Algorytmy i struktury danych/Algorytmy tekstowe II

Algorytmy tekstowe II

W module tym zajmiemy się strukturami danych reprezentującymi zbiór wszystkich podsłów danego słowa $x$,zapisywany jako $Subwords(x)$. Oznaczmy wszystkie wystąpienia (początkowe pozycje) słowa $z$ w słowie $x$przez $Occ(z,x)$. ($Occ$ jest skrótem od ang. Occurrences).

Chcemy znaleźć taką reprezentację zbioru $Subwords(x)$ by można było łatwo odpowiedzieć na pytanie $z\in Subwords(x)$, (co jest równoważne $Occ(z,x)\neq \emptyset$) jak również rozwiązywać inne problemy tekstowe. Poza tym chcemy by rozmiar tej reprezentacji był liniowy, podczas gdy rozmiar $Subwords(x)$ może być kwadratowy. Spośród wielu dobrych reprezentacji najbardziej znanymi są tablice sufiksowe (oznaczane przez$SUF$) i drzewa sufiksowe.

Tablice i drzewa sufiksowe

Niech $x=a_{1}a_{2}\dots a_{n}$, oraz niech $x_{n+1}=\#$ będzie specjalnym znakiem leksykograficznie mniejszym od każdego innego symbolu.

Oznaczmy przez $sufiks_{i}=a_{i}a_{i+1}\dots a_{n}$sufiks tekstu x zaczynający się na pozycji i-tej.

Niech $SUF[k]$ będzie pozycją od której zaczyna się k-ty leksykograficznie sufiks x.

Sufiks zaczynający się na pozycji $(n+1)$-szej nie jest brany pod uwagę.

Ciąg sufiksów posortowany leksykograficznie wygląda następująco:

$sufix_{SUF[1]}<sufix_{SUF[2]}<sufix_{SUF[3]}<\ldots sufix_{SUF[n]}$

Rysunek 1: Tablicą sufiksową tekstu $x\ =\ babaabababba\#$ jest ciąg $SUF\ =\ [4,\ 2,\ 5,\ 7,\ 9,\ 12,\ 3,\ 1,\ 6,\ 8,\ 11,\ 10]$
Oznaczmy przez $lcp[k]$ długość wspólnego prefiksu $k$-tego i następnego sufiksu w kolejności leksykograficznej. Na rysunku wartości najdłuższego wspólnego prefiksu między kolejnymi słowami są przedstawione jako zacienione segmenty. Odpowiadają one tablicy $lcp\ =\ [1,\ 3,\ 4,\ 2,\ 1,\ 0,\ 2,\ 4,\ 3,\ 2,\ 1]$.
Tablica sufiksowa ma następująca miłą własność: Niech

$min_{z}=\min\{k:z{\mbox{ jest prefiksem }}sufiks_{SUF[k]}\}$, $max_{z}=\max\{k:z{\mbox{ jest prefiksem }}sufiks_{SUF[k]}\}$.

Wtedy $Occ(z,x)$ jest przedziałem w tablicy sufiksowej od $min_{z}$ do $max_{z}$.

Drzewo sufiksowe jest drzewem, w którym każda ścieżka jest etykietowana kolejnymi symbolami pewnego sufiksu, oraz każdy sufiks $x$ jest obecny w drzewie. Gdy dwie ścieżki się rozjeżdżają tworzy się wierzchołek. Mówiąc bardziej formalnie każdej krawędzi jest przypisane jako etykieta pewne podsłowo $x$. Krawędzie wychodzące z tego samego węzła różnią się pierwszymi symbolami swoich etykiet, patrz rysunek.

Etykiety są kodowane przedziałami w tekście $x$: para liczb $[i,j]$ reprezentuje podsłowo Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\ldotsa”): {\displaystyle a_ia_{i+1}\ldotsa_j} , zobacz prawe drzewo na rysunku. Dzięki temu reprezentacja ma rozmiar $O(n)$. Wagą krawędzi jest długość odpowiadającego jej słowa.

Rysunek 2: Drzewo sufiksowe dla tekstu $x\ =\ babaabababba$. Na końcu jest dodany znak $\#$. Końcowe węzły zawierają informację gdzie zaczyna się sufiks, którym dochodzimy do danego węzła.

Obie reprezentacje rozwiązują szybko problem string-matchingu, oraz mają rozmiar liniowy. Niech z będzie wzorcem o długości m, a $x$ słowem długości n. Z reguły $m<<n$.

Szukanie podsłów

Pokażemy jak sprawdzać, czy $z$ występuje w $x$.

Używając drzewa sufiksowego (czas $O(m)$)

Idziemy od korzenia w dół czytając kolejne symbole $z$, czasami posuwamy się po wewnętrznej etykiecie pewnej krawędzi. Zbiór wystąpień odpowiada zbiorowi liści w poddrzewie węzła do którego doszliśmy. Jeśli po drodze utknęliśmy i nie dało się dalej schodzić po drzewie to oznacza, że $z\notin Subwords(x)$

Używając tablicy sufiksowej (czas $O(m\log n)$)

Możemy sprawdzić czy $z$ jest prefiksem Parser nie mógł rozpoznać (SVG (MathML może zostać włączone przez wtyczkę w przeglądarce): Nieprawidłowa odpowiedź („Math extension cannot connect to Restbase.”) z serwera „https://wazniak.mimuw.edu.pl/api/rest_v1/”:): {\displaystyle i} -tego sufiksu w czasie Parser nie mógł rozpoznać (SVG (MathML może zostać włączone przez wtyczkę w przeglądarce): Nieprawidłowa odpowiedź („Math extension cannot connect to Restbase.”) z serwera „https://wazniak.mimuw.edu.pl/api/rest_v1/”:): {\displaystyle O(m)} . Korzystając z tego wykonujemy rodzaj binarnego szukania. W ten sposób znajdujemy pierwszy sufiks, którego prefiksem jest z. Jeśli jest taki sufiks to Parser nie mógł rozpoznać (SVG (MathML może zostać włączone przez wtyczkę w przeglądarce): Nieprawidłowa odpowiedź („Math extension cannot connect to Restbase.”) z serwera „https://wazniak.mimuw.edu.pl/api/rest_v1/”:): {\displaystyle z \inSubwords(x)} . W przeciwnym wypadku z nie jest podsłowem x.

Podobnie znajdujemy ostatni sufiks. Zbiór wystąpień odpowiada przedziałowi w tablicy Parser nie mógł rozpoznać (SVG (MathML może zostać włączone przez wtyczkę w przeglądarce): Nieprawidłowa odpowiedź („Math extension cannot connect to Restbase.”) z serwera „https://wazniak.mimuw.edu.pl/api/rest_v1/”:): {\displaystyle SUF} między obliczonymi pierwszym i ostatnim sufiksem zaczynającym się od z.

Liczenie liczby podsłów

Pokażemy jak liczyć liczbę podsłów słowa Parser nie mógł rozpoznać (SVG (MathML może zostać włączone przez wtyczkę w przeglądarce): Nieprawidłowa odpowiedź („Math extension cannot connect to Restbase.”) z serwera „https://wazniak.mimuw.edu.pl/api/rest_v1/”:): {\displaystyle x} mając tablicę sufiksową lub drzewo sufiksowe. Końcowy marker Parser nie mógł rozpoznać (SVG (MathML może zostać włączone przez wtyczkę w przeglądarce): Nieprawidłowa odpowiedź („Math extension cannot connect to Restbase.”) z serwera „https://wazniak.mimuw.edu.pl/api/rest_v1/”:): {\displaystyle \#} nie traktujemy jako części słowa $x$. Liczba podsłów jest równa $|Subwords(x)|$. Jeśli wszystkie symbole słowa są różne to $|Subwords(x)|={n \choose {2}}$.

Używając drzewa sufiksowego, czas $O(n)$

Sumujemy wagi krawędzi drzewa.

Używając tablicy sufiksowej, czas $O(n)$

Niech $SUMA(lcp)$ będzie sumą elementów tablicy $lcp$. Liczbę podsłów obliczamy jako

${n+1 \choose {2}}-SUMA(lcp)$

Pozostawiamy jako ćwiczenie uzasadnienie tego, że liczba podsłów jest poprawnie obliczona (korzystając z drzewa sufisowego lub z tablicy sufiksowej).

Przykład

Dla przykładowego Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\babaabababba”): {\displaystyle x\ =\babaabababba} mamy $|Subwords(x)|=55$. Proponujemy to wyliczyć z tablicy sufiksowej i drzewa sufiksowego dla$x$, danego na rysunku. Suma elementów tablicy $lcp$ wynosi 23. Mamy liczbę podsłów jako: $78-23\ =\ 55$

Podobnie jak tablicę sufiksową możemy zdefiniować tablicę $ROT$ odpowiadającą posortowanemu ciągowi wszystkich cyklicznych przesunięć słowa $x$ (rotacji $x$).

Pozostawiamy jako ćwiczenie znalezienie liniowego algorytmu liczącego tablicę $ROT$, zakładając, że mamy liniowy algorytm liczenia tablicy sufiksowej.

Dygresja. Ciekawą klasą słów dla których tablice $SUF,\ ROT$ są szczególnie interesujące są słowa Fibonacciego $F_{n}$. W tym szczególnym przypadku załóżmy, że pozycje numerujemy od zera. Dla każdego $n$ tablica $ROT$ jest postępem arytmetycznym (modulo długość słowa). Natomiast tablica $SUF$ jest postępem arytmetycznym gdy $n$ jest parzyste.

Słowa Fibonacciego definiujemy następująco:$F_{0}=a,\ F_{1}=ab,\ F_{n+1}\ =\ F_{n}\cdot F_{n-1}$\Na przykład: $F_{3}\ =\ abaab,\ F_{4}\ =\ abaababa,\ F_{5}\ =\ abaababaabaab.$ Oznaczmy przez $SUF_{n}$ tablicę $SUF$ dla słowa Fibonacciego $F_{n}$, wtedy:

Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\SUF”): {\displaystyle SUF_4\ =\ [7\;2\;5\;0\;3\;6\;1\;4],\ \SUF_5\ =\ [10\;7\;2\;11\;8\;5\;0\;3\;12\;9\;6\;1\;4].}

Pozostawiamy jako ćwiczenie policzenie wzoru na $|Subwords(F_{n})|$.

Drzewa sufiksowe =>tablice sufiksowe

W celu znalezienia początkowych pozycji sufiksów w porządku leksykograficznym przechodzimy drzewo sufiksowe metodą DFS, zakładając, że dla każdego węzła lista jego synów jest w kolejności leksykograficznej etykiet krawędzi prowadzących do synów. Wystarczy sprawdzać pierwsze symbole tych etykiet.

Załóżmy, że w liściach mamy początki sufiksów, które do nich prowadzą.

Kolejność odwiedzania liści w naszym przejściu metodą DFS automatycznie generuje elementy tablicy sufiksowej.

Tablice sufiksowe =>drzewa sufiksowe

Pokażemy konstruktywnie następujący istotny fakt:

jeśli znamy tablicę sufiksową i tablicę$lcp$ to drzewo sufiksowe dla danego tekstu możemy łatwo skonstruować w czasie liniowym.

Przypuśćmy, że, $SUF\ =\ [i_{1},i_{2},\ldots ,i_{n}]$, a więc:

$sufiks_{i_{1}}<sufiks_{i_{2}}<sufiks_{i_{3}}<\ldots sufiks_{i_{n}}.$

Algorytm Drzewo-Sufiksowe

---

$T:=$ drzewo reprezentujące $sufiks_{i_{1}}$ (jedna krawędź);
for $k:=2$ to $n$ do
   wstaw nową ścieżkę o sumarycznej etykiecie $sufiks_{i_{k}}$ do $T$;

Rysunek 3: Wstawianie kolejnego sufiksu $sufiks_{i_{k}}$ do drzewa sufiksowego, przed włożeniem wszystkie krawędzie ścieżki roboczej od $u$ do korzenia są skierowane w lewo.

Opiszemy w jaki sposób wstawiamy kolejny sufiks $\beta$ do drzewa. Operacja ta jest zilustrowana na rysunku. Załóżmy, że w każdym węźle drzewa trzymamy długość tekstu, który ten węzeł reprezentuje (jako pełna etykieta od korzenia do węzła).

Niech $\alpha$ będzie poprzednio wstawionym sufiksem, a $u$ ostatnio utworzonym liściem.

Wtedy wstawienie $\beta$ polega na znalezieniu maksymalnego wspólnego prefiksu $\gamma _{1}$tekstów $\alpha$, $\beta$. Niech $\beta =\gamma _{1}\cdot \gamma _{2}$. Znajdujemy węzeł $v$ odpowiadający ścieżce od korzenia etykietowanej $\gamma _{1}$. Podstawowym trikiem jest to, że węzła $v$ szukamy nie od korzenia, ale od ostatnio utworzonego liścia $u$. Jeśli takiego węzła $v$ nie ma (jest wewnątrz krawędzi) to go tworzymy. Następnie tworzymy nowy liść $w$ odpowiadający sufiksowi $\beta$, oraz krawędź $(v,w)$ etykietowaną $\gamma _{2}$.

Z tablicy $lcp$ odczytujemy długość $\gamma _{1}$.

W celu obliczenia $v$ posuwamy się ścieżką od $u$ w górę drzewa, aż znajdziemy węzeł oddalony od korzenia o $|\gamma |$.

Przechodząc drzewo posuwamy się po węzłach drzewa, przeskakując (w czasie stalym) potencjalnie długie teksty na krawędziach.

Koszt operacji wstawienia jest proporcjonalny do sumy: jeden plus zmniejszenie głębokości nowego liścia w stosunku do starego. Suma tych zmniejszeń jest liniowa. $\gamma _{1}$ jest najdłuższym wspólnym prefiksem słów $sufiks_{i_{k-1}}$ i$sufiks_{i_{k}}$. Kluczowe znaczenie w operacji ma znajomość wartości $|\gamma _{1}|=lcp[k-1]$. Wiemy kiedy się zatrzymać idąc do góry od węzła $u$ w kierunku korzenia.

Lokalnie wykonana praca w jednej iteracji jest zamortyzowana zmniejszeniem się głębokości aktualnego liścia w stosunku do poprzedniego. W sumie praca jest liniowa.

Historia algorytmu jest pokazana dla przykładowego tekstu na rysunkach.

Rysunek 4: Pierwsze 6 iteracji algorytmu Drzewo-Sufiksowe dla tekstu $babaabababba\#$.
Rysunek 5: Ostatnie 6 iteracji algorytmu Drzewo-Sufiksowe dla tekstu $babaabababba\#$.

Obliczanie tablicy lcp

Niech $rank(i)$ będzie poyccją $sufiks_{i}$ w porządku leksykograficznym. W naszym przykładowym słowie mamy:

Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle rank\ =\ [8,\ 2,\ 7,\ 1,\ 3,\ 9,\ 4,\ 10,\ 5,\ 12,\11,\ 6]}

Niech $lcp'[k]\ =\ lcp[rank[k]-1]$.

Załóżmy, dla uproszczenia, że $lcp[0]=0$. Obliczamy tablice$lcp',\ lcp$ następująco:

Algorytm Oblicz-lcp

---

for $k:=1$ to $n$ do
   oblicz $lcp'[k]$ korzystając z faktu, że $lcp'[k]\geq lcp'[k-1]-1$;
    koszt iteracji $O(lcp'[k]-lcp'[k-1]+const)$
for $k:=1$ to $n$ do
   $lcp[rank[k]-1]:=lcp'[k]$

Pozostawimay jako ćwiczenie dowód tego, że

$lcp'[k]\geq lcp'[k-1]-1$.

Jeśli $lcp'[k-1]-1=t$ to $lcp'[k]$obliczamy sprawdzając symbol po symbolu (od lewej do prawej) zgodność prefiksów odpowiednich słów startując od pozycji $t$. W ten sposób sumaryczny koszt jest liniowy. W każdej iteracji cofamy się o jeden, a potem idziemy do przodu (sprawdzając kolejne symbole). Jest to analiza typu jeden krok do tyłu i kilka do przodu. Liczba iteracji jest liniowa, więc liczba kroków do tyłu też. Ponieważ odległość do celu jest liniowa, to suma kroków też jest liniowa.

Słownik podsłów bazowych i konstrukcja tablicy sufiksowej w czasie O(n log n)

Opiszemy uproszczoną wersję algorytmu Karpa-Millera-Rosenberga (w skrócie algorytmu KMR) rozwiązywania problemów tekstowych metodą słownika podsłów bazowych. Ustalmy pewnie tekst $x$ długości $n$.Załóżmy, że dodatkowym symbolem jest $x_{n+1}=\#$, leksykograficznie najmniejszy symbol. Przez segment $k$-bazowy rozumiemy segment tekstu $x[i..i+2^{k}-1]$ długości $2^{k}$ lub kończący się na $x_{n+1}$.

Teoretycznie możemy założyć, że po symbolu $\#$ mamy bardzo dużo takich symboli na prawo i każdy segment startujący w$x[1..n]$ ma dokładnie długość $2^{k}$.

Słownik podsłów bazowych (w skrócie DBF(x), od ang. dictionary of basic factors) składa się z $\log n$ tablic

$NAZWA_{0}$, $NAZWA_{1}$, $NAZWA_{2}$,$\ldots NAZWA_{\log n}$.

Zakładamy, że $NAZWA_{k}[i]$ jest pozycją słowa $x[i..i+2^{k}-1]$ na posortowanej liście (bez powtórzeń) wszystkich podsłów długości $2^{k}$ słowa $x$. Jeśli długość wystaje poza koniec $x$ to przyjmujemy że są tam (wirtualnie) same symbole $\#$. Poniżej przedstawiamy przykład słownika podsłów bazowych $DBF(abaabbaa)$.

Algorytm liczenia tablic Nazwa jest bardzo prosty. Załóżmy od razu, że symbole są ponumerowane leksykograficznie. Wtedy $NAZWA_{0}$ jest zasadniczo równa tekstowi $x$.

Rysunek6: Słowo rozmiaru $2^{k+1}$ otrzymuje najpierw nazwę-kompozycję: kombinacją nazw (będących liczbaminaturalnymi z przedziału $[1..n]$) dwóch podsłów długości $2^{k}$ .

Opis jednej iteracji $(transformacja:NAZWA_{k}\ =>\ NAZWA_{k+1}$)

Dla każdego $i$ tworzymy nazwę kompozycję slowa $x[i..i+2^{k=1}-1]$ jako

$NAZWA_{k}[i],NAZWA_{k}[i+2^{k}]$

Każda taka kompozycja jest parą liczb naturalnych. Sortujemy te pary za pomocą algorytmu radix-sort i w ten sposób otrzymujemy tablicę, która koduje (w porządku leksykograficznym) każdą parę liczbą naturalną (pozycją w porządku leksykograficznym). Wartością $NAZWA_{k+1}[i]$ jest kod pary $(NAZWA_{k}[i],NAZWA_{k}[i+2^{k}])$.

Zauważmy, że tablica sufiksowa odpowiada tablicy $NAZWA_{\lceil \log n\rceil }$. Możemy to podsumować następująco:
1. słownik DBF(x) możemy skonstruować w czasie $O(n\log n)$i pamięci $O(n\log n)$ (jest to również rozmiar słownika).
2. Tablicę sufiksową możemy otrzymać,stosując algorytm KMR, w czasie $O(n\log n)$ i pamięci $O(n)$. (Potrzebujemy pamiętać jedynie ostatnie dwie tablice w każdej iteracji.)

Konstrukcja tablicy SUF w czasie O(n): algorytm KS

Opiszemy teraz algorytm Karkainena-Sandersa ( w skrócie KS) będący zoptymalizowaną wersją algorytmu KMR liczenia tablicy sufiksowej. Zauważmy, że algorytm KMR liczy znacznie więcej niż tablica sufiksowa, ponieważ liczy słownik podsłów bazowych wielkości $n\log n$ (mający liczne iine zastosowania, ale jako całość być moe niepotrzbny przy liczeniu tablicy sufisksowej)

Główną częścią algorytmu KS jest obliczanie częściowej tablicy sufiksowej w sposób rekurencyjny. Rozważmy dwa zbiory pozycji tekstu $x$:

N składa się z co trzeciej pozycji, a więc N = {3,6,9,....}, M jest zbiorem pozostałych pozycji.

Przez $SUF[M]$, oznaczmy tablicę sufiksową dla pozycji ze zbioru $M$, podobnie zdefiniujmy $SUF[N]$.

$SUF[M]$ daje posortowany ciąg sufiksów zaczynających się na pozycjach ze zbioru $M$.

Dla początkowego przykładowego tekstu $x\ =\ babaabababba\#$ mamy

$M\ =\ \{1,2,4,5,7,8,10,11\}\ \ \ N\ =\ \{3,6,9,12\}$ $SUF[M]\ =\ [4,\ 2,\ 5,\ 7,\ 1,\ 8,\ 11,\ 10]$ oraz $SUF[N]\ =\ [9,\ 12,\ 3,\ 6,]$

Redukcja liczenia $SUF[M]$ do liczenia tablicy sufiksowej rozmiaru ${\frac {2}{3}}n$

Posortujmy leksykograficznie wszystkie podsłowa długości 3 w słowie $x$ korzystając z radix-sort. Każdemu takiemu słowu przyporządkujmy nazwę będącą jego pozycją w posortowanym leksykograficznie ciągu, oznaczmy $kod(z)$ otrzymaną nazwę podsłowa długości 3. Zakładamy, że $x$ ko"nczy się dodatkowo dwoma symbolami $\#$ ale rozważamy tylko podsłowa zaczynające się w $x$. Dla uproszczenia załóżmy, że 3 jest dzielnkiem n.

Tworzymy nowe słowo $compress(x)$ w następujący sposób:

$y1\ =\ \ kod(a_{1}a_{2}a_{3})\cdot kod(a_{4}a_{5}a_{6})\ldots kod(a_{n-2}a_{n-1}a_{n})$

$y2\ =\ kod(a_{2}a_{3}a_{4})\cdot kod(a_{5}a_{6}a_{7})\ldots kod(a_{n-1}a_{n}a_{n+1})$

$compress(x)\ =\ y1\ \#\ y2$

Symbol # jest tutsj (jak poprzednio) leksykograficznie najmniejszy.
Jeśli mamy tablicę sufiksową dla słowa $compress(x)$ to można łatwo policzyć $SUF[M]$ w czasie liniowym. Pozostawiamy to jako ćwiczenie.

Algorytm Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\Large”): {\displaystyle {\Large KS} } (Karkkainen-Sanders)

---

1. $x':=compress(x)$;

2. obliczamy tablicę sufiksową dla x' rekurencyjnie;

3. obliczamy $SUF[M]$ wczasie liniowym, znając tablicę sufiksową dla x';

4. obliczamy $SUF[N]$ w czasie liniowym (bez rekursji)znając $SUF[M]$;

5. scalamy posortowane ciągi $SUF[M],\ SUF[N]$ w tablicę sufiksową dla całego słowasłowa $x$

Krok 1 algorytmu sprowadza się do radix-sortu, podobnie jak w algorytmie KMR.Kroki 3,4 są proste i pozostawiamy czytelnikowi jako ćwiczenie.

Najważniejszy jest krok scalania. Mamy dwie posortowane listy sufiksów i trzeba je scalić w jedną posortowaną listę. Zasadniczym problemem jest implementacja operacji porównania leksykograficznego dwóch (długich) sufiksów w czasie stałym. Jeśli oba sufiksy są typu $M$ lub oba są typu $N$ to porównanie jest w czasie stałym bo mamy posortowane listy takich sufiksów.

Pokażemy na przykładzie kluczową operację porównania sufiksu typu M z sufiksem typu N w czasie stałym.

Przykład

Nierównośc $sufiks_{2}<sufiks_{12}$ jest równoważna temu że zachodzi co najmniej jeden z warunków:

1. $(a_{2}<a_{12})$
2. $\ (a_{2}=a_{12},a_{3}<a_{13})$
3. $(a_{2}=a_{12},a_{3}=a_{13},sufiks_{4}<sufiks_{14})$

Jednakże $4,14\in M$, zatem $sufiks_{4}$ i $sufiks_{14}$, są typu M i można je porównać w czasie stałym.

Niech $T(n)$ będzie czasem działania algorytmu KS. Zachodzi $T(n)\ =\ T(\lceil {\frac {2}{3}}\cdot n\rceil )+O(n)$

Rozwiązaniem jest $T(n)=O(n)$. Tak więc mamy liniowy algorytm liczenia tablicy sufiksowej. Daje to również liniowy algorytm konstrukcji drzewa sufiksowego.

Istnieje kilka interesujących algorytmów, które konstruują drzewo sufiksowe w czasie liniowym, bez korzystania z tablicy sufiksowej (algorytmy Weinera, McCreighta, Ukkonena).