In computer science, Ukkonen's algorithm is a linear-time, online algorithm for constructing suffix trees, proposed by Esko Ukkonen in 1995. [1] The algorithm begins with an implicit suffix tree containing the first character of the string. Then it steps through the string, adding successive characters until the tree is complete.

2017年5月18日 · Ukkonen算法是一个非常直观的算法，其思想精妙之处在于不断加字符的过程中，用字符串上的一段区间来表示一条边，并且 自动扩展 ，在需要的时候把边分裂。

2024年4月25日 · 20年后，来自赫尔辛基理工大学的Esko Ukkonen把原算法作了一些改动，实现了线性时间内对字符串从左往右的后缀树在线构造方法。 对于所给的文本T，由一棵空树开始逐步构造T的后缀树。

2018年12月13日 · Ukkonen算法，以字符串abcabxabcd为例，先介绍一下运算过程，最后讨论一些我自己的理解。 需要维护以下三个变量： 当前扫描位置 #

2015年9月16日 · Ukkonen算法（简称ukk算法）是一个online算法，它与mcc算法的一个显著区别是每次只对S的一个前缀生成隐式后缀树(implicit suffix tree)，然后考虑S的下一个字符S[i+1]并将S[0...i+1]的所有后缀加入到上一个阶段中生成的隐式后缀树中，形成

2018年4月4日 · 后缀树是一种数据结构，能够帮助我们快速解决很多关于字符串的问题。后缀树的概念最早由Weiner在1973年提出，后来 McCreight 和Ukkonen又对其做了改进和完善，本文的主角就是Ukkonen在论文On–line construction of suffix trees中提出的后缀树构造算法。 什么是后缀树

2014年10月27日 · 下面尝试描述 Ukkonen 算法的基本实现原理，从简单的字符串开始描述，然后扩展到更复杂的情形。 Suffix Tree 与 Trie 的不同在于，边（Edge）不再只代表单个字符，而是通过一对整数 [from, to] 来表示。

2024年3月8日 · Ukkonen’s algorithm constructs an implicit suffix tree T i for each prefix S[l ..i] of S (of length m). It first builds T 1 using 1 st character, then T 2 using 2 nd character, then T 3 using 3 rd character, …, T m using m th character.

2022年9月26日 · Learn how to create a suffix tree using ukkonen algorithm. We also included its python, c++ and java code for implementation.

Ukkonen's algorithm is an algorithm for generating a suffix tree in O(n) time. It's surprisingly quick (at least to me), as suffix trees themselves store paths for strings totalling O(n 2) length. And it also surprisingly complex for an O(n) algorithm. In this post, we'll go over from basics what Ukkonen's algorithm is doing and how.