String Matching Algorithm ช่วยค้นหาข้อมูลได้ง่ายดายยิ่งขึ้น

ในโลกของการเขียนโปรแกรม หนึ่งในปัญหาพื้นฐานที่พบเจอบ่อยครั้งคือการค้นหาข้อความย่อย(Substring)ภายในข้อความหลัก(String) ไม่ต่างจากการหาเข็มในฟาง เพื่อแก้ปัญหานี้ String Matching Algorithm จึงถือเป็นกระบวนการที่สำคัญมากในการทำให้การค้นหานี้เป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

Algorithm คืออะไร?

Algorithm พื้นฐานสำหรับการค้นหาข้อความที่กล่าวถึงคือ Brute Force, Rabin-Karp, Knuth-Morris-Pratt (KMP), และ Boyer-Moore แต่ละวิธีมีข้อดี ข้อเสีย และการประยุกต์ใช้ที่ต่างกันออกไป ในที่นี้เราจะนำเสนอถึงข้อดีและข้อเสียของการใช้งานจากวิธี KMP ที่ได้รับความนิยมเพราะความซับซ้อนในการทำงานที่ต่ำ (Low Complexity)

KMP Algorithm ใช้แก้ปัญหาอะไร?

KMP Algorithm ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาการค้นหาข้อความย่อยมีประสิทธิภาพมากกว่า Brute Force โดยมีการใช้ความรู้ก่อนหน้านี้ที่ได้ค้นพบแล้วจากการสแกนข้อความ เพื่อไม่ต้องเริ่มค้นหาใหม่จากจุดเริ่มต้นทุกครั้ง

ตัวอย่าง Code การใช้ KMP Algorithm ใน Java

public class KMPSearch {

    void KMPSearch(String pat, String txt) {
        int M = pat.length();
        int N = txt.length();

        // สร้าง lps[] ที่จะถือค่าของทุกอักขระที่นานที่สุด
        int lps[] = new int[M];
        int j = 0; // index สำหรับ pat[]

        // เตรียมวิเคราะห์ lps[]
        computeLPSArray(pat, M, lps);

        int i = 0; // index สำหรับ txt[]
        while (i < N) {
            if (pat.charAt(j) == txt.charAt(i)) {
                j++;
                i++;
            }
            if (j == M) {
                System.out.println("Found pattern at index " + (i - j));
                j = lps[j - 1];
            } else if (i < N && pat.charAt(j) != txt.charAt(i)) {
                if (j != 0)
                    j = lps[j - 1];
                else
                    i = i + 1;
            }
        }
    }

    void computeLPSArray(String pat, int M, int lps[]) {
        int len = 0;
        int i = 1;
        lps[0] = 0; // lps[0] is always 0

        // calculate lps[i] for i = 1 to M-1
        while (i < M) {
            if (pat.charAt(i) == pat.charAt(len)) {
                len++;
                lps[i] = len;
                i++;
            } else {
                if (len != 0) {
                    len = lps[len - 1];
                } else {
                    lps[i] = len;
                    i++;
                }
            }
        }
    }
}

Usecase ในโลกจริง

String Matching Algorithm หรือ เฉพาะ KMP Algorithm สามารถนำไปใช้ในการค้นหาคำหรือวลีในข้อความยาวๆ เช่น การค้นหา DNA sequence ในฐานข้อมูลชีวภาพ, การค้นหาคำในโปรแกรมแก้ไขข้อความ (Text Editors), หรือแม้กระทั่งโปรแกรมเพื่อตรวจสอบว่ามีคำไม่เหมาะสมอยู่ในข้อความที่ผู้ใช้ป้อนเข้ามาหรือไม่

Complexity และวิเคราะห์ข้อดีข้อเสีย

KMP Algorithm มีความซับซ้อนทางเวลา (Time Complexity) ในการทำงานโดยรวมเป็น O(n + m) ซึ่ง n คือความยาวของข้อความหลักและ m คือความยาวของข้อความย่อยที่ต้องการค้นหา ด้วยความซับซ้อนนี้ทำให้มีประสิทธิภาพสูงกว่าการใช้ Brute Force ที่มีความซับซ้อนเป็น O(n*m) ข้อเสียของมันอยู่ที่การที่ต้องเสียเวลาในการสร้าง lps array ที่สามารถใช้เวลาไปอีกนิดหน่อยก่อนทำการค้นหาจริง แต่ถือเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าเมื่อเทียบกับเวลาที่จะถูกประหยัดในการค้นหาที่เกิดขึ้นหลายครั้ง

สรุปแล้ว KMP Algorithm ช่วยแก้ปัญหาการค้นหาข้อความได้มีประสิทธิภาพและรวดเร็วกว่าการใช้วิธีการทั่วไปอย่าง Brute Force ซึ่งนักพัฒนาซอฟต์แวร์ควรที่จะมีความรู้และความสามารถในการใช้งาน KMP Algorithm เพื่อจะได้สามารถพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นได้

หากคุณมีความสนใจในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับ KMP Algorithm หรือ String Matching Algorithm อื่นๆ หรือถ้าคุณอยากพัฒนาฝีมือไปในระดับที่สูงขึ้น ทางเรา Expert-Programming-Tutor (EPT) มีคอร์สประกอบด้วยผู้สอนที่เชี่ยวชาญพร้อมจะแนะนำคุณไปสู่เป้าหมายของคุณในการเป็นมืออาชีพด้านการเขียนโปรแกรมที่มีคุณภาพและแก้ปัญหาด้วยวิธีที่ทันสมัย รอไม่ควรรอช้า! เข้ามาเรียนรู้กับเราที่ EPT เพื่อปูทางสู่อาชีพนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สดใสกว่าใครๆ!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง