String matching with a dynamic pattern

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Bruno Maletta Monteiro
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Computação – Teses
Algoritmos de computador – Teses
Complexidade computacional – Teses
Processamento de vetor (Computação) – Teses
Reconhecimento de padrões – Teses
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1843/80790
Resumo: Neste trabalho, nós estudamos variações do problema Casamento de Padrões: dadas duas strings, um padrão P e um texto T, queremos computar quantas vezes o padrão ocorre no texto. Nossa contribuição é focada no caso de um padrão dinâmico, ou seja, queremos suportar adição e remoção de caracteres no padrão, e após cada operação computar quantas vezes ele ocorre no texto. Nós mostramos um algoritmo simples usando Suffix Arrays que usa tempo O(log |T|), depois de tempo O(|T|) de pré-processamento. Nós mostramos como estender nossa solução para suportar remoção, transposição (mover a substring para outra posição) e cópia (copiar a substring e colar em uma posição específica) de substrings, na mesma complexidade de tempo. Nossa solução ainda pode ser estendida para suportar um texto online (adicionar caracteres em uma ponta do texto), mantendo as mesmas complexidades amortizadas de tempo. Também fazemos uma análise do tempo de execução do algoritmo proposto contra um algoritmo ingênuo, para demonstrar sua viabilidade. Também é discutida uma generalização do suffix array para várias strings.
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spelling 2025-03-20T15:13:33Z2025-09-08T23:12:29Z2025-03-20T15:13:33Z2024-12-04https://hdl.handle.net/1843/80790Neste trabalho, nós estudamos variações do problema Casamento de Padrões: dadas duas strings, um padrão P e um texto T, queremos computar quantas vezes o padrão ocorre no texto. Nossa contribuição é focada no caso de um padrão dinâmico, ou seja, queremos suportar adição e remoção de caracteres no padrão, e após cada operação computar quantas vezes ele ocorre no texto. Nós mostramos um algoritmo simples usando Suffix Arrays que usa tempo O(log |T|), depois de tempo O(|T|) de pré-processamento. Nós mostramos como estender nossa solução para suportar remoção, transposição (mover a substring para outra posição) e cópia (copiar a substring e colar em uma posição específica) de substrings, na mesma complexidade de tempo. Nossa solução ainda pode ser estendida para suportar um texto online (adicionar caracteres em uma ponta do texto), mantendo as mesmas complexidades amortizadas de tempo. Também fazemos uma análise do tempo de execução do algoritmo proposto contra um algoritmo ingênuo, para demonstrar sua viabilidade. Também é discutida uma generalização do suffix array para várias strings.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorengUniversidade Federal de Minas GeraisstringsAlgorithmssuffix arraystring matchingComputação – TesesAlgoritmos de computador – TesesComplexidade computacional – TesesProcessamento de vetor (Computação) – TesesReconhecimento de padrões – TesesString matching with a dynamic patternCasamento de padrões dinâmicosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisBruno Maletta Monteiroinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGhttp://lattes.cnpq.br/0082041478569822Vinicius Fernandes dos Santoshttp://lattes.cnpq.br/6270626469557436Victor CamposFelipe Alves da LouzaIn this work, we study variations of the String Matching Problem: given two strings, a pattern P and a text T, we want to find how many times the pattern occurs in the text. We focus our contributions on the case of a dynamic pattern, that is, we want to support character additions and deletions to the pattern, and after each operation compute how many times it occurs in the text. We show a simple algorithm using Suffix Arrays that achieves O(log |T|) update time, after O(|T|) preprocess time. We show how to extend our solution to support substring deletion, transposition (moving a substring to another position of the pattern), and copy (copying a substring and pasting it in a specific position), in the same time complexities. Our solution can also be extended to support an online text (adding characters to one end of the text), maintaining the same amortized bounds. We also do a running time analysis of the proposed algorithm versus a naive solution, to illustrate its feasibility. A generalization of the suffix array for several strings is also discussed.BrasilICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFMGORIGINALdissertacao.pdfapplication/pdf1051612https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/323fde33-47fa-4ff2-a11a-3a53c5775425/download0a8b6861949d850e7728d2cff9c76227MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txttext/plain2118https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/1c99d75e-6f20-4d2e-a88d-039d9a1aacc2/downloadcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD52falseAnonymousREAD1843/807902025-09-08 20:12:29.473open.accessoai:repositorio.ufmg.br:1843/80790https://repositorio.ufmg.br/Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2025-09-08T23:12:29Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)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