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https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/93
Tipo: | Tese |
Título: | Algoritmos CGM para Busca Uni e Bidimensional de Padrões com e sem Escala |
Autor(es): | Mongelli, Henrique |
Primeiro orientador: | Song, Siang Wun |
Abstract: | Dados um texto e um padrão, o problema de busca de padrões em textos consiste em determinar as posições do texto onde existe uma ocorrência do padrão. Quando o texto e padrão são cadeias de caracteres, a busca é dita unidimensional. Quando ambos são matrizes, a busca é dita ser bidimensional. Existem variações deste problema onde se permite a busca do padrão, de alguma maneira, modificado. A modificação que permitiremos ao nosso padrão é que ele possa estar escalado. Descrevemos algoritmos seqüencias lineares para estes problemas, uni ou bidimensionais, com e sem escala, presentes na literatura. Para o caso bidimensional sem escala é apresentado, ainda, um algoritmo de tempo sublinear sob determinadas condições nas matrizes de entrada. Para estes problemas propomos novos algoritmos paralelos, utilizando o modelo CGM (Coarse Grained Multicomputers), cujos tempos de computação local são lineares na entrada (local), consomem memória também linear e utilizam apenas uma rodada de comunicação em que são trocados, no máximo, uma quantidade também linear de dados. As condições do modelo são, assim, respeitadas. Do nosso conhecimento, não há na literatura outros algoritmos paralelos em modelos de granularidade grossa para o problema de busca unidimensional com escala e para os problemas de busca bidimensional com ou sem escala. Estes algoritmos propostos foram implementados em linguagem C, utilizando interface PVM e foram executados na máquina Pars. |
Palavras-chave: | Busca de Padrões Coarse Grained Multicomputers Escala Algoritmos Escaláveis |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/93 |
Data do documento: | 2000 |
Aparece nas coleções: | FACOM - Teses e dissertações defendidas em outras instituições |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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