder a pergunta do problema, entretanto tais soluções não possuem a mesma eficiência nas extensões e variações do problema. Dessa forma, diversas pesquisas tem estudado estruturas de dados relativas aos sufixos do texto para alcançar soluções que sejam capazes de resolver variações complexas do string matching. O presente trabalho realiza um estudo e análise aprofundada sobre a eficiência de dessas estruturas: a árvore de sufixos e o autômato de sufixos. Algoritmos clássicos também são abordados e comparados às estruturas enquanto o trabalho é discorrido. As análises seguem critérios estatísticos, tempos de execução e complexidade de algoritmos para obter maior grau de confiança nos resultados