Суффиксное дерево - Suffix tree

Суффиксное дерево для текста БАНАН. Каждая подстрока заканчивается специальным символом $. Шесть путей от корня до листьев (показаны прямоугольниками) соответствуют шести суффиксам Австралийский доллар, NA $, ANA $, NANA $, АНАНА $ и БАНАН $. Цифры на листьях указывают начальную позицию соответствующего суффикса. При построении используются суффиксные ссылки, нарисованные пунктиром.

В Информатика, а суффиксное дерево (также называемый Дерево PAT или, в более ранней форме, дерево позиций) является сжатым три содержащий все суффиксы данного текста как их ключи и позиции в тексте как их значения. Суффиксные деревья позволяют очень быстро реализовать многие важные строковые операции.

Построение такого дерева для струны ${\displaystyle S}$ занимает время и пространство линейно по длине ${\displaystyle S}$. После построения можно быстро выполнить несколько операций, например, найти подстрока в ${\displaystyle S}$, обнаружение подстроки, если допускается определенное количество ошибок, поиск совпадений для регулярное выражение шаблон и т. д. Суффикс-деревья также предоставляют одно из первых решений линейного времени для самая длинная общая проблема с подстрокой. За это ускорение приходится платить: для хранения дерева суффиксов строки обычно требуется значительно больше места, чем для хранения самой строки.

Определение

Суффиксное дерево для строки ${\displaystyle S}$ длины ${\displaystyle n}$ определяется как такое дерево, что:^[1]

• На дереве ровно n листьев, пронумерованных от ${\displaystyle 1}$ к ${\displaystyle n}$.
• Кроме корня, каждые внутренний узел имеет как минимум двоих детей.
• Каждое ребро помечено непустой подстрокой строки ${\displaystyle S}$.
• Никакие два ребра, начинающиеся из узла, не могут иметь строковые метки, начинающиеся с одного и того же символа.
• Строка, полученная путем объединения всех строковых меток, найденных на пути от корня до листа ${\displaystyle i}$ говорит суффикс ${\displaystyle S[i..n]}$, за ${\displaystyle i}$ из ${\displaystyle 1}$ к ${\displaystyle n}$.

Поскольку такое дерево существует не для всех строк, ${\displaystyle S}$ дополняется символом терминала, которого нет в строке (обычно обозначается $). Это гарантирует, что ни один суффикс не является префиксом другого, и что не будет ${\displaystyle n}$ листовые узлы, по одному для каждого из ${\displaystyle n}$ суффиксы ${\displaystyle S}$. Поскольку все внутренние некорневые узлы являются ветвящимися, может быть не более п - 1 такой узел, и п + (п − 1) + 1 = 2п узлов всего (п листья, п - 1 внутренний некорневой узел, 1 корень).

Суффиксные ссылки являются ключевой особенностью старых алгоритмов построения линейного времени, хотя большинство новых алгоритмов, основанных на Алгоритм Фараха, откажитесь от суффиксных ссылок. В полном суффиксном дереве все внутренние некорневые узлы имеют суффиксную ссылку на другой внутренний узел. Если путь от корня к узлу соответствует строке ${\displaystyle \chi \alpha }$, куда ${\displaystyle \chi }$ это один персонаж и ${\displaystyle \alpha }$ является строкой (возможно, пустой), она имеет суффиксную ссылку на внутренний узел, представляющий ${\displaystyle \alpha }$. См., Например, ссылку на суффикс узла для АНА к узлу для NA на рисунке выше. Суффиксные ссылки также используются в некоторых алгоритмах, работающих на дереве.

А обобщенное суффиксное дерево суффиксное дерево, созданное для набора строк вместо одной строки. Он представляет все суффиксы из этого набора строк. Каждая строка должна заканчиваться другим символом завершения.

История

Концепция была впервые представлена Вайнер (1973). Вместо суффикса S[я..п], Вайнер хранил в своем дереве^[2] в идентификатор префикса для каждой позиции, то есть самая короткая строка, начинающаяся с я и происходит только один раз в S. Его Алгоритм D принимает несжатый^[3] три для S[k+1..п] и расширяет его в дерево для S[k..п]. Таким образом, начиная с тривиального тривиала для S[п..п], дерево для S[1..п] может быть построен п-1 последовательный вызов алгоритма D; однако общее время работы составляет О(п²). Вайнера Алгоритм B поддерживает несколько вспомогательных структур данных, чтобы добиться в течение всего времени выполнения, линейного по размеру созданного дерева. Последний еще может быть О(п²) узлов, например за S = а^пб^па^пб^п$. Вайнера Алгоритм C Наконец, использует сжатые попытки для достижения линейного общего размера хранилища и времени выполнения.^[4]Дональд Кнут впоследствии охарактеризовал последний как «Алгоритм 1973 года».^{[нужна цитата ]} Учебник Ахо, Хопкрофт и Ульман (1974), Раздел 9.5) воспроизвел результаты Вайнера в упрощенной и более элегантной форме, введя термин дерево позиций.

Маккрайт (1976) был первым, кто построил (сжатое) дерево всех суффиксов S. Хотя суффикс, начинающийся с я обычно длиннее, чем идентификатор префикса, их представления пути в сжатом дереве не отличаются по размеру. С другой стороны, МакКрайт мог обойтись без большинства вспомогательных структур данных Вайнера; остались только суффиксные ссылки.

Укконен (1995) еще больше упростил конструкцию.^[5] Он предоставил первое онлайн-построение суффиксных деревьев, теперь известных как Алгоритм Укконена, с временем выполнения, которое соответствовало самым быстрым алгоритмам. Все эти алгоритмы являются линейно-временными для алфавита постоянного размера и имеют время работы в худшем случае ${\displaystyle O(n\log n)}$ в целом.

Фарач (1997) дал первый алгоритм построения суффиксного дерева, оптимального для всех алфавитов. В частности, это первый алгоритм линейного времени для строк, взятых из алфавита целых чисел в полиномиальном диапазоне. Алгоритм Фараха стал основой для новых алгоритмов построения как суффиксных деревьев, так и массивы суффиксов, например, во внешней памяти, сжатой, сжатой и т. д.

Функциональность

Суффиксное дерево для строки ${\displaystyle S}$ длины ${\displaystyle n}$ может быть встроен в ${\displaystyle \Theta (n)}$ раз, если буквы происходят из алфавита целых чисел в полиномиальном диапазоне (в частности, это верно для алфавитов постоянного размера).^[6]Для более крупных алфавитов время работы определяется первым сортировка буквы, чтобы привести их в диапазон размера ${\displaystyle O(n)}$; в общем, это требует ${\displaystyle O(n\log n)}$ Приведенные ниже затраты даны в предположении, что алфавит постоянен.

Предположим, что для строки построено суффиксное дерево ${\displaystyle S}$ длины ${\displaystyle n}$, или что обобщенное суффиксное дерево был построен для набора струн ${\displaystyle D=\{S_{1},S_{2},\dots ,S_{K}\}}$ общей длины ${\displaystyle n=n_{1}+n_{2}+\cdots +n_{K}}$.Вы можете:

• Искать строки:
  • Проверить, есть ли строка ${\displaystyle P}$ длины ${\displaystyle m}$ это подстрока в ${\displaystyle O(m)}$ время.^[7]
  • Найдите первое вхождение паттернов ${\displaystyle P_{1},\dots ,P_{q}}$ общей длины ${\displaystyle m}$ как подстроки в ${\displaystyle O(m)}$ время.
  • Найти все ${\displaystyle z}$ появления паттернов ${\displaystyle P_{1},\dots ,P_{q}}$ общей длины ${\displaystyle m}$ как подстроки в ${\displaystyle O(m+z)}$ время.^[8]
  • Искать регулярное выражение п в ожидаемое время сублинейный в ${\displaystyle n}$.^[9]
  • Найдите для каждого суффикса паттерна ${\displaystyle P}$, длина самого длинного совпадения между префиксом ${\displaystyle P[i\dots m]}$ и подстрока в ${\displaystyle D}$ в ${\displaystyle \Theta (m)}$ время.^[10] Это называется статистика соответствия за ${\displaystyle P}$.
• Найдите свойства строк:
  • Найди самые длинные общие подстроки строки ${\displaystyle S_{i}}$ и ${\displaystyle S_{j}}$ в ${\displaystyle \Theta (n_{i}+n_{j})}$ время.^[11]
  • Найти все максимальные пары, максимальные повторы или сверхмаксимальные повторы в ${\displaystyle \Theta (n+z)}$ время.^[12]
  • Найди Лемпель-Зив разложение в ${\displaystyle \Theta (n)}$ время.^[13]
  • Найди самые длинные повторяющиеся подстроки в ${\displaystyle \Theta (n)}$ время.
  • Найдите наиболее часто встречающиеся подстроки минимальной длины в ${\displaystyle \Theta (n)}$ время.
  • Найдите самые короткие строки из ${\displaystyle \Sigma }$ что не происходит в ${\displaystyle D}$, в ${\displaystyle O(n+z)}$ время, если есть ${\displaystyle z}$ такие струны.
  • Найдите самые короткие подстроки, встречающиеся только один раз в ${\displaystyle \Theta (n)}$ время.
  • Найдите для каждого ${\displaystyle i}$, самые короткие подстроки ${\displaystyle S_{i}}$ не встречается где-либо еще в ${\displaystyle D}$ в ${\displaystyle \Theta (n)}$ время.

Дерево суффиксов может быть подготовлено для постоянного времени наименьший общий предок поиск между узлами в ${\displaystyle \Theta (n)}$ время.^[14] Затем можно также:

• Найдите самый длинный общий префикс между суффиксами ${\displaystyle S_{i}[p..n_{i}]}$ и ${\displaystyle S_{j}[q..n_{j}]}$ в ${\displaystyle \Theta (1)}$.^[15]
• Искать узор п длины м максимум с k несоответствия в ${\displaystyle O(kn+z)}$ время, где z количество попаданий.^[16]
• Найти все ${\displaystyle z}$ максимальный палиндромы в ${\displaystyle \Theta (n)}$,^[17] или же ${\displaystyle \Theta (gn)}$ время, если промежутки длины ${\displaystyle g}$ разрешены, или ${\displaystyle \Theta (kn)}$ если ${\displaystyle k}$ несоответствия допускаются.^[18]
• Найти все ${\displaystyle z}$ тандем повторяет в ${\displaystyle O(n\log n+z)}$, и k-тандем несоответствия повторяется в ${\displaystyle O(kn\log(n/k)+z)}$.^[19]
• Найди самые длинные общие подстроки по крайней мере ${\displaystyle k}$ струны в ${\displaystyle D}$ за ${\displaystyle k=2,\dots ,K}$ в ${\displaystyle \Theta (n)}$ время.^[20]
• Найди самая длинная палиндромная подстрока заданной строки (используя обобщенное суффиксное дерево строки и его реверс) за линейное время.^[21]

Приложения

Деревья суффиксов могут использоваться для решения большого количества проблем со строками, которые возникают при редактировании текста, поиске по произвольному тексту, вычислительная биология и другие области применения.^[22] Основные приложения включают:^[22]

• Строковый поиск, в O (м) сложность, где м - длина подстроки (но с начальным На) время, необходимое для построения дерева суффиксов для строки)
• Поиск самой длинной повторяющейся подстроки
• Поиск самой длинной общей подстроки
• В поисках самого длинного палиндром в строке

Суффикс-деревья часто используются в биоинформатика приложения, ищущие закономерности в ДНК или же белок последовательности (которые можно рассматривать как длинные строки символов). Способность эффективно искать несоответствия можно считать их самой сильной стороной. Суффикс-деревья также используются в Сжатие данных; их можно использовать для поиска повторяющихся данных, а также на этапе сортировки Преобразование Барроуза – Уиллера. Варианты LZW схемы сжатия используют суффиксные деревья (ЛЗСС ). Суффиксное дерево также используется в кластеризация суффиксного дерева, а кластеризация данных алгоритм, используемый в некоторых поисковых системах.^[23]

Выполнение

Если каждый узел и ребро могут быть представлены в ${\displaystyle \Theta (1)}$ пространство, все дерево может быть представлено в ${\displaystyle \Theta (n)}$ Космос. Общая длина всех цепочек на всех ребрах дерева равна ${\displaystyle O(n^{2})}$, но каждое ребро можно сохранить как позицию и длину подстроки S, что дает общее использование пространства ${\displaystyle \Theta (n)}$ компьютерные слова. Наихудший случай использования пространства суффиксного дерева наблюдается с слово фибоначчи, давая полную ${\displaystyle 2n}$ узлы.

Важным выбором при реализации суффиксного дерева являются отношения родитель-потомок между узлами. Наиболее распространенным является использование связанные списки называется списки братьев и сестер. Каждый узел имеет указатель на своего первого дочернего элемента и на следующий узел в дочернем списке, частью которого он является. Другие реализации с эффективным использованием свойств времени выполнения хеш-карты, отсортированные или несортированные массивы (с удвоение массива ), или же сбалансированные деревья поиска. Мы заинтересованы в:

• Стоимость поиска ребенка на данном персонаже.
• Стоимость вставки ребенка.
• Стоимость включения всех дочерних узлов узла (деленная на количество дочерних узлов в таблице ниже).

Позволять σ быть размером с алфавит. Тогда у вас есть следующие расходы:

${\displaystyle {\begin{array}{r|lll}&{\text{Lookup}}&{\text{Insertion}}&{\text{Traversal}}\\\hline {\text{Sibling lists / unsorted arrays}}&O(\sigma )&\Theta (1)&\Theta (1)\\{\text{Bitwise sibling trees}}&O(\log \sigma )&\Theta (1)&\Theta (1)\\{\text{Hash maps}}&\Theta (1)&\Theta (1)&O(\sigma )\\{\text{Balanced search tree}}&O(\log \sigma )&O(\log \sigma )&O(1)\\{\text{Sorted arrays}}&O(\log \sigma )&O(\sigma )&O(1)\\{\text{Hash maps + sibling lists}}&O(1)&O(1)&O(1)\end{array}}}$

Стоимость вставки амортизируется, а затраты на хеширование приведены для идеального хеширования.

Большой объем информации на каждом ребре и узле делает суффиксное дерево очень дорогим, потребляя в 10-20 раз больше памяти, чем исходный текст в хороших реализациях. В массив суффиксов снижает это требование до 8 раз (для массива, включающего LCP значений, построенных в 32-битном адресном пространстве и 8-битных символах.) Этот коэффициент зависит от свойств и может достигать 2 при использовании 4-байтовых символов (необходимо, чтобы содержать любой символ в некоторых UNIX-подобный системы, см. wchar_t ) в 32-битных системах. Исследователи продолжают находить более мелкие структуры индексации.

Параллельное строительство

Были предложены различные параллельные алгоритмы для ускорения построения суффиксного дерева.^{[24][25][26][27][28]}Недавно появился практический параллельный алгоритм построения суффиксного дерева с ${\displaystyle O(n)}$ работай (последовательное время) и ${\displaystyle O(\log ^{2}n)}$ охватывать была разработана. Алгоритм обеспечивает хорошую параллельную масштабируемость на многоядерных машинах с общей памятью и может индексировать человеческий геном - примерно 3ГБ - менее чем за 3 минуты на 40-ядерной машине.^[29]

Внешняя конструкция

Несмотря на линейность, использование памяти суффиксным деревом значительно выше, чем фактический размер коллекции последовательностей. Для большого текста для построения может потребоваться внешняя память.

Имеются теоретические результаты построения суффиксных деревьев во внешней памяти. Фарач-Колтон, Феррагина и Мутукришнан (2000) является теоретически оптимальным, со сложностью ввода-вывода, равной сложности сортировки. Однако общая сложность этого алгоритма до сих пор препятствовала его практической реализации.^[30]

С другой стороны, были проведены практические работы по построению суффиксных деревьев на основе дисков, которые масштабируются до (нескольких) ГБ / час. Самыми современными методами являются TDD,^[31]ТРЕЛЛИС,^[32]DiGeST,^[33]иB²ST.^[34]

TDD и TRELLIS масштабируются до всего генома человека, в результате получается суффиксное дерево на диске размером в десятки гигабайт.^[31][32] Однако эти методы не могут эффективно обрабатывать наборы последовательностей, превышающие 3 ГБ.^[33] DiGeST работает значительно лучше и может обрабатывать наборы последовательностей размером порядка 6 ГБ примерно за 6 часов.^[33]Все эти методы могут эффективно строить суффиксные деревья для случая, когда дерево не помещается в основной памяти, а входные данные помещаются. Самый последний метод, B²ST,^[34] масштабируется для обработки входов, не помещающихся в основную память. ERA - это недавний метод построения параллельного дерева суффиксов, который стал значительно быстрее. ERA может проиндексировать весь геном человека за 19 минут на 8-ядерном настольном компьютере с 16 ГБ оперативной памяти. В простом кластере Linux с 16 узлами (4 ГБ ОЗУ на узел) ERA может проиндексировать весь геном человека менее чем за 9 минут.^[35]

Смотрите также

• Массив суффиксов
• Суффикс-автомат
• Обобщенное суффиксное дерево
• Trie

Примечания

1. http://www.cs.uoi.gr/~kblekas/courses/bioinformatics/Suffix_Trees1.pdf^{[постоянная мертвая ссылка ]}
2. Этот термин используется здесь, чтобы отличать структуры данных-предшественников Вайнера от надлежащих деревьев суффиксов, как определено над и не рассмотренный ранее Маккрайт (1976).
3. т.е. каждая ветвь помечена одним символом
4. Видеть Файл: WeinerB aaaabbbbaaaabbbb.gif и Файл: WeinerC aaaabbbbaaaabbbb.gif для несжатого примера дерева и его сжатого соответствия.
5. Гигерих и Курц (1997).
6. Фарач (1997).
7. Гасфилд (1999), стр.92.
8. Гасфилд (1999), с.123.
9. Баеза-Йейтс и Гоннет (1996).
10. Гасфилд (1999), с.132.
11. Гасфилд (1999), с.125.
12. Гасфилд (1999), с.144.
13. Гасфилд (1999), с.166.
14. Гасфилд (1999), Глава 8.
15. Гасфилд (1999), с.196.
16. Гасфилд (1999), стр.200.
17. Гасфилд (1999), с.198.
18. Гасфилд (1999), стр.201.
19. Гасфилд (1999), стр.204.
20. Гасфилд (1999), стр.205.
21. Гасфилд (1999), pp.197–199.
22. Эллисон, Л. "Суффиксные деревья". В архиве из оригинала от 13.10.2008. Получено 2008-10-14.
23. Впервые представил Замир и Эциони (1998).
24. Апостолико и др. (1988).
25. Харихаран (1994).
26. Сахиналп и Вишкин (1994).
27. Фарач и Мутукришнан (1996).
28. Илиопулос и Риттер (2004).
29. Shun & Blelloch (2014).
30. Смит (2003).
31. Тата, Хэнкинс и Патель (2003).
32. Phoophakdee и Zaki (2007).
33. Барский и др. (2008).
34. Барский и др. (2009).
35. Mansour et al. (2011).

Рекомендации

• Ахо, Альфред В.; Хопкрофт, Джон Э.; Ульман, Джеффри Д. (1974), Разработка и анализ компьютерных алгоритмов, Ридинг / MA: Эддисон-Уэсли, ISBN  0-201-00029-6.
• Апостолико, А .; Iliopoulos, C .; Ландау, Г. М .; Schieber, B .; Вишкин, У. (1988), «Параллельное построение суффиксного дерева с приложениями», Алгоритмика, 3 (1–4): 347–365, Дои:10.1007 / bf01762122.
• Баеза-Йейтс, Рикардо А.; Гонне, Гастон Х. (1996), «Быстрый поиск по тексту для регулярных выражений или автоматический поиск при попытках», Журнал ACM, 43 (6): 915–936, Дои:10.1145/235809.235810.
• Барский, Марина; Стеге, Ульрике; Томо, Алекс; Аптон, Крис (2008), «Новый метод индексации геномов с использованием суффиксных деревьев на диске», CIKM '08: Материалы 17-й конференции ACM по управлению информацией и знаниями, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM, стр. 649–658..
• Барский, Марина; Стеге, Ульрике; Томо, Алекс; Аптон, Крис (2009), «Суффикс-деревья для очень больших геномных последовательностей», CIKM '09: Материалы 18-й конференции ACM по управлению информацией и знаниями, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM.
• Фарах, Мартин (1997), «Оптимальное построение суффиксного дерева с большими алфавитами» (PDF), 38-й симпозиум IEEE по основам компьютерных наук (FOCS '97), стр. 137–143.
• Фарах, Мартин; Мутукришнан, С. (1996), "Построение рандомизированного суффиксного дерева с оптимальным логарифмическим временем", Международный коллоквиум по языкам автоматов и программированию.
• Фарач-Колтон, Мартин; Феррагина, Паоло; Мутукришнан, С. (2000), «О сортировочной сложности построения суффиксного дерева»., Журнал ACM, 47 (6): 987–1011, Дои:10.1145/355541.355547.
• Giegerich, R .; Курц, С. (1997), "От Укконена до МакКрайта и Вайнера: единый взгляд на построение суффиксного дерева с линейным временем" (PDF), Алгоритмика, 19 (3): 331–353, Дои:10.1007 / PL00009177, заархивировано из оригинал (PDF) на 2016-03-03, получено 2012-07-13.
• Гасфилд, Дэн (1999), Алгоритмы на строках, деревьях и последовательностях: информатика и вычислительная биология, Издательство Кембриджского университета, ISBN  0-521-58519-8.
• Харихаран, Рамеш (1994), "Оптимальное параллельное построение суффиксного дерева", Симпозиум ACM по теории вычислений.
• Илиопулос, Костас; Риттер, Войцех (2004), "О параллельных преобразованиях суффиксных массивов в суффиксные деревья", 15-й Австралазийский семинар по комбинаторным алгоритмам.
• Мансур, Эссам; Аллам, Амин; Скиадопулос, Спирос; Калнис, Панос (2011), «ERA: Эффективное последовательное и параллельное построение дерева суффиксов для очень длинных строк» (PDF), Труды эндаумента VLDB, 5 (1): 49–60, arXiv:1109.6884, Bibcode:2011arXiv1109.6884M, Дои:10.14778/2047485.2047490.
• МакКрайт, Эдвард М. (1976), "Экономичный алгоритм построения суффиксного дерева", Журнал ACM, 23 (2): 262–272, CiteSeerX  10.1.1.130.8022, Дои:10.1145/321941.321946.
• Фофакди, Бенджарат; Заки, Мохаммед Дж. (2007), "Индексирование суффиксного дерева на основе диска в масштабе генома", SIGMOD '07: Материалы Международной конференции ACM SIGMOD по управлению данными, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM, стр. 833–844..
• Сахиналп, Дженк; Вишкин, Узи (1994), "Нарушение симметрии для построения суффиксного дерева", Симпозиум ACM по теории вычислений
• Смит, Уильям (2003), Вычисление паттернов в строках, Эддисон-Уэсли.
• Шун, Джулиан; Блеллох, Гай Э. (2014), «Простой алгоритм параллельного декартова дерева и его применение для построения параллельного суффиксного дерева», ACM-транзакции на параллельных вычислениях, 1: 1–20, Дои:10.1145/2661653.
• Тата, Сандип; Хэнкинс, Ричард А .; Патель, Джигнеш М. (2003), «Практическое построение суффиксного дерева», VLDB '03: Материалы 30-й Международной конференции по очень большим базам данных, Морган Кауфманн, стр. 36–47..
• Укконен, Э. (1995), «Он-лайн построение суффиксных деревьев» (PDF), Алгоритмика, 14 (3): 249–260, Дои:10.1007 / BF01206331.
• Вайнер, П. (1973), «Алгоритмы линейного сопоставления с образцом» (PDF), 14-й ежегодный симпозиум IEEE по теории коммутации и автоматов, стр. 1–11, Дои:10.1109 / SWAT.1973.13.
• Замир, Орен; Эциони, Орен (1998), "Кластеризация веб-документов: демонстрация осуществимости", SIGIR '98: Материалы 21-й ежегодной международной конференции ACM SIGIR по исследованиям и разработкам в области информационного поиска, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM, стр. 46–54..

внешняя ссылка

• Суффиксные деревья к Сартадж Сахни
• Словарь алгоритмов и структур данных NIST: суффиксное дерево
• Универсальное сжатие данных на основе преобразования Барроуза-Уиллера: теория и практика, применение суффиксных деревьев в BWT
• Теория и практика лаконичных структур данных, C ++ реализация сжатого дерева суффиксов
• Реализация суффиксного дерева Укконена на C Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5 Часть 6
• Онлайн-демонстрация: Визуализация суффиксного дерева Укконена