รู้จักกับ String Matching Algorithm ในภาษา Julia

 

 

String Matching Algorithm คืออะไร?

String Matching Algorithm เป็นชุดของเทคนิคที่ใช้ในการค้นหาสัญลักษณ์หรือชุดของตัวอักษรในสตริง หรือเรียกง่ายๆ ว่าคือการค้นหาข้อความในข้อความใหญ่ ซึ่งหนึ่งในปัญหาที่สำคัญในการเขียนโปรแกรมคือการค้นหาและเปรียบเทียบสตริง เช่น การค้นหาคำในเอกสาร การตรวจสอบอีเมล์ว่ามีคำต้องห้ามหรือไม่ หรือแม้แต่การค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูล แอพพลิเคชันที่เราพบในชีวิตประจำวัน เช่น Google Search, โปรแกรมทำงานเอกสาร และโซเชียลมีเดีย ล้วนแล้วแต่ต้องพึ่งพา String Matching Algorithm ในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ

 

ตัวอย่างของ String Matching Algorithm

1. Naive String Matching

Naive String Matching เป็นหนึ่งในเทคนิคที่ใช้ในการค้นหา โดยจะทำการเปรียบเทียบสตริงที่ต้องการค้นหากับทุกตำแหน่งในสตริงหลัก

 function naive_string_match(text::String, pattern::String)
    n = length(text)
    m = length(pattern)
    for i in 1:(n - m + 1)
        match = true
        for j in 1:m
            if text[i + j - 1] != pattern[j]
                match = false
                break
            end
        end
        if match
            return i  # คืนค่าตำแหน่งที่พบ
        end
    end
    return -1  # หากไม่พบ
end

println(naive_string_match("find the needle in the haystack", "needle"))  # คำตอบคือ 10

2. Knuth-Morris-Pratt (KMP) Algorithm

KMP เป็นอีกหนึ่งใน Algorithm ที่ทำให้เราค้นหาได้เร็วกว่า Naive ด้วยการใช้ข้อมูลจากการจับคู่ในขั้นตอนก่อนหน้า โดยไม่ต้องกลับไปเปรียบเทียบซ้ำในการค้นหาครั้งถัดไป

 function computeLPSArray(pattern::String)
    m = length(pattern)
    lps = zeros(Int, m)
    len = 0
    lps[1] = 0

    i = 2
    while i <= m
        if pattern[i] == pattern[len + 1]
            len += 1
            lps[i] = len
            i += 1
        else
            if len != 0
                len = lps[len]
            else
                lps[i] = 0
                i += 1
            end
        end
    end
    return lps
end

function KMP_search(text::String, pattern::String)
    n = length(text)
    m = length(pattern)
    lps = computeLPSArray(pattern)

    i = 1  # index for text
    j = 1  # index for pattern
    while i <= n
        if pattern[j] == text[i]
            i += 1
            j += 1
        end
        if j > m
            return i - m  # คืนค่าตำแหน่งที่พบ
        elseif i <= n && pattern[j] != text[i]
            if j != 1
                j = lps[j - 1]
            else
                i += 1
            end
        end
    end
    return -1
end

println(KMP_search("find the needle in the haystack", "needle"))  # คำตอบคือ 10

 

Use Cases ในโลกจริง

1. การค้นหาข้อมูลทางการแพทย์: การค้นหาการวินิจฉัยหรือคำบ่งชี้ในเอกสารทางการแพทย์, 2. การตรวจสอบเอกสาร: ตัวอย่างเช่น โปรแกรมที่ช่วยตรวจสอบการคัดลอกผลงานในเอกสาร เช่น Plagiarism Checker 3. การเรียงลำดับข้อมูล: เมื่อใช้ Pairing Algorithm ในการทำสถิติ หรือการวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบใหญ่

 

Complexity Analysis

การวิเคราะห์ความซับซ้อนของ Algorithm ที่เราได้กล่าวไว้:

1. Naive Algorithm: ค่าเวลา O(n*m) ซึ่ง n คือความยาวของสตริงหลัก และ m คือความยาวของสตริงที่ต้องการค้นหา เนื่องจากต้องเปรียบเทียบทุกตำแหน่ง 2. KMP Algorithm: ค่าเวลา O(n + m) ซึ่งมีประสิทธิภาพมากกว่ากว่า Naive เนื่องจากสามารถข้ามการเปรียบเทียบที่ซ้ำซ้อน

 

ข้อดีและข้อเสียของ Algorithm

Naive String Matching:

- ข้อดี: เข้าใจง่าย, ใช้งานได้ทันที - ข้อเสีย: ประสิทธิภาพต่ำเมื่อสตริงมีขนาดใหญ่

Knuth-Morris-Pratt (KMP):

- ข้อดี: ประสิทธิภาพสูง สามารถทำงานได้เร็วขึ้นกับข้อมูลขนาดใหญ่ - ข้อเสีย: มีความซับซ้อนในการเขียนโค้ดและเข้าใจ

 

สรุป

String Matching Algorithm เป็นเรื่องที่สำคัญมากในบริบทของการเขียนโปรแกรมและการค้นหาข้อมูล โดยเฉพาะในการทำงานที่ต้องมีการเปรียบเทียบสตริง ในบทความนี้ เราได้รู้จักกับสองวิธี คือ Naive และ KMP ซึ่งมีการแสดงตัวอย่างโค้ด รวมถึงการวิเคราะห์ความซับซ้อนและการใช้จริงในโลกของเรา

หากท่านใดต้องการศึกษาอย่างเจาะลึกและพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรม อย่าลืมลองเข้ามาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เรามีหลักสูตรและอาจารย์ที่มีประสบการณ์ พร้อมช่วยให้นักเรียนสามารถเข้าใจ Programming ได้ในระดับสูง!

 

 

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