Non-redundant random generation from weighted context-free languages

Yann Ponty 1, 2
1 AMIB - Algorithms and Models for Integrative Biology
LIX - Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau], LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, Inria Saclay - Ile de France
Abstract : We address the non-redundant random generation of k words of length n from a context-free language. Additionally, we want to avoid a prede¯ned set of words. We study the limits of a rejection-based approach, whose time complexity is shown to grow exponentially in k in some cases. We propose an alternative recursive algorithm, whose careful implementation allows for a non-redundant generation of k words of size n in O(kn log n) arithmetic operations after the precomputation of O(n) numbers. The overall complexity is therefore dominated by the generation of k words, and the non-redundancy comes at a negligible cost.
Type de document :
Communication dans un congrès
GASCOM - 7th conference on random generation of combinatorial structures - 2008, 2008, Bibbiena, Italy. 12pp, 2008
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Contributeur : Yann Ponty <>
Soumis le : lundi 20 décembre 2010 - 17:17:31
Dernière modification le : jeudi 7 février 2019 - 15:47:47
Document(s) archivé(s) le : lundi 21 mars 2011 - 03:40:17

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NonRedundantGeneration-GASCOM0...
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  • HAL Id : hal-00548877, version 1
  • ARXIV : 1012.4560

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Yann Ponty. Non-redundant random generation from weighted context-free languages. GASCOM - 7th conference on random generation of combinatorial structures - 2008, 2008, Bibbiena, Italy. 12pp, 2008. 〈hal-00548877〉

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