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基于后綴數(shù)組的分布式串匹配算法

時(shí)間:2024-08-07 19:32:47 計(jì)算機(jī)畢業(yè)論文 我要投稿
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基于后綴數(shù)組的分布式串匹配算法

  摘要:文章提出的UniformedSoffixArraysAss誼n算法通過采取均勻的后級(jí)分配方式,使各個(gè)處理器可以獨(dú)立地構(gòu)造后綴數(shù)組,并提出通過播送最長(zhǎng)后綴長(zhǎng)度(Maxsuffixlen)來降低處理段間匹配時(shí)的通信復(fù)雜度。算法在構(gòu)造后級(jí)數(shù)組時(shí)的平均復(fù)雜度為O((N/P)(109109(N/P))),通信復(fù)雜度為0(1)。通過實(shí)驗(yàn)分析得出,在(N/P)M的情況下,USAA算法可以在保持計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)大大降低在構(gòu)造后綴數(shù)組過程中的通信消耗。其中N,M分別為文本串和模式申的長(zhǎng)度,P為處理器數(shù)。

  關(guān)鍵詞:后綴數(shù)組分布式存儲(chǔ)串匹配

  1、引言

  鍵,在分布式環(huán)境下加速后綴數(shù)組的構(gòu)造需要充分考慮到通信對(duì)算法性能的影響。串匹配問題是計(jì)算機(jī)科學(xué)中研究得最廣泛的問題之一,在文字編輯與處理、圖像處理、信息檢索、分子生物學(xué)等領(lǐng)域都有很廣泛的應(yīng)用。本文解決的是分布式存儲(chǔ)環(huán)境下的精確串匹配問題。在串匹配的許多實(shí)際應(yīng)用中一個(gè)確定的文本常常被查詢很多次(比如對(duì)非常長(zhǎng)的基因序列的查詢)。針對(duì)這種情況,Manber.U和E.W.Myers提出建立后綴數(shù)組(suffixarrays)〔1〕來提高查詢的性能,而后綴數(shù)組最大的不足是它的構(gòu)造時(shí)間過長(zhǎng)。因此一直以來,如何快速有效地構(gòu)造后綴數(shù)組成了提高基于后綴數(shù)組的串匹配算法性能的關(guān)

  2、USAA算法

  假設(shè)N,M為文本串和模式串的長(zhǎng)度,P為處理器數(shù),算法設(shè)計(jì)思路如下:

  (1)將長(zhǎng)為N的文本串A均勻劃分成互不重盛的P段,分布于處理器。~(P一l)中,且使相鄰的文本段分布在相鄰的處理器中,顯然每個(gè)處理器中局部文本段的長(zhǎng)度為〔N/P〕。

  (2)除了處理器O外,其它每個(gè)處理器利用KMP算法計(jì)算分配到自己的文本串的頭個(gè)字符與模式串,基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(60533020) 的匹配信息。如果存在匹配情況,就向相鄰的前一個(gè)處理器發(fā)送最大匹配后綴長(zhǎng)度Maxsuffixlen,否則就發(fā)送一個(gè)負(fù)數(shù)。每個(gè)處理器可獨(dú)立地計(jì)算和發(fā)送該值,所以這一步的計(jì)算復(fù)雜度為O(M),通信復(fù)雜度為O(1)。

  (3)處理器1~(P-l)接收前一個(gè)處理器的信息。

  (4)利用Manber.U和E.W.Myers在文獻(xiàn)〔〔1〕中的算法各處理器并行地構(gòu)造局部文本段的后綴數(shù)組。

  (5)利用Manber.U和E.W.Myers在文獻(xiàn)〔1〕中的算法各處理器并行地進(jìn)行模式申的匹配。算法的計(jì)算復(fù)雜度為O((N/P(109109(N/P))),通信復(fù)雜度為0(1),大大降低了通信復(fù)雜度。

  3、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

  我們?cè)诨诜植即鎯?chǔ)的32節(jié)點(diǎn)HPRX2600高性能機(jī)群系統(tǒng)上測(cè)試了上述算法,比較了USAA和目前理論值最好的MMsortlz〕算法之間的性能,其計(jì)算復(fù)雜度為,通信復(fù)雜度為。

  圖1給出了當(dāng)M一16、P~2時(shí),N的取值對(duì)算法執(zhí)行時(shí)間的影響。從圖中看出當(dāng)時(shí),由于N、P的取值成了影響算法復(fù)雜度的主項(xiàng),因此在實(shí)際應(yīng)用中USAA算法比MMsort算法表現(xiàn)要好。

  圖2給出了當(dāng)N變大時(shí),USAA算法和MMsort算法的通信時(shí)間比較。可以看出,隨著文本串的規(guī)模變大,由于處理器間需要進(jìn)行的通信量增加,MMsort算法的通信時(shí)間有明顯的上升,而USAA算法的上升幅度要顯著小于MMsort。

  4、結(jié)論

  本文提出的USAA算法通過采取均勻的后綴分配方式來降低處理段間匹配時(shí)的通信消耗,在(N/P)M的情況下使算法在保持計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)大大降低了通信復(fù)雜度。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看到,USAA算法很好地解決了在分布式存儲(chǔ)環(huán)境下降低后級(jí)數(shù)組構(gòu)造中的通信復(fù)雜度的問題。

  參考文獻(xiàn)

  [1]U.Manber,G.Myers.Suffixarrays:Anewmethodforon-linestringsearehes[C〕.InProeeedingsofthe

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