การทำงานของ String Matching Algorithm ด้วยภาษา Scala

 

การตรวจจับหรือจับคู่สตริง (String Matching) เป็นปัญหาที่สำคัญในด้านการค้นหาข้อมูล โดยเมื่อเราได้รับข้อความ (Text) และต้องการหาสตริงบางส่วน (Pattern) ในข้อความนั้น เราจำเป็นต้องใช้เทคนิคในการจับคู่สตริง และอัลกอริธึมที่ได้รับความนิยมที่สุดในขณะนี้คือ Knuth-Morris-Pratt Algorithm (KMP)

 

String Matching Algorithm คืออะไร?

อัลกอริธึมการจับคู่สตริงคือกระบวนการในการหาสตริงย่อย (sub-string) ในข้อความหลัก โดยการทำให้การค้นหามีประสิทธิภาพมากขึ้น การทำงานนี้มีหลายรูปแบบ อาทิเช่น บรุตฟอร์ซ (Brute Force), KMP, Boyer-Moore, Rabin-Karp เป็นต้น

อัลกอริธึม KMP มีวิธีการทำงานที่มีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องเปรียบเทียบสัญลักษณ์ซ้ำในข้อความหลัก ทำให้การค้นหาเสร็จสิ้นภายในเวลา O(n + m) โดยที่ n คือความยาวของข้อความและ m คือความยาวของพัทย์

 

ปัญหาที่จะแก้ไข

ในโลกยุคดิจิทัล การค้นหาข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างแอปพลิเคชัน ข้อมูลมีปริมาณมาก และเราต้องการให้ผู้ใช้สามารถค้นหาข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น:

- การค้นหาในเอกสาร หรือไฟล์เท็กซ์

- การค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูล

- การตรวจจับการเปลี่ยนแปลงในไฟล์ต่างๆ

 

ตัวอย่างโค้ดในภาษา Scala

เราจะมาใช้ตัวอย่างการ implement KMP Algorithm ในภาษา Scala เพื่อแสดงให้เห็นถึงการทำงานของมัน:

 object KMPMatcher {
  def KMPSearch(pattern: String, text: String): Unit = {
    val m = pattern.length
    val n = text.length
    val lps = new Array[Int](m)
    computeLPSArray(pattern, m, lps)

    var i = 0 // index for text
    var j = 0 // index for pattern
    while (i < n) {
      if (pattern(j) == text(i)) {
        j += 1
        i += 1
      }
      if (j == m) {
        println(s"Pattern found at index ${i - j}")
        j = lps(j - 1)
      } else if (i < n && pattern(j) != text(i)) {
        if (j != 0) {
          j = lps(j - 1)
        } else {
          i += 1
        }
      }
    }
  }

  def computeLPSArray(pattern: String, m: Int, lps: Array[Int]): Unit = {
    var len = 0
    var i = 1
    lps(0) = 0

    while (i < m) {
      if (pattern(i) == pattern(len)) {
        len += 1
        lps(i) = len
        i += 1
      } else {
        if (len != 0) {
          len = lps(len - 1)
        } else {
          lps(i) = 0
          i += 1
        }
      }
    }
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val text = "ABABDABACDABABCABAB"
    val pattern = "ABABCABAB"
    KMPSearch(pattern, text)
  }
}

// Call the main function
KMPMatcher.main(Array())

 

Use Case ในโลกจริง

1. เซิร์ชเอนจิน (Search Engine): การค้นหาคำหลักในเว็บไซต์เพื่อค้นหาข้อมูลที่ต้องการ 2. การประมวลผลเอกสาร (Document Processing): ระบบการจัดการเอกสารที่ต้องการค้นหาข้อมูลเฉพาะในเอกสาร 3. การรักษาความปลอดภัย (Security): การตรวจสอบรหัสผ่านหรือสัญญาณที่ต้องการเปรียบเทียบ

 

การวิเคราะห์ Complexity

การทำงานของ KMP Algorithm มีเวลาในการค้นหาที่ O(n + m) ซึ่งมีความยาวของข้อความ (n) และพัทย์ (m) ซึ่งมีประโยชน์ตรงที่คุณไม่ต้องวนซ้ำเกี่ยวกับสัญลักษณ์ที่ตรงกัน โดยการใช้ LPS (Long Prefix Suffix) เพื่อหลีกเลี่ยงการเปรียบเทียบซ้ำ

- Space Complexity: O(m) ด้วยการใช้ array lps ซึ่งมีขนาด equal เท่ากับความยาวของพัทย์

 

ข้อดีข้อเสียของ KMP Algorithm

ข้อดี:

- มีประสิทธิภาพดีกว่าการค้นหาทั่วไป (Brute Force)

- ประหยัดเวลาในการทำงาน

- ทำงานได้ดีในกรณีที่พัทย์ซ้ำ

ข้อเสีย:

- ความซับซ้อนในการเขียนโค้ด

- ต้องมีการคำนวณ LPS array ก่อนทำการค้นหา

 

สรุป

การใช้ KMP Algorithm ในการจับคู่สตริงเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพ สำหรับใครที่มีความสนใจในการเรียนรู้การพัฒนาโปรแกรม ไม่ว่าจะเป็นการทำงานในสาขาไหน การเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมการค้นหานั้นสำคัญมาก ในการทำให้เรากลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในด้านการเขียนโปรแกรม

หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโปรแกรมหรือแนวทางการพัฒนาโปรแกรม สามารถเรียนรู้ได้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เรามีหลักสูตรหลากหลายที่สามารถช่วยให้คุณก้าวสู่การเป็นนักพัฒนามืออาชีพ!

 

 

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