文本打包算法答案

【问题标题】：Text packing algorithm文本打包算法
【发布时间】：2010-10-25 02:59:20
【问题描述】：

我敢打赌以前有人解决过这个问题，但我的搜索结果是空的。

我想将单词列表打包到缓冲区中，跟踪每个单词的起始位置和长度。诀窍是我想通过消除冗余来有效地打包缓冲区。

示例：娃娃屋

这些可以像dollhouse一样打包到缓冲区中，记住doll是从位置0开始的四个字母，dollhouse是从位置0开始的九个字母，house是从位置3开始的五个字母。

到目前为止，我想出的是：

将单词从最长到最短排序：（娃娃屋、房子、娃娃）
扫描缓冲区以查看字符串是否已作为子字符串存在，如果存在，请记下位置。
如果不存在，请将其添加到缓冲区的末尾。

由于长词通常包含较短的词，因此效果很好，但应该可以做得更好。例如，如果我将单词列表扩展为包含 ragdoll，那么我的算法会得出dollhouseragdoll，它的效率低于ragdollhouse。

这是一个预处理步骤，所以我并不十分担心速度。 O(n^2) 很好。另一方面，我的实际列表有数万个单词，所以 O(n!) 可能是不可能的。

附带说明，此存储方案用于 TrueType 字体的“名称”表中的数据，参见。 http://www.microsoft.com/typography/otspec/name.htm

【问题讨论】：

你不能只使用 gzip 之类的东西吗？
您所描述的是所有压缩算法所做的，除了您添加了将纯文本单词视为被压缩的元素而不是位的约束。
它与压缩算法不太一样，因为每个单词都必须保持其“冗长”。就像我在另一条评论中所说的那样，您不能将“lawman”和“woman”组合在一起，但在压缩中，将“man”压缩在一起就可以了，因为您不需要保持一个一致的缓冲区。
另外，FWIW，该解决方案应该能够利用多个后缀和前缀匹配。所以如果我的词表有“lawman”、“woman”、“manage”和“mangle”，它应该能够形成“lawmanage”和“womangle”。
@Adrian：这是错误的区分。是的，您可以通过访问索引来就地解压缩索引打包数据，我同意这个方案特别适合这种用途，但它仍然是压缩；有一个处理步骤来访问原始数据。其他压缩也可以就地完成。

标签： algorithm text packing

【解决方案1】：

我认为您可以使用Radix Tree。由于指向叶子和父节点的指针，它会占用一些内存，但匹配字符串很容易（O(k)（其中 k 是最长的字符串大小）。

【讨论】：

我相信这只适用于以公共子字符串开头的字符串。无法识别以公共子字符串结尾的字符串。如果我错了，请纠正我。
如果字符串以公共子字符串结尾，则根据此描述，它们无论如何都不会匹配。这样做会导致各个字符串变得混乱。
详细来说，如果你有“女人”和“律师”，即使你想也不能把它们结合起来。组合起作用的唯一方法（据我所知）是一个词的后缀与另一个词的前缀匹配。

【解决方案2】：

我的第一个想法是：使用数据结构来确定字符串的常见前缀和后缀。然后根据这些前缀和后缀对单词进行排序。这将产生您想要的ragdollhouse。

【讨论】：

您的建议听起来可以用双基数树（一个向前和向后）来实现。这在大多数情况下都有效，但如果字符串在中间有公共部分，但在边缘没有，则将不起作用。
例如，它不会识别消费和求和。

【解决方案3】：

看起来类似于Knapsack problem，是NP完全的，所以没有“确定性”算法。

【讨论】：

您能向我们解释一下背包问题的链接吗？
背包问题（最好将一些货物装在袋子里）看起来和我很相似。事实上（见 j_random_hacker 的回答）这是一个 NP 完全问题，就像背包问题一样。
是的，但我仍然看不出这个问题与 KP 的相似之处。 3-SAT是NPC，但我不能肯定地说它类似于“字符串打包”问题。
“bag”是长度最短的字符串（“最佳打包”字符串）。将货物装入袋中类似于调整“主”之一中的子字符串：在这两种情况下，您都有约束（子字符串约束或总重量限制）。
恕我直言，子字符串约束使问题的性质大不相同，但没关系；）

【解决方案4】：

我在大学时做过一个实验室，我们的任务是实施一个简单的压缩程序。

我们所做的是按顺序将这些技术应用于文本：

BWT (Burrows-Wheeler transform)：帮助将字母重新排序为相同字母的序列（提示*有数学替换来获取字母，而不是实际进行旋转）
MTF (Move to front transform)：将字母序列重写为动态列表的索引序列。
Huffman encoding：熵编码的一种形式，它构造了一个可变长度的代码表，其中较短的代码被赋予频繁出现的符号，较长的代码被赋予不经常出现的符号

在这里，我找到了assignment page。

要取回原始文本，您需要执行 (1) Huffman 解码，(2) 逆 MTF，然后 (3) 逆 BWT。 Interwebs 上有几个很好的资源。

【讨论】：

很有趣，但与手头的问题几乎无关。此外，通常在 MTF 之前放置一个运行长度编码步骤。 :)

【解决方案5】：

这是最短超字符串问题：找到包含一组给定字符串作为子字符串的最短字符串。根据this IEEE paper（不幸的是，您可能无法访问），解决这个问题正是NP-complete。但是，可以使用启发式解决方案。

作为第一步，您应该找到所有属于其他字符串的子字符串的字符串并将其删除（当然您仍然需要以某种方式记录它们相对于包含字符串的位置）。使用generalised suffix tree 可以有效地找到这些完全包含的字符串。

然后，通过重复合并两个重叠最长的字符串，可以保证生成一个长度不小于最小可能长度的 4 倍的解。正如 Zifre 在Konrad Rudolph's answer 上的评论所建议的那样，使用两棵基数树应该可以快速找到重叠大小。或者，您也许能够以某种方式使用广义后缀树。

很抱歉，我无法为您找到一个像样的链接 - 似乎没有 Wikipedia 页面，也没有关于此特定问题的任何可公开访问的信息。简要提及here，但没有提供建议的解决方案。

【讨论】：

谢谢！为问题命名总是一个好的开始。我认为一个完美的解决方案可能遥不可及，但一个好的解决方案会令人满意。

【解决方案6】：

我不会再重新发明这个轮子了。压缩算法已经投入了大量的人力，为什么不采用一种已经可用的算法呢？

这里有几个不错的选择：

gzip 用于快速压缩/解压缩速度
bzip2 压缩有点苦，但解压速度要慢得多
LZMA 用于非常高的压缩比和快速解压缩（比 bzip2 快但比 gzip 慢）
lzop 用于非常快速的压缩/解压缩

如果你使用 Java，gzip is already integrated。

【讨论】：

我不是在打包，不是压缩。在运行时，我希望每个单词的全文都易于访问。我可以在没有任何包装的情况下做到这一点，但我认识到包装可以显着减少占用空间并改善参考位置。
您的打包和解包与任何其他压缩和解压缩算法有何不同？
使用压缩，你必须解压缩。正如我所描述的那样包装，不需要拆包。我有原文的全文直接可用。

【解决方案7】：

不清楚你想做什么。

您是否想要一种数据结构，让您以有记忆力的方式存储字符串，同时让搜索等操作在合理的时间内成为可能？

您只需要压缩的单词数组吗？

在第一种情况下，您可以选择 patricia trie 或 String B-Tree。

对于第二种情况，你可以采用一些索引压缩技术，像这样：

如果你有类似的东西：

aaa 
aaab
aasd
abaco
abad

你可以这样压缩：

0aaa
3b
2sd
1baco
2ad

数字是前面字符串的最大公共前缀的长度。例如，您可以调整该架构。计划在 K 个单词之后“重新启动”公共前缀，以便快速重建

【讨论】：

请注意，对于最后一个模式，您应该压缩的不仅仅是您建议的打包。当然你不能只有一个指向单词的指针，而是一个元组（指向带有 0 前缀的第一个单词的指针，偏移量）
我不是在寻找压缩方法。我需要快速随机访问每个单词的全文，所以我不想即时解压缩。打包减少了内存占用并提高了引用的局部性。
你确定它可以改善局部性吗？位置很大程度上取决于您请求单词的顺序，而不仅仅是内存占用（当然，边缘情况除外）。你真的确定它会大大改善内存占用吗？在我看来，如果你有一组特定的字符串，这种优化可能是一件好事，但它实际上是无用的，例如，自然语言单词。

【解决方案8】：

细化第 3 步。

查看当前列表，查看列表中是否有任何单词以当前单词的后缀开头。（您可能希望使后缀长于某个长度 - 例如，长于 1）。
如果是，则添加该单词的不同前缀作为现有单词的前缀，并适当调整所有现有引用（慢！）
如果否，则按照当前步骤 3 将单词添加到列表末尾。

这将为您提供“ragdollhouse”作为示例中的存储数据。目前尚不清楚它是否总是能以最佳方式工作（例如，如果您在单词列表中还有 'barbiedoll' 和 'dollar'）。

【讨论】：