压缩空间中的 LZ-End 解析

我们提出一种算法，该算法在 $O(n\log\ell)$ 期望时间和 $O(z + \ell)$ 空间内构造给定长度为 $n$ 的字符串的 LZ-End 解析（LZ77 的一种变体），其中 $z$ 为解析中短语的数量，$\ell$ 为最长短语的长度。作为一种选项，我们可以固定 $\ell$（例如固定为 RAM 的大小），从而获得具有相同功能且短语长度受 $\ell$ 限制的合理的 LZ-End 近似。该改进算法以流式方式在对输入字符串的一次从左到右扫描中构造解析（高概率），并执行一次从右到左扫描以验证结果的正确性。通过将此版本与其他基于 LZ77 的类似方法进行实验比较，我们表明其具有实际意义。