O vetor de sufixo é uma estrutura de dados importante utilizada em muitos problemas que envolvem cadeias de caracteres. Na literatura, muitos trabalhos têm sido propostos para a construção de vetores de sufixo em memória externa. Entretanto, esses trabalhos não enfocam conjuntos de cadeias, ou seja, não consideram vetores de sufixo generalizados. Essa limitação motiva esta dissertação, a qual avança no estado da arte apresentando o algoritmo eGSA, o primeiro algoritmo proposto para a construção de vetores de sufixo generalizados aumentado com o vetor de prefixo comum mais longo (LCP) e com a transformada de Burrows-Wheeler (BWT) em memória externa. A dissertação foi desenvolvida dentro do contexto de bioinformática, já que avanços tecnológicos recentes têm aumentado o volume de dados biológicos disponíveis, os quais são armazenados como cadeias de caracteres. O algoritmo eGSA foi validado por meio de testes de desempenho com dados reais envolvendo sequências grandes, como DNA, e sequências pequenas, como proteínas. Com relação aos testes comparativos com conjuntos de grandes cadeias de DNA, o algoritmo proposto foi comparado com o algoritmo correlato mais eficiente na literatura de construção de vetores de sufixo, o qual foi adaptado para construção de vetores generalizados. O algoritmo eGSA obteve um tempo médio de 3,2 a 8,3 vezes menor do que o algoritmo correlato e consumiu 50% menos de memória. Para conjuntos de cadeias pequenas de proteínas, foram realizados testes de desempenho apenas com o eGSA, já que no melhor do nosso conhecimento, não existem trabalhos correlatos que possam ser adaptados. Comparado com o tempo médio para conjuntos de cadeias grandes, o eGSA obteve tempos competitivos para conjuntos de cadeias pequenas. Portanto, os resultados dos testes demonstraram que o algoritmo proposto pode ser aplicado eficientemente para indexar tanto conjuntos de cadeias grandes quanto conjuntos de cadeias pequenas / The suffix array is an important data structure used in several string processing problems. In the literature, several approaches have been proposed to deal with external memory suffix array construction. However, these approaches are not specifically aimed to index sets of strings, that is, they do not consider generalized suffix arrays. This limitation motivates this masters thesis, which presents eGSA, the first external memory algorithm developed to construct generalized suffix arrays enhanced with the longest common prefix array (LCP) and the Burrows-Wheeler transform (BWT). We especially focus on the context of bioinformatics, as recent technological advances have increased the volume of biological data available, which are stored as strings. The eGSA algorithm was validated through performance tests with real data from DNA and proteins sequences. Regarding performance tests with large strings of DNA, we compared our algorithm with the most efficient and related suffix array construction algorithm in the literature, which was adapted to construct generalized arrays. The results demonstrated that our algorithm reduced the time spent by a factor of 3.2 to 8.3 and consumed 50% less memory. For sets of small strings of proteins, tests were performed only with the eGSA, since to the best of our knowledge, there is no related work that can be adapted. Compared to the average time spent to index sets of large strings, the eGSA obtained competitive times to index sets of small strings. Therefore, the performance tests demonstrated that the proposed algorithm can be applied efficiently to index both sets of large strings and sets of small strings

O vetor de sufixo é uma estrutura de dados importante utilizada em muitos problemas que envolvem cadeias de caracteres. Na literatura, muitos trabalhos têm sido propostos para a construção de vetores de sufixo em memória externa. Entretanto, esses trabalhos não enfocam conjuntos de cadeias, ou seja, não consideram vetores de sufixo generalizados. Essa limitação motiva esta dissertação, a qual avança no estado da arte apresentando o algoritmo eGSA, o primeiro algoritmo proposto para a construção de vetores de sufixo generalizados aumentado com o vetor de prefixo comum mais longo (LCP) e com a transformada de Burrows-Wheeler (BWT) em memória externa. A dissertação foi desenvolvida dentro do contexto de bioinformática, já que avanços tecnológicos recentes têm aumentado o volume de dados biológicos disponíveis, os quais são armazenados como cadeias de caracteres. O algoritmo eGSA foi validado por meio de testes de desempenho com dados reais envolvendo sequências grandes, como DNA, e sequências pequenas, como proteínas. Com relação aos testes comparativos com conjuntos de grandes cadeias de DNA, o algoritmo proposto foi comparado com o algoritmo correlato mais eficiente na literatura de construção de vetores de sufixo, o qual foi adaptado para construção de vetores generalizados. O algoritmo eGSA obteve um tempo médio de 3,2 a 8,3 vezes menor do que o algoritmo correlato e consumiu 50% menos de memória. Para conjuntos de cadeias pequenas de proteínas, foram realizados testes de desempenho apenas com o eGSA, já que no melhor do nosso conhecimento, não existem trabalhos correlatos que possam ser adaptados. Comparado com o tempo médio para conjuntos de cadeias grandes, o eGSA obteve tempos competitivos para conjuntos de cadeias pequenas. Portanto, os resultados dos testes demonstraram que o algoritmo proposto pode ser aplicado eficientemente para indexar tanto conjuntos de cadeias grandes quanto conjuntos de cadeias pequenas / The suffix array is an important data structure used in several string processing problems. In the literature, several approaches have been proposed to deal with external memory suffix array construction. However, these approaches are not specifically aimed to index sets of strings, that is, they do not consider generalized suffix arrays. This limitation motivates this masters thesis, which presents eGSA, the first external memory algorithm developed to construct generalized suffix arrays enhanced with the longest common prefix array (LCP) and the Burrows-Wheeler transform (BWT). We especially focus on the context of bioinformatics, as recent technological advances have increased the volume of biological data available, which are stored as strings. The eGSA algorithm was validated through performance tests with real data from DNA and proteins sequences. Regarding performance tests with large strings of DNA, we compared our algorithm with the most efficient and related suffix array construction algorithm in the literature, which was adapted to construct generalized arrays. The results demonstrated that our algorithm reduced the time spent by a factor of 3.2 to 8.3 and consumed 50% less memory. For sets of small strings of proteins, tests were performed only with the eGSA, since to the best of our knowledge, there is no related work that can be adapted. Compared to the average time spent to index sets of large strings, the eGSA obtained competitive times to index sets of small strings. Therefore, the performance tests demonstrated that the proposed algorithm can be applied efficiently to index both sets of large strings and sets of small strings