Casamento de Padrões

Casamento de Padrões Ricardo Terra rterrabh [at] gmail.com Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 1 / 34

CV Nome: Ricardo Terra Email: rterrabh [at] gmail.com www: ricardoterra.com.br Twitter: rterrabh Lattes: lattes.cnpq.br/ 0162081093970868 Ph.D. (UFMG/UWaterloo), Post-Ph.D. (INRIA/Université Lille 1) Background Acadêmico : UFLA (desde 2014), UFSJ (1 ano ), FUMEC (3 anos ), UNIPAC (1 ano ), FAMINAS (3 anos ) Profissional : DBA Eng. (1 ano ), Synos (2 anos ), Stefanini (1 ano ) Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 2 / 34

Introdução Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 3 / 34

Introdução Em primeiro lugar, o que é Casamento de Padrões? Em suma, consiste em encontrar ocorrências de um certo padrão em uma sequência de elementos Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 4 / 34

Introdução Em segundo lugar, por que estudar isto? Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 5 / 34

Introdução Em segundo lugar, por que estudar isto? Se isso não é importante, o Google também não é! Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 5 / 34

Introdução Ainda não convencido? Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 6 / 34

Introdução Ainda não convencido? O que seria do Bing sem o Google? (veja url) Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 6 / 34

Introdução Nada ainda? Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 7 / 34

Introdução Nada ainda? Processamento de texto, sequenciamento de DNA, representação de imagens... Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 7 / 34

Introdução Pronto! Ideia: ok Motivação: ok Conhecimento: a partir de agora... Nesta aula: Casamento de Cadeias (String Matching) Casamento Exato Definições Alfabeto, string, padrão, formalização do problema... Algoritmos Categorias Naive, AF, Shift-And e KMP Casamento Aproximado (uma visão geral) Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 8 / 34

Casamento Exato Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 9 / 34

Casamento Exato Definições Texto: arranjo T[1..n] Padrão: arranjo P[1..m], m n Seus elementos gerados a partir de um Alfabeto finito Σ e.g., Σ = {0,1} ou Σ = {a,b,...,z} T e P são chamados de strings Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 10 / 34

Casamento Exato Definições Texto: arranjo T[1..n] Padrão: arranjo P[1..m], m n Seus elementos gerados a partir de um Alfabeto finito Σ e.g., Σ = {0,1} ou Σ = {a,b,...,z} T e P são chamados de strings Formalização do Problema Dois strings Texto T de comprimento T = n Padrão P de comprimento P = m m n Objetivo: saber as ocorrências de P em T Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 10 / 34

Casamento Exato Exemplo mega simples Texto: aabaabc 1 2 3 4 5 6 7 Padrão: ab Alfabeto: Σ = {a,b, c} Nosso objetivo: 2 e 5 Aplicações mega simples Comando / do Vi i.e., função básica de Localizar em editores de texto Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 11 / 34

Casamento Exato Categorias de Algoritmos Padrão e texto não são pré-processados O(m n) [espaço O(1)] Algoritmo Naive Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 12 / 34

Casamento Exato Categorias de Algoritmos Padrão e texto não são pré-processados O(m n) [espaço O(1)] Algoritmo Naive Padrão pré-processado O(n) [espaço O(m Σ )] Algoritmo AF, Shift-And e KMP Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 12 / 34

Casamento Exato Categorias de Algoritmos Padrão e texto não são pré-processados O(m n) [espaço O(1)] Algoritmo Naive Padrão pré-processado O(n) [espaço O(m Σ )] Algoritmo AF, Shift-And e KMP Padrão e texto são pré-processados Uso de índices (e.g., arquivos invertidos, árvores trie e Patricia) Bases semi-estáticas O(lg n) 1 [espaço O(n)] 1 lg n = log 2 n Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 12 / 34

Algoritmo Naive Algoritmo Naive (padrão e texto não são pré-processados) Referenciado na literatura também como Força Bruta Mais simples Tentar casar o padrão com todas as subcadeias do texto P[1..m] = T[s+1..s+m] para n-m+1 possíveis valores de s Pior desempenho O(nm) Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 13 / 34

Algoritmo Naive Pseudocódigo Exemplo: ( T = acaabc, P = aab, n-m+1=4 ) Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 14 / 34

Algoritmo Naive Por que é ineficiente? (para não dizer ruim) Não aprende! Isto é, informação obtida do texto para um valor de s é ignorada para os outros valores de s e.g., se P = aaab e s=0 é válida Implica s=1 ou 2 ou 3 não são válidos pois T[4]=b Mas, ele testa mesmo assim! Os próximos algoritmos tornam efetivo o uso desse tipo de informação e, por isso, têm melhor desempenho Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 15 / 34

Algoritmos baseados em AF Algoritmos baseados em Autômatos Finitos (padrão pré-processado) Autômato é um modelo de computação (máquina) cujo propósito principal é reconhecer linguagens Um autômato finito M é uma quíntupla (Q,q 0,A,Σ,δ) onde Q é um conjunto finitos de estados q 0 Q é o estado inicial A Q é o conjunto de estados finais Σ é um alfabeto de entrada finito δ é uma função de transição Q x Σ Q Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 16 / 34

Algoritmos baseados em AF Exemplo de um AFD Quíntupla (Q,q 0,A,Σ,δ) Q = {q 1, q 2, q 3 } q 0 = q 1 A = {q 2 } Σ = {0, 1} δ(q 1, 0) = q 1, δ(q 1, 1) = q 2 δ(q 2, 0) = q 3, δ(q 2, 1) = q 2 δ(q 3, 0) = q 2, δ(q 3, 1) = q 2 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 17 / 34

Algoritmos baseados em AF Exemplo de um AFD AFD (um estado ativo) AFND, AFND-λ (n estados ativos) Quíntupla (Q,q 0,A,Σ,δ) Q = {q 1, q 2, q 3 } q 0 = q 1 A = {q 2 } Σ = {0, 1} δ(q 1, 0) = q 1, δ(q 1, 1) = q 2 δ(q 2, 0) = q 3, δ(q 2, 1) = q 2 δ(q 3, 0) = q 2, δ(q 3, 1) = q 2 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 17 / 34

Algoritmos baseados em AF Ideia (ou sacada) 1 Construir um AF para o padrão P [O(m Σ )] 2 O AF consome caractere a caractere do texto T [Θ(n)] Se estado atual = estado final, então ocorrência do padrão Pseudocódigo Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 18 / 34

Algoritmos baseados em AF Exemplo: ( T = abababacaba, P = ababaca) Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 19 / 34

Algoritmo Shift-And Algoritmo Shift-And (padrão pré-processado) Usa o conceito de paralelismo de bit Bom desempenho devido às operações sobre bits [O(1)] Ideia 1 Construção de uma tabela para armazenar máscara de bits para cada caractere de P [O(m 2 )] e.g., se P=abba, então M[a]=1001 Pois, a aparece nas posições 1 e 4 2 Cada caractere lido (T) atualiza a máscara de bits R [Θ(n)] Se o caractere casar com o padrão, um shift é realizado Se a R m Caso contrário, R = 0 m = 1, uma ocorrência do padrão Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 20 / 34

Algoritmo Shift-And Exemplo: ( T = "os testes ", P = teste) Texto (R >>1) 10 m 1 R o 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 s t e s t e s 1 2 3 4 5 M[t] 1 0 0 1 0 M[e] 0 1 0 0 1 M[s] 0 0 1 0 0 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 21 / 34

Algoritmo Shift-And Exemplo: ( T = "os testes ", P = teste) Texto (R >>1) 10 m 1 R o 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 s 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 t e s t e s 1 2 3 4 5 M[t] 1 0 0 1 0 M[e] 0 1 0 0 1 M[s] 0 0 1 0 0 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 21 / 34

Algoritmo Shift-And Exemplo: ( T = "os testes ", P = teste) Texto (R >>1) 10 m 1 R o 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 s 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 t e s t e s 1 2 3 4 5 M[t] 1 0 0 1 0 M[e] 0 1 0 0 1 M[s] 0 0 1 0 0 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 21 / 34

Algoritmo Shift-And Exemplo: ( T = "os testes ", P = teste) Texto (R >>1) 10 m 1 R o 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 s 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 t 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 e s t e s 1 2 3 4 5 M[t] 1 0 0 1 0 M[e] 0 1 0 0 1 M[s] 0 0 1 0 0 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 21 / 34

Algoritmo Shift-And Exemplo: ( T = "os testes ", P = teste) Texto (R >>1) 10 m 1 R o 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 s 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 t 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 e 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 s t e s 1 2 3 4 5 M[t] 1 0 0 1 0 M[e] 0 1 0 0 1 M[s] 0 0 1 0 0 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 21 / 34

Algoritmo Shift-And Exemplo: ( T = "os testes ", P = teste) Texto (R >>1) 10 m 1 R o 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 s 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 t 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 e 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 s 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 t e s 1 2 3 4 5 M[t] 1 0 0 1 0 M[e] 0 1 0 0 1 M[s] 0 0 1 0 0 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 21 / 34

Algoritmo Shift-And Exemplo: ( T = "os testes ", P = teste) Texto (R >>1) 10 m 1 R o 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 s 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 t 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 e 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 s 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 t 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 e s 1 2 3 4 5 M[t] 1 0 0 1 0 M[e] 0 1 0 0 1 M[s] 0 0 1 0 0 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 21 / 34

Algoritmo Shift-And Exemplo: ( T = "os testes ", P = teste) Texto (R >>1) 10 m 1 R o 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 s 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 t 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 e 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 s 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 t 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 e 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 s 1 2 3 4 5 M[t] 1 0 0 1 0 M[e] 0 1 0 0 1 M[s] 0 0 1 0 0 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 21 / 34

Algoritmo Shift-And Exemplo: ( T = "os testes ", P = teste) Texto (R >>1) 10 m 1 R o 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 s 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 t 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 e 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 s 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 t 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 e 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 s 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 2 3 4 5 M[t] 1 0 0 1 0 M[e] 0 1 0 0 1 M[s] 0 0 1 0 0 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 21 / 34

Algoritmo Shift-And Exemplo: ( T = "os testes ", P = teste) Texto (R >>1) 10 m 1 R o 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 s 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 t 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 e 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 s 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 t 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 e 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 s 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 M[t] 1 0 0 1 0 M[e] 0 1 0 0 1 M[s] 0 0 1 0 0 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 21 / 34

Algoritmo Knuth-Morris-Pratt Algoritmo Knuth-Morris-Pratt (padrão pré-processado) Algoritmo utiliza informação já obtida para avançar em s Ao contrário do Naive que sempre faz s = s + 1 [O(n m)], KMP calcula o s de forma a evitar testes desnecessários [Θ(n)] E, ainda, evita a computação da função transição δ Por meio de uma arranjo auxiliar π[1..m] pré-computado em Θ(m) Em algoritmos por AF, isso é pré-computado em O(m Σ ) Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 22 / 34

Algoritmo Knuth-Morris-Pratt Exemplo: ( P = ababaca) Pseudocódigo Compute-Prefix-Function(P) i 1 2 3 4 5 6 7 P[i] a b a b a c a π[i] Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 23 / 34

Algoritmo Knuth-Morris-Pratt Exemplo: ( P = ababaca) Pseudocódigo Compute-Prefix-Function(P) i 1 2 3 4 5 6 7 P[i] a b a b a c a π[i] 0 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 23 / 34

Algoritmo Knuth-Morris-Pratt Exemplo: ( P = ababaca) Pseudocódigo Compute-Prefix-Function(P) i 1 2 3 4 5 6 7 P[i] a b a b a c a π[i] 0 0 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 23 / 34

Algoritmo Knuth-Morris-Pratt Exemplo: ( P = ababaca) Pseudocódigo Compute-Prefix-Function(P) i 1 2 3 4 5 6 7 P[i] a b a b a c a π[i] 0 0 1 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 23 / 34

Algoritmo Knuth-Morris-Pratt Exemplo: ( P = ababaca) Pseudocódigo Compute-Prefix-Function(P) i 1 2 3 4 5 6 7 P[i] a b a b a c a π[i] 0 0 1 2 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 23 / 34

Algoritmo Knuth-Morris-Pratt Exemplo: ( P = ababaca) Pseudocódigo Compute-Prefix-Function(P) i 1 2 3 4 5 6 7 P[i] a b a b a c a π[i] 0 0 1 2 3 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 23 / 34

Algoritmo Knuth-Morris-Pratt Exemplo: ( P = ababaca) Pseudocódigo Compute-Prefix-Function(P) i 1 2 3 4 5 6 7 P[i] a b a b a c a π[i] 0 0 1 2 3 0 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 23 / 34

Algoritmo Knuth-Morris-Pratt Exemplo: ( P = ababaca) Pseudocódigo Compute-Prefix-Function(P) i 1 2 3 4 5 6 7 P[i] a b a b a c a π[i] 0 0 1 2 3 0 1 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 23 / 34

Algoritmo Knuth-Morris-Pratt Exemplo: ( P = ababaca) Pseudocódigo s = s + (q - π[q]) s = s + (5 - π[5]) s = s + (5-3) s = s + 2 Compute-Prefix-Function(P) i 1 2 3 4 5 6 7 P[i] a b a b a c a π[i] 0 0 1 2 3 0 1 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 23 / 34

Algoritmos baseados em Janelas Deslizante Algoritmos Boyer-Moore (BM), BMH e BMHS (padrão pré-processado) Enfoque diferente Usam uma janela de tamanho m que desliza ao longo do texto T (ao invés de ler caractere-a-caractere) Para cada posição desta janela, o algoritmo realiza comparações no sentido da direita para a esquerda Se não ocorrer desigualdade, uma ocorrência do padrão Senão, o algoritmo calcula o deslocamento BM propõe duas heurísticas: ocorrência e casamento O que difere entre o BM, BMH e BMHS Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 24 / 34

Casamento Aproximado Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 25 / 34

Casamento Aproximado Nem sempre procuramos de forma exata... Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 26 / 34

Casamento Aproximado Nem sempre procuramos de forma exata... Observe que o Google já corrigiu! Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 26 / 34

Casamento Aproximado E, às vezes, o Google apenas recomenda... Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 27 / 34

Casamento Aproximado E, às vezes, o Google apenas recomenda... Por que será? Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 27 / 34

Casamento Aproximado Definição Existem variações com relação ao casamento exato A mais importante é aquela que permite alterações no que você procura (i.e., no padrão P) Por exemplo, ao procurar este, talvez pesquisar também: esse, essa, esta, isso, nessa... Distância de edição É o número de operações (inserção, substituição ou retirada de caracteres) para transformar um string x em um string y ed( este, esse )=1 ed( este, isso )=3 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 28 / 34

Casamento Aproximado Definição Existem variações com relação ao casamento exato A mais importante é aquela que permite alterações no que você procura (i.e., no padrão P) Por exemplo, ao procurar este, talvez pesquisar também: esse, essa, esta, isso, nessa... Distância de edição Google É o número de operações (inserção, substituição ou retirada de caracteres) para transformar um string x em um string y ed( este, esse )=1 ed( este, isso )=3 Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 28 / 34

Casamento Aproximado Formalização do Problema Dois strings m n Texto T de comprimento T = n Padrão P de comprimento P = m Objetivo: saber as ocorrências de P em T onde ed(p,p )=k 0 < k < m k = 0 casamento exato k = m aí já pode mudar tudo (sem sentido algum) Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 29 / 34

Casamento Aproximado Algoritmos Não são triviais Basicamente modificações em algoritmos conhecidos Shift-And Algoritmos baseados em AF Não serão abordados nessa disciplina Provavelmente abordados em TPs Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 30 / 34

Considerações Finais Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 31 / 34

Considerações Finais Para concluir, viu-se nesta aula: Casamento de Cadeias Problema, motivação, notação e terminologia Casamento Exato (foco) Naive, AF, Shift-And e KMP Casamento Aproximado (uma visão geral) Próxima Aula Lista de exercícios sobre casamento exatos Enunciado do TP Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 32 / 34

Referências Thomas Cormen et al. Introduction To Algorithms. 3 ed., 2009. Nívio Ziviani. Projeto de Algoritmos: com Implementações em Pascal e C. 2 ed., 2004. Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 33 / 34

Obrigado!!! Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 34 / 34

Possíveis Questionamentos Algoritmo BM Heurística Ocorrência Alinha a posição no texto que causou a colisão com o primeiro caractere no padrão que casa com ele Exemplo: ( T = aabcaccacbac, P = cacbac ) Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 34 / 34

Possíveis Questionamentos Algoritmo BM Heurística Casamento Ao mover o padrão para a direita, faça-o casar com o pedaço do texto anteriormente casado Exemplo: ( T = aabcaccacbac, P = cacbac ) Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 34 / 34

Possíveis Questionamentos Arquivo Invertido (padrão e texto são pré-processados) Contém vocabulário e ocorrências Lei de Heaps (V = Kn β = O(n β )) Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 34 / 34

Possíveis Questionamentos Arquivo Invertido Pesquisa em três passos 1 Pesquisa no vocabulário: palavras e padrões da consulta são isoladas e pesquisadas no vocabulário 2 Recuperação das ocorrências: as listas de ocorrências das palavras encontradas no vocabulário são recuperadas 3 Manipulação das ocorrências: as listas de ocorrências são processadas para tratar frases, proximidade, ou operações booleanas Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 34 / 34

Possíveis Questionamentos Arquivo Invertido usando Trie Exemplo Ricardo Terra (rterrabh [at] gmail.com) Casamento de Padrões Fevereiro, 2013 34 / 34