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===G-Tries===

===G-Tries===

2010年， Pedro Ribeiro 和 Fernando Silva 提出了一个叫做''g-trie''的新数据结构，用来存储一组子图。<ref name="rib1">{{cite conference|vauthors=Ribeiro P, Silva F |title=G-Tries: an efficient data structure for discovering network motifs |conference=ACM 25th Symposium On Applied Computing - Bioinformatics Track |location=Sierre, Switzerland |year=2010 |pages=1559–1566 |url=http://www.nrcbioinformatics.ca/acmsac2010/}}</ref>这个在概念上类似前缀树的数据结构，根据子图结构来进行存储，并找出了每个子图在一个更大的图中出现的次数。这个数据结构有一个突出的方面：在应用于模体发现算法时，主网络中的子图需要求解 evaluated。因此，在随机网络中寻找那些在不在主网络中的子图，这个消耗时间的步骤就不再需要执行了。

2010年， Pedro Ribeiro 和 Fernando Silva 提出了一个叫做''g-trie''的新数据结构，用来存储一组子图。<ref name="rib1">{{cite conference|vauthors=Ribeiro P, Silva F |title=G-Tries: an efficient data structure for discovering network motifs |conference=ACM 25th Symposium On Applied Computing - Bioinformatics Track |location=Sierre, Switzerland |year=2010 |pages=1559–1566 |url=http://www.nrcbioinformatics.ca/acmsac2010/}}</ref>这个在概念上类似前缀树的数据结构，根据子图结构来进行存储，并找出了每个子图在一个更大的图中出现的次数。这个数据结构有一个突出的方面：在应用于模体发现算法时，主网络中的子图需要进行评估。因此，在随机网络中寻找那些在不在主网络中的子图，这个消耗时间的步骤就不再需要执行了。

''g-trie'' 是一个存储一组图的多叉树。每一个树节点都存储着一个'''图节点'''及其'''对应的到前一个节点的边'''的信息。从根节点到叶节点的一条路径对应一个图。<一个 g-trie 节点的子孙节点共享一个子图。如何构造一个 ''g-trie'' 在<ref name="rib1" />中有详细描述。构造好一个 ''g-trie'' 以后，需要进行计数步骤。计数流程的主要思想是回溯所有可能的子图，同时进行同构性测试。这种回溯技术本质上和其他以模体为中心的方法，比如''MODA'' 和 ''GK'' 算法中使用的技术是一样的。这种技术利用了共同的子结构，亦即在一定时间内，几个不同的候选子图中存在部分是同构的。

''g-trie'' 是一个存储一组图的多叉树。每一个树节点都存储着一个'''图节点'''及其'''对应的到前一个节点的边'''的信息。从根节点到叶节点的一条路径对应一个图。一个 g-trie 节点的子孙节点共享一个子图。如何构造一个 ''g-trie'' 在<ref name="rib1" />中有详细描述。构造好一个 ''g-trie'' 以后，需要进行计数步骤。计数流程的主要思想是回溯所有可能的子图，同时进行同构性测试。这种回溯技术本质上和其他以模体为中心的方法，比如''MODA'' 和 ''GK'' 算法中使用的技术是一样的。这种技术利用了共同的子结构，亦即在一定时间内，几个不同的候选子图中存在部分是同构的。

在上述算法中，''G-Tries'' 是最快的。然而，它的一个缺点是内存的超量使用，这局限了它在个人电脑运行时所能发现的模体的大小

在上述算法中，''G-Tries'' 是最快的。然而，它的一个缺点是内存的超量使用，这局限了它在个人电脑运行时所能发现的模体的大小