Algorithmes sur les mots (séquences)

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1 Introduction Algorithmes sur les mots (séquences) Algorithmes sur les mots (textes, séquences, chines de crctères) Nomreuses pplictions : ses de données iliogrphiques ioinformtique (séquences de iomolécules) sécurité informtique Livres : M.Crochemore, C.Hncrt, T.Lecroq, Algorithmique du texte, Vuiert Recherche d un motif dns un texte Recherche d un motif dns un texte T[1..n] texte P[1..m] motif Tâche : locliser toutes les occurrences de P dns T (vrintes : vérifier si P pprit dns T, compte le nomre d occurrences) T = P = Algorithme nïf : O(n m) T= = n P= = m

2 Recherche d un motif dns un texte Recherche d un motif dns un texte T = P = T = P = Recherche d un motif dns un texte Recherche d un motif dns un texte T = P = T = P =

3 Recherche d un motif dns un texte Recherche d un motif dns un texte T = P = T = P = Recherche d un motif dns un texte Recherche d un motif dns un texte T = P = T = P =

4 Recherche d un motif dns un texte Recherche d un motif dns un texte T = P = T = P = Recherche d un motif dns un texte Recherche d un motif dns un texte T = P = T = P =

5 Recherche d un motif dns un texte Recherche d un motif dns un texte T = P = T = P = Recherche d un motif dns un texte Recherche d un motif dns un texte T = P = T = P =

6 Recherche d un motif dns un texte Recherche d un motif dns un texte T = P = T = P = Recherche d un motif dns un texte Recherche d un motif dns un texte Quelques oservtions : à chque ps on progresse d une lettre dns le texte l étt de l recherche est défini pr les positions dns le texte et dns le motif le déclge du motif est défini en fonction de l position d échec dns le motif et l lettre du texte qui provoqué l échec Quelques oservtions : à chque ps on progresse d une lettre dns le texte l étt de l recherche est défini pr les positions dns le texte et dns le motif le déclge du motif est défini en fonction de l position d échec dns le motif et l lettre du texte qui provoqué l échec T = * * * * * * * * = = = P = * * * * * T = * * * * * * * * = = = P = * * * * * Automte fini!

7 Recherche d un motif dns un texte Recherche d un motif dns un texte P utomte fini étt! préfixe de P (position) q! P q = P[1..q] q+1, si =P[q+1] "(q,)= mx{ i P i est un suffixe de P q } sinon P = Algorithme qui en résulte : 1. Prétritement : clculer l utomte O(m A ) 2. Recherche : fire mrcher l utomte sur le texte O(n) But : otenir un lgorithme ne dépendnt ps de l tille d lphet Invrint: P q est le préfixe mximl de P qui est un suffixe de l prtie lue de T Algorithme de Knuth-Morris-Prtt Algorithme de Knuth-Morris-Prtt T = * * * * = = = P = Quels sont les déclges possiles du motif? Fonction d échec (de supplénce) : f(q)=mx{ k k<q et P k =P[1..k] est un suffixe de P q } q f(q) P = c

8 Algorithme de Knuth-Morris-Prtt Algorithme de Knuth-Morris-Prtt q f(q) P = c Automte de Knuth-Morris-Prtt c Une fois l fonction f clculée KMP(T[1..n],f) j=0 /* pointeur dns P */ for i=1 to n do while j#0 nd P[j+1]$T[i] do j=f(j) endwhile j=j+1 if j==m then output(occurrence de P à l position (i-m)) j=f(j) endif endfor Algorithme de Knuth-Morris-Prtt Algorithme de Knuth-Morris-Prtt Comment clculer l fonction d échec Clcul de l fonction d échec P i-1 i j 1 j 2 j 1 =f(i-1) j 2 =f(j 1 ) Décler le motif pr rpport à lui-même jusqu à ce que P[j q +1]=P[i] FE(P[1..m]) f[0]=-1 f[1]=0 k=0 for j=2 to m do while k#0 nd P[k+1]$P[j] do k=f(k) endwhile k=k+1 f(j)=k endfor

9 Algorithme de Knuth-Morris-Prtt Algorithme de Knuth-Morris-Prtt Version optimisée (KMP vs MP) Clcul de l fonction d échec optimisée h T = * * * * * = = P = c c h(3)=0 h fonction d échec optimisée q f(q) h(q) déclge inutile FE(P[1..m]) h[0]=-1 h[1]=0 k=0 for j=2 to m do while k#0 nd P[k+1]$P[j] do k=h(k) endwhile k=k+1 f(j)=k if P[j] $P[k] then h(j)=h(k) else h(j)=k endfor Algorithme de Knuth-Morris-Prtt Différence vec l pproche utomte : on peut «piétiner» sur une position de texte u plus log % m déclges sur une position, où %=(1+&5)/2 nomre d or Algorithme de Aho-Corsick Complexité mortie O(n) pour l recherche (KMP) O(m) pour le pré-tritement (FE) Historique : Morris-Prtt (1969), Knuth (1970)

10 Algorithme de Aho-Corsick Algorithme de Aho-Corsick Les idées de KMP peuvent se générliser pour l recherche simultnée de plusieurs motifs Algorithme de Aho-Corsick (1974) S={,, } rre digitl (trie) Algorithme de Aho-Corsick Algorithme de Aho-Corsick S={,, } S={,, } rre digitl (trie) + fonction d échec rre digitl (trie) + fonction d échec + étts finux

11 Algorithme de Aho-Corsick S={,, } rre digitl (trie) + fonction d échec + étts finux = Automte de Aho-Corsick (AC) L utomte de AC peut être construit en temps O(m) où m est l tille totle des mots de S 5 6 Algorithme de Krp-Rin (1987) 742 Algorithme de Krp-Rin Algorithme de Krp-Rin soit A={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9} chque mot P[1..m] peut être encodé pr un nomre: p=p[1] 10 m-1 +P[2] 10 m-2 + +P[m-1] 10+P[m] p peut être clculé en temps O(m) vec le schém de Horner : p=p[m]+10 (P[m-1]+10 (P[m-2] (P[2]+10 P[1]) )) idée générle : comprer p successivement vec les codges t i de T[i..i+m-1], pour i=1..n-m+1 le pssge de t i à t i+1 se fit en temps constnt : t i+1 =10 (t i -10 m-1 T[i])+T[i+m] (en supposnt que 10 m-1 est pré-clculé) soit A={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9} chque mot P[1..m] peut être encodé pr un nomre: p=p[1] 10 m-1 +P[2] 10 m-2 + +P[m-1] 10+P[m] p peut être clculé en temps O(m) vec le schém de Horner : p=p[m]+10 (P[m-1]+10 (P[m-2] (P[2]+10 P[1]) )) idée générle : comprer p successivement vec les codges t i de T[i..i+m-1], pour i=1..n-m+1 le pssge de t i à t i+1 se fit en temps constnt : t i+1 =10 (t i -10 m-1 T[i])+T[i+m] (en supposnt que 10 m-1 est pré-clculé) Prolème : les nomres mnipulés peuvent être très grnds Prde : mnipuler les nomres modulo q

12 Algorithme de Krp-Rin Algorithme de Krp-Rin on lors t i+1 =10 (t i -h T[i])+T[i+m] modulo q, où h=10 m-1 modulo q pssge de t i à t i+1 (illustrtion) : ttention, on peut voir des «fux positifs»! dès qu on trouve une fenêtre cndidte (t i =p), on vérifie en comprnt P et T[i..i+m-1] crctère pr crctère Algorithme de Krp-Rin l lgorithme nécessite un pré-tritement en O(m) et mrche en temps O(mn) dns le pire des cs en moyenne il mrche en temps O(n + m (v+n/q)) où v est le nomre d occurrences du motif très fcile à implémenter, plus efficce que l lgorithme nïf 747

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