Le monde et l'internet regorgent d'informations textuelles. Nous recherchons des informations à l'aide de requêtes textuelles, nous lisons des sites web, des livres, des courriers électroniques. Tous ces éléments sont des chaînes de caractères du point de vue de l'informatique. Pour donner un sens à toutes ces informations et rendre la recherche efficace, les moteurs de recherche utilisent de nombreux algorithmes de chaînes de caractères. De plus, le domaine émergent de la médecine personnalisée utilise de nombreux algorithmes de recherche pour trouver des mutations pathologiques dans le génome humain. Dans ce cours en ligne, vous apprendrez les concepts clés du pattern matching : tries, arbres de suffixes, tableaux de suffixes et même la transformation de Burrows-Wheeler.
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Algorithmes sur les chaînes de caractères
Ce cours fait partie de Spécialisation Structures de données et algorithmes
Instructeurs : Neil Rhodes
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Inclus avec
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Arbre des suffixes
- Catégorie : Tableau des suffixes
- Catégorie : Algorithme de Knuth-Morris-Pratt (KMP)
- Catégorie : Algorithmes sur les chaînes de caractères
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Il y a 4 modules dans ce cours
Comment rechercher la plus longue répétition d'une chaîne de caractères en un temps Linéaire ? En 1973, Peter Weiner a proposé une solution surprenante basée sur les arbres de suffixes, la structure de données clé dans la recherche de motifs. Les informaticiens ont été tellement impressionnés par son algorithme qu'ils l'ont appelé "Algorithme de l'année". Dans cette leçon, nous allons explorer quelques idées clés de la recherche de motifs qui, par une série d'essais et d'erreurs, nous amèneront aux arbres de suffixes.
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6 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Bien que la recherche de motifs EXACTS à l'aide d'arbres suffixes soit rapide, la manière d'utiliser les arbres suffixes pour la recherche de motifs APPROXIMATIFS n'est pas claire. En 1994, Michael Burrows et David Wheeler ont inventé un algorithme ingénieux de compression de texte, aujourd'hui connu sous le nom de transformation Burrows-Wheeler. Ils ne connaissaient rien à la génomique et ne pouvaient pas imaginer que, 15 ans plus tard, leur algorithme deviendrait le cheval de bataille des biologistes à la recherche de mutations génomiques. Mais quel est le rapport entre la compression de texte et la recherche de motifs ? Dans cette leçon, vous apprendrez que le destin d'un algorithme est souvent difficile à prédire - ses applications peuvent apparaître dans un domaine qui n'a rien à voir avec le projet initial de ses inventeurs.
Inclus
5 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Félicitations, vous avez maintenant appris les concepts clés de la recherche de motifs : les essais, les arbres de suffixes, les tableaux de suffixes et même la transformation de Burrows-Wheeler ! Cependant, certains des résultats mentionnés par Pavel restent mystérieux : par exemple, comment pouvons-nous effectuer une comparaison exacte de motifs en O(|Texte|) temps plutôt qu'en O(|Texte|*|Motif|) temps comme dans l'algorithme naïf de force brute ? Comment se fait-il que la comparaison d'un motif de 1000 nucléotides avec le génome humain soit presque aussi rapide que la comparaison d'un motif de 3 nucléotides ? Dans ce module, Miсhael abordera certains défis algorithmiques que Pavel a essayé de vous cacher :) tels que l'algorithme de Knuth-Morris-Pratt pour l'appariement exact de motifs et des algorithmes plus efficaces pour la construction d'arbres et de tableaux de suffixes.
Inclus
8 vidéos2 lectures1 devoir
Dans ce module, nous continuons à étudier les défis algorithmiques des algorithmes de chaînes de caractères. Vous apprendrez un algorithme O(n log n) pour la construction d'un tableau de suffixes et un algorithme en temps linéaire pour la construction d'un arbre de suffixes à partir d'un tableau de suffixes. Vous implémenterez également ces algorithmes et l'algorithme de Knuth-Morris-Pratt dans le dernier devoir de programmation de ce cours.
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16 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation
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University of Toronto
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