Grammar-based compression is a loss-less data compression scheme that represents a given string $w$ by a context-free grammar that generates only $w$. While computing the smallest grammar which generates a given string $w$ is NP-hard in general, a number of polynomial-time grammar-based compressors which work well in practice have been proposed. RePair, proposed by Larsson and Moffat in 1999, is a grammar-based compressor which recursively replaces all possible occurrences of a most frequently occurring bigrams in the string. Since there can be multiple choices of the most frequent bigrams to replace, different implementations of RePair can result in different grammars. In this paper, we show that the smallest grammars generating the Fibonacci words $F_k$ can be completely characterized by RePair, where $F_k$ denotes the $k$-th Fibonacci word. Namely, all grammars for $F_k$ generated by any implementation of RePair are the smallest grammars for $F_k$, and no other grammars can be the smallest for $F_k$. To the best of our knowledge, Fibonacci words are the first non-trivial infinite family of strings for which RePair is optimal.


翻译:Larsson 和 Moffat 于1999年提议的基于语法的压缩是一个无损失的数据压缩方案,它代表一个特定的字符串,用一个不上下文的语法,只产生美元。在计算产生给定字符串的最小语法时,一般而言是NP硬的。在计算产生给定字符串的最小语法时,一般而言,许多基于多米时语法的压缩机实际上效果良好。Rarsson 和 Moffat 于1999年提出的RePair 是一个基于语法的压缩机,它反复取代字符串中最经常发生的大号的所有可能发生事件。由于最经常的大号可能有多种选择要替换,不同执行 RePair 的不同的语法可以产生不同的语法。在本文中,产生Formooncicle $Frormas 最小的语法可以完全由RePair 表示, $-krmair formax lenal formals lenal fimar lenal fimar 是我们最原始的Frimale fimar fimar fimar fimar le fimar fimar fimar len le len_fral len le le le lenal fimar fimar fimar 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月3日
Arxiv
24+阅读 · 2021年1月25日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员