String Matching - Conclusions

Önceki postlarda üç farklı string matching algoritmasını inceledik ve bu algoritmaları implement ederek çeşitli durumlarda ortaya çıkan sonuçları gözlemledik. Bu gözlemler sayesinde algoritmaların etkinliklerini tespit etme şansını elde ettik. İncelediğimiz algoritmalar farklı etkinliklere ve karmaşıklıklara sahiptir. Aşağıda elde edilen sonuç bu konu hakkında daha detaylı bilgi vermektedir.

INPUT:

Text: Bu uygulamayı geliştirirken sizden beklediğimiz, .net (v_4.0) platformunda veritabanı olarak SQL kullanarak bir web uygulaması geliştirmeniz.

Aranan Pattern: "kullana"

OUTPUT:



Output verilerinden de anlaşılacağı gibi karşılaştırma sayısı açısından:

Brute-Force > Horspool > Boyer-Moore

İken çalışma zamanı açısından ise sonuçlar:

Boyer-Moore > Horspool > Brute-Force

Şeklindedir. Bu da algoritmaların etkinliklerinin artmasının her durumda işimize yaramadığını göstermektedir. Basit durumlarda basit algoritmaların kullanılması karşılaştırma sayısını arttırsa da karmaşıklığın az olması nedeniyle bu algoritmaların işlemesi daha kısa sürmektedir. Ayrıca bu algoritmalar karmaşık olmasının yanında daha fazla alan kullanmaktadırlar:

SBoyer-Moore>SHorspool>SBrute-Force

Fakat bu algoritmalar incelediğimiz text boyutlarının oldukça büyük olması durumunda ve text’in alfabesinin genişliğinin fazla olması durumunda işimize yaramaktadır. Böyle bir durumda Horspool ve Boyer-Moore gibi algoritmalar gereksiz karşılaştırmaların önüne geçerek kaydırma tablolarını oluşturmak için harcadığı zamanı ileride bu şekilde kurtarabilmektedir. Bu nedenle bu tür alanlarda daha etkin algoritmalar olan Horspool ve Boyer-Moore gibi algoritmaların kullanılması daha uygun olmaktadır.

Yorumlar

Yorum Gönder

Bu blogdaki popüler yayınlar

String Matching - Boyer-Moore Algorithm

Resim
Boyer-Moore Algorithm Bu algoritma Horspool algoritmasının geliştirilmiş halidir. Karşılaştırma yaptığımız pattern’in son karakterinin eşleştirilmesi başarısız olursa Horspool algoritmasındaki işlemin aynısı gerçekleştirilir. Fakat herhangi bir sayıda eşleşme olduktan sonra eşleşme başarısız olursa Horspool algoritmasından farklı davranır. Burada iki tablo ortaya çıkmaktadır. Horspool’dan gelen bad symbol shift ve farklı olarak gelen good-suffix shift. Boyer-Moore algoritması bu iki tabloyu değerlendirir ve bu tablolarda karşılık gelen değerlerden maksimum kaydırmayı sağlayacak olan durumu seçer. Bu seçim sayesinde Horspool algoritmasına göre daha büyük bir kayma sağlama şansı doğar. Bu algoritmalar farklı karmaşıklıklara, çalışma zamanına ve alan kullanımına sahiptir. Bu nedenle bu algoritmalar belirli durumlarda diğerlerine göre daha etkin olabilmektedir. String eşleştirme algoritmaları günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır. Internet ve masaüstü uygulamala
Devamı

String Matching - Brute Force

Resim
Brute Force String eşleştirme günümüzde sıkça kullanılan bir uygulamadır, neredeyse tüm yazılım ortamlarında arama, karşılaştırma vb. sistemler bulunmaktadır. Bu sistemler aradığımız şeyi bulmamızı kolaylaştırmakta ve bu sayede daha hızlı çalışabilmemizi sağlamaktadır. Örneğin bir e-kitapta özel bir konu arıyor olalım. Küçük bir yazında bu işlem çok zor olmasa da boyut arttıkça ilgilendiğimiz konuyu bulmak çile haline gelmektedir. Burada devreye string eşleştirme algoritmaları devreye girer. Bu algoritmalar sayesinde ilgilendiğimiz konu ile ilgili keyword’leri kullanarak yazın içinde arama yapabilir ve o konuya hızlı bir şekilde ulaşabiliriz. Burada 2 değişken söz konusudur; pattern ve text. Text içinde pattern’in aranacağı pattern’e eşit ya da daha büyük boyutta olan değişkendir, pattern ise text’in içinde bulmak istediğimiz string dizisidir. Bu eşleştirme işlemlerini yapabilmek için çeşitli farklılıklara sahip algoritmalar bulunmaktadır. Bunlardan en basit olan algoritma Brute Fo
Devamı

String Matching - Horspool's Algorithm

Resim
Horspool’s Algorithm Bu konuda brute force string matching algoritmasına alternatif olarak kullanabilecek daha etkin bir algoritma olan Horspool Algoritması açıklanmaktadır. Brute-Force’a benzer şekilde pattern’in son harfinden başlanarak soldan sağa doğru pattern ve text’te karşılıklı denk gelen harfler karşılaştırılır. Eğer pattern’deki tüm karakterlerin eşleşmesi sağlanırsa substring bulunmuş demektir. Bu durumda arama durdurulabilir veya başka eşleşme var mı diye aramaya devam edilebilir. Eşleşme olmazsa pattern’i sağa kaydırmamız gerekir. Bu durumda herhangi bir eşleşmeyi kaçırma olasılığını riske atmadan yapabileceğimiz en büyük olası kaydırmayı yapmak isteriz. Horspool algoritması burada pattern’in son karakterine karşılık gelen (c) karakterine bakarak kaydırma yapar. Burada dört olasılık söz konusudur. Bu durumlardan ilerideki sayfalarda bahsedilecek. BARBER pattern’ini bir text’te aradığımızı düşünelim. Pa
Devamı