Massiivide võimekuse avamine: JavaScripti alamjadade mustrisobitus slice() meetodiga

Tarkvaraarenduse laias maailmas on võime efektiivselt tuvastada spetsiifilisi jadasi suuremates andmestruktuurides fundamentaalne oskus. Olgu tegemist kasutajate tegevuslogide sõelumisega, finantsaegridade analüüsimisega, bioloogiliste andmete töötlemisega või lihtsalt kasutajasisendi valideerimisega, vajadus robustsete mustrisobitusvõimaluste järele on alati olemas. Kuigi JavaScriptil ei ole (veel!) sisseehitatud struktuurseid mustrisobitusfunktsioone nagu mõnel teisel kaasaegsel keelel, pakub see võimsaid massiivi manipuleerimise meetodeid, mis võimaldavad arendajatel rakendada keerukat alamjadade mustrisobitust.

See põhjalik juhend süveneb alamjadade mustrisobituse kunsti JavaScriptis, keskendudes eriti mitmekülgse Array.prototype.slice() meetodi võimendamisele. Uurime põhikontseptsioone, analüüsime erinevaid algoritmilisi lähenemisi, arutame jõudlusega seotud kaalutlusi ning pakume praktilisi, globaalselt rakendatavaid näiteid, et varustada teid teadmistega mitmesuguste andmetega seotud väljakutsete lahendamiseks.

Mustrisobituse ja alamjadade mõistmine JavaScriptis

Enne kui süveneme mehaanikasse, loome selge arusaama meie põhiterminitest:

Mis on mustrisobitus?

Oma olemuselt on mustrisobitus protsess, mille käigus kontrollitakse antud andmejada („tekst“ või „põhimassiiv“), et leida sellest spetsiifilise mustri („alamjada“ või „mustrimassiiv“) olemasolu. See hõlmab elementide võrdlemist, potentsiaalselt teatud reeglite või tingimustega, et teha kindlaks, kas muster eksisteerib ja kui jah, siis kus see asub.

Alamjadade defineerimine

Massiivide kontekstis on alamjada jada, mille saab tuletada teisest jadast, kustutades null või rohkem elementi ilma ülejäänud elementide järjekorda muutmata. Kuid „Massiivi lõikamine: alamjadade mustrisobitus“ eesmärgil oleme peamiselt huvitatud järjestikustest alamjadadest, mida sageli nimetatakse ka alammassiivideks või lõikudeks. Need on elementide jadad, mis esinevad põhimassiivis järjestikku. Näiteks massiivis [1, 2, 3, 4, 5] on [2, 3, 4] järjestikune alamjada, kuid [1, 3, 5] on mittejärjestikune alamjada. Meie fookus on siin nende järjestikuste plokkide leidmisel.

See eristus on ülioluline. Kui me räägime slice() kasutamisest mustrisobituseks, otsime me olemuslikult neid järjestikuseid plokke, sest slice() eraldab massiivist järjestikuse osa.

Miks on alamjadade sobitamine oluline?

• Andmete valideerimine: Kasutajasisendite või andmevoogude vastavuse tagamine oodatud vormingutele.
• Otsing ja filtreerimine: Spetsiifiliste segmentide leidmine suurematest andmekogumitest.
• Anomaaliate tuvastamine: Ebatavaliste mustrite tuvastamine anduriandmetes või finantstehingutes.
• Bioinformaatika: Spetsiifiliste DNA või valkude järjestuste leidmine.
• Mänguarendus: Kombineeritud sisendite või sündmuste jadade äratundmine.
• Logianalüüs: Süsteemilogides sündmuste jadade tuvastamine probleemide diagnoosimiseks.

Nurgakivi: Array.prototype.slice()

Meetod slice() on JavaScripti massiivide põhitööriist, mis mängib alamjadade eraldamisel keskset rolli. See tagastab massiivi osa pealiskaudse koopia uude massiiviobjekti, mis on valitud alates indeksist start kuni indeksini end (end ise kaasa arvamata). Algne massiiv jääb muutmata.

Süntaks ja kasutus

            array.slice([start[, end]])
            

              
                Copy
              
            
          

• start (valikuline): Indeks, millest alustada eraldamist. Kui see on ära jäetud, alustab slice() indeksist 0. Negatiivne indeks loeb massiivi lõpust tagasi.
• end (valikuline): Indeks, mille ees eraldamine lõpetada. slice() eraldab kuni indeksini end (kuid mitte seda kaasa arvatud). Kui see on ära jäetud, eraldab slice() massiivi lõpuni. Negatiivne indeks loeb massiivi lõpust tagasi.

Vaatame mõningaid põhinäiteid:

            
const myArray = [10, 20, 30, 40, 50, 60];

// Eralda indeksist 2 kuni (kuid mitte kaasa arvatud) indeksini 5
const subArray1 = myArray.slice(2, 5); // [30, 40, 50]
console.log(subArray1);

// Eralda indeksist 0 kuni indeksini 3
const subArray2 = myArray.slice(0, 3); // [10, 20, 30]
console.log(subArray2);

// Eralda indeksist 3 kuni lõpuni
const subArray3 = myArray.slice(3); // [40, 50, 60]
console.log(subArray3);

// Kasutades negatiivseid indekseid (lõpust)
const subArray4 = myArray.slice(-3, -1); // [40, 50] (elemendid indeksitel 3 ja 4)
console.log(subArray4);

// Terve massiivi süvakoopia
const clonedArray = myArray.slice(); // [10, 20, 30, 40, 50, 60]
console.log(clonedArray);

            

              
                Copy
              
            
          

slice() meetodi mittemuteeriv olemus teeb selle ideaalseks potentsiaalsete alamjadade eraldamiseks võrdluseks, ilma et see mõjutaks algseid andmeid.

Alamjadade mustrisobituse põhilised algoritmid

Nüüd, kui mõistame slice() meetodit, ehitame algoritmid alamjadade sobitamiseks.

1. Toore jõu lähenemine slice() meetodiga

Kõige otsekohesem meetod hõlmab põhimassiivi läbimist, mustriga sama pikkusega lõikude võtmist ja iga lõigu võrdlemist mustriga. See on „libiseva akna“ lähenemine, kus akna suurus on fikseeritud mustri pikkusega.

Algoritmi sammud:

1. Algatage tsükkel, mis itereerib põhimassiivi algusest kuni punktini, kus täielikku mustrit saab veel eraldada (mainArray.length - patternArray.length).
2. Igas iteratsioonis eraldage põhimassiivist lõik, mis algab praegusest tsükliindeksist ja mille pikkus on võrdne mustrimassiivi pikkusega.
3. Võrrelge seda eraldatud lõiku mustrimassiiviga.
4. Kui need sobivad, on alamjada leitud. Jätkake otsimist või tagastage tulemus vastavalt nõuetele.

Näidisrakendus: täpne alamjada sobitus (primitiivsed elemendid)

Primitiivsete väärtustega (numbrid, stringid, tõeväärtused) massiivide puhul toimib võrdluseks lihtne element-elemendilt võrdlus või massiivimeetodite, nagu every() või isegi JSON.stringify(), kasutamine.

            
/**
 * Võrdleb kahte massiivi nende elementide süvavõrdsuse osas.
 * Eeldab primitiivseid elemente või objekte, mida on võrdluseks ohutu stringiks muuta.
 * Keerukate objektide puhul oleks vaja kohandatud süvavõrdsuse funktsiooni.
 * @param {Array} arr1 - Esimene massiiv.
 * @param {Array} arr2 - Teine massiiv.
 * @returns {boolean} - True, kui massiivid on võrdsed, vastasel juhul false.
 */
function arraysAreEqual(arr1, arr2) {
    if (arr1.length !== arr2.length) {
        return false;
    }
    for (let i = 0; i < arr1.length; i++) {
        // Primitiivsete väärtuste puhul on otsevõrdlus piisav.
        // Objektiväärtuste puhul on vajalik sügavam võrdlus.
        // Selles näites eeldame, et primitiivne või viitevõrdsus on piisav.
        if (arr1[i] !== arr2[i]) {
            return false;
        }
    }
    return true;
    // Alternatiiv lihtsateks juhtudeks (primitiivid või kui elementide järjekord on oluline ja objekte saab stringiks muuta):
    // return JSON.stringify(arr1) === JSON.stringify(arr2);
    // Veel üks alternatiiv, kasutades 'every' primitiivse võrdsuse jaoks:
    // return arr1.length === arr2.length && arr1.every((val, i) => val === arr2[i]);
}

/**
 * Leiab järjestikuse alamjada esimese esinemise põhimassiivis.
 * Kasutab toore jõu lähenemist koos slice() meetodiga akna loomiseks.
 * @param {Array} mainArray - Massiiv, millest otsida.
 * @param {Array} subArray - Alamjada, mida otsida.
 * @returns {number} - Esimese vaste algindeks või -1, kui vastet ei leita.
 */
function findFirstSubsequence(mainArray, subArray) {
    if (!mainArray || !subArray || subArray.length === 0) {
        return -1; // Käsitle äärmuslikke juhtumeid: tühi alamjada või kehtetud sisendid
    }
    if (subArray.length > mainArray.length) {
        return -1; // Alamjada ei saa olla pikem kui põhimassiiv
    }

    const patternLength = subArray.length;

    for (let i = 0; i <= mainArray.length - patternLength; i++) {
        // Eralda põhimassiivist lõik (aken)
        const currentSlice = mainArray.slice(i, i + patternLength);

        // Võrdle eraldatud lõiku otsitava alamjadaga
        if (arraysAreEqual(currentSlice, subArray)) {
            return i; // Tagasta esimese vaste algindeks
        }
    }

    return -1; // Alamjada ei leitud
}

// --- Testjuhud --- 
const data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 3, 4, 5, 7, 8];
const pattern1 = [3, 4, 5];
const pattern2 = [1, 2];
const pattern3 = [7, 8, 9];
const pattern4 = [1];
const pattern5 = [];
const pattern6 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10]; // Pikem kui põhimassiiv

console.log(`Otsin [3, 4, 5] massiivist ${data}: ${findFirstSubsequence(data, pattern1)} (Oodatud: 2)`);
console.log(`Otsin [1, 2] massiivist ${data}: ${findFirstSubsequence(data, pattern2)} (Oodatud: 0)`);
console.log(`Otsin [7, 8, 9] massiivist ${data}: ${findFirstSubsequence(data, pattern3)} (Oodatud: -1)`);
console.log(`Otsin [1] massiivist ${data}: ${findFirstSubsequence(data, pattern4)} (Oodatud: 0)`);
console.log(`Otsin [] massiivist ${data}: ${findFirstSubsequence(data, pattern5)} (Oodatud: -1)`);
console.log(`Otsin pikemat mustrit: ${findFirstSubsequence(data, pattern6)} (Oodatud: -1)`);

const textData = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'c', 'd'];
const textPattern = ['c', 'd'];
console.log(`Otsin ['c', 'd'] massiivist ${textData}: ${findFirstSubsequence(textData, textPattern)} (Oodatud: 2)`);

            

              
                Copy
              
            
          

Toore jõu ajalise keerukuse analüüs

Sellel toore jõu meetodil on ajaline keerukus ligikaudu O(m*n), kus 'n' on põhimassiivi pikkus ja 'm' on alamjada pikkus. See on tingitud sellest, et välimine tsükkel töötab 'n-m+1' korda ja tsükli sees võtab slice() aega O(m) (et kopeerida 'm' elementi) ning arraysAreEqual() võtab samuti aega O(m) (et võrrelda 'm' elementi). Väga suurte massiivide või mustrite puhul võib see muutuda arvutuslikult kulukaks.

2. Kõigi alamjada esinemiste leidmine

Selle asemel, et peatuda esimese vaste juures, võib meil olla vaja leida kõik mustri eksemplarid.

            
/**
 * Leiab kõik järjestikuse alamjada esinemised põhimassiivis.
 * @param {Array} mainArray - Massiiv, millest otsida.
 * @param {Array} subArray - Alamjada, mida otsida.
 * @returns {Array<number>} - Massiiv kõigi vastete algindeksitega. Tagastab tühja massiivi, kui vasteid ei leita.
 */
function findAllSubsequences(mainArray, subArray) {
    const results = [];

    if (!mainArray || !subArray || subArray.length === 0) {
        return results;
    }
    if (subArray.length > mainArray.length) {
        return results;
    }

    const patternLength = subArray.length;

    for (let i = 0; i <= mainArray.length - patternLength; i++) {
        const currentSlice = mainArray.slice(i, i + patternLength);
        if (arraysAreEqual(currentSlice, subArray)) {
            results.push(i);
        }
    }

    return results;
}

// --- Testjuhud --- 
const numericData = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 3, 4, 5, 7, 8, 3, 4, 5];
const numericPattern = [3, 4, 5];
console.log(`Kõik [3, 4, 5] esinemised massiivis ${numericData}: ${findAllSubsequences(numericData, numericPattern)} (Oodatud: [2, 6, 11])`);

const stringData = ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'X', 'A', 'B', 'C'];
const stringPattern = ['A', 'B', 'C'];
console.log(`Kõik ['A', 'B', 'C'] esinemised massiivis ${stringData}: ${findAllSubsequences(stringData, stringPattern)} (Oodatud: [0, 6])`);

            

              
                Copy
              
            
          

3. Võrdluse kohandamine keerukate objektide või paindliku sobitamise jaoks

Kui tegelete objektide massiividega või kui vajate paindlikumat sobituskriteeriumi (nt stringide puhul tõstutundlikkuse ignoreerimine, numbri kuulumise kontrollimine vahemikku või asendusmärkide (wildcard) elementide käsitlemine), ei piisa lihtsast !== või JSON.stringify() võrdlusest. Vajame kohandatud võrdlusloogikat.

Abifunktsiooni arraysAreEqual saab üldistada, et see aktsepteeriks kohandatud võrdlusfunktsiooni:

            
/**
 * Võrdleb kahte massiivi võrdsuse osas, kasutades kohandatud elementide võrdlejat.
 * @param {Array} arr1 - Esimene massiiv.
 * @param {Array} arr2 - Teine massiiv.
 * @param {Function} comparator - Funktsioon (el1, el2) => boolean üksikute elementide võrdlemiseks.
 * @returns {boolean} - True, kui massiivid on võrdleja põhjal võrdsed, vastasel juhul false.
 */
function arraysAreEqualCustom(arr1, arr2, comparator) {
    if (arr1.length !== arr2.length) {
        return false;
    }
    for (let i = 0; i < arr1.length; i++) {
        if (!comparator(arr1[i], arr2[i])) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

/**
 * Leiab järjestikuse alamjada esimese esinemise põhimassiivis, kasutades kohandatud elementide võrdlejat.
 * @param {Array} mainArray - Massiiv, millest otsida.
 * @param {Array} subArray - Alamjada, mida otsida.
 * @param {Function} elementComparator - Funktsioon (mainEl, subEl) => boolean üksikute elementide võrdlemiseks.
 * @returns {number} - Esimese vaste algindeks või -1, kui vastet ei leita.
 */
function findFirstSubsequenceCustom(mainArray, subArray, elementComparator) {
    if (!mainArray || !subArray || subArray.length === 0) {
        return -1;
    }
    if (subArray.length > mainArray.length) {
        return -1;
    }

    const patternLength = subArray.length;

    for (let i = 0; i <= mainArray.length - patternLength; i++) {
        const currentSlice = mainArray.slice(i, i + patternLength);
        if (arraysAreEqualCustom(currentSlice, subArray, elementComparator)) {
            return i;
        }
    }

    return -1;
}

// --- Kohandatud võrdlejate näited --- 

// 1. Objektide võrdleja kindla omaduse põhjal
const transactions = [
    { id: 't1', amount: 100, status: 'pending' },
    { id: 't2', amount: 200, status: 'completed' },
    { id: 't3', amount: 50, status: 'pending' },
    { id: 't4', amount: 150, status: 'completed' },
    { id: 't5', amount: 75, status: 'pending' }
];

const patternTransactions = [
    { id: 't2', amount: 200, status: 'completed' },
    { id: 't3', amount: 50, status: 'pending' }
];

// Võrdle ainult 'status' omaduse järgi
const statusComparator = (mainEl, subEl) => mainEl.status === subEl.status;
console.log(`
Otsin tehingumustrit staatuse järgi: ${findFirstSubsequenceCustom(transactions, patternTransactions, statusComparator)} (Oodatud: 1)`);

// Võrdle 'status' ja 'amount' omaduste järgi
const statusAmountComparator = (mainEl, subEl) => 
    mainEl.status === subEl.status && mainEl.amount === subEl.amount;
console.log(`Otsin tehingumustrit staatuse ja summa järgi: ${findFirstSubsequenceCustom(transactions, patternTransactions, statusAmountComparator)} (Oodatud: 1)`);

// 2. Võrdleja 'asendusmärgi' või 'mis tahes' elemendi jaoks
const sensorReadings = [10, 12, 15, 8, 11, 14, 16];
// Muster: number > 10, seejärel mis tahes number, seejärel number < 10
const flexiblePattern = [null, null, null]; // 'null' toimib asendusmärgi kohahoidjana

const flexibleComparator = (mainEl, subEl, patternIndex) => {
    // patternIndex viitab võrreldava `subArray` indekile
    if (patternIndex === 0) return mainEl > 10; // Esimene element peab olema > 10
    if (patternIndex === 1) return true;       // Teine element võib olla mis tahes (asendusmärk)
    if (patternIndex === 2) return mainEl < 10; // Kolmas element peab olema < 10
    return false; // Ei tohiks juhtuda
};

// Märkus: findFirstSubsequenceCustom vajab väikest kohandust, et edastada patternIndex võrdlejale
// Siin on selguse huvides parandatud versioon:
function findFirstSubsequenceWithWildcard(mainArray, subArray, elementComparator) {
    if (!mainArray || !subArray || subArray.length === 0) return -1;
    if (subArray.length > mainArray.length) return -1;

    const patternLength = subArray.length;

    for (let i = 0; i <= mainArray.length - patternLength; i++) {
        let match = true;
        for (let j = 0; j < patternLength; j++) {
            // Edasta praegune element põhimassiivist, vastav element alamassiivist (kui on olemas),
            // ja selle indeks alamassiivis konteksti jaoks.
            if (!elementComparator(mainArray[i + j], subArray[j], j)) {
                match = false;
                break;
            }
        }
        if (match) {
            return i;
        }
    }
    return -1;
}

// Kasutades parandatud funktsiooni paindliku mustri näitega:
console.log(`Otsin paindlikku mustrit [>10, MIS TAHES, <10] massiivist ${sensorReadings}: ${findFirstSubsequenceWithWildcard(sensorReadings, flexiblePattern, flexibleComparator)} (Oodatud: 0 massiivile [10, 12, 15], mis ei vasta >10, MIS TAHES, <10. Oodatud: 1 massiivile [12, 15, 8]. Nii et täpsustame mustrit ja andmeid, et näidata vastet.)`);

const sensorReadingsV2 = [15, 20, 8, 11, 14, 16];
const flexiblePatternV2 = [null, null, null]; // Asendusmärgi kohahoidja
const flexibleComparatorV2 = (mainEl, subElPlaceholder, patternIdx) => {
    if (patternIdx === 0) return mainEl > 10; 
    if (patternIdx === 1) return true; // Mis tahes väärtus
    if (patternIdx === 2) return mainEl < 10;
    return false;
};
console.log(`Otsin paindlikku mustrit [>10, MIS TAHES, <10] massiivist ${sensorReadingsV2}: ${findFirstSubsequenceWithWildcard(sensorReadingsV2, flexiblePatternV2, flexibleComparatorV2)} (Oodatud: 0 massiivile [15, 20, 8])`);


const mixedData = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date'];
const mixedPattern = ['banana', 'cherry'];
const caseInsensitiveComparator = (mainEl, subEl) => typeof mainEl === 'string' && typeof subEl === 'string' && mainEl.toLowerCase() === subEl.toLowerCase();
console.log(`Otsin tõstutundetu mustriga: ${findFirstSubsequenceCustom(mixedData, mixedPattern, caseInsensitiveComparator)} (Oodatud: 1)`);

            

              
                Copy
              
            
          

See lähenemine annab tohutu paindlikkuse, võimaldades teil defineerida väga spetsiifilisi või uskumatult laiu mustreid.

Jõudluskaalutlused ja optimeerimised

Kuigi slice()-põhine toore jõu meetod on kergesti mõistetav ja rakendatav, võib selle O(m*n) keerukus olla kitsaskohaks väga suurte massiivide puhul. Uue massiivi loomine slice()-ga igas iteratsioonis lisab mälu- ja töötlemisaja kulu.

Potentsiaalsed kitsaskohad:

• slice() lisakulu: Iga slice() kutse loob uue massiivi. Suure 'm' väärtuse korral võib see olla märkimisväärne nii protsessori tsüklite kui ka mälu eraldamise/prügikoristuse osas.
• Võrdluse lisakulu: Ka arraysAreEqual() (või kohandatud võrdleja) itereerib 'm' elementi.

Millal on toore jõu meetod slice()-ga aktsepteeritav?

Enamiku tavapäraste rakendusstsenaariumide puhul, eriti massiividega, mis on kuni mõne tuhande elemendi pikkused ja mõistliku pikkusega mustritega, on toore jõu slice() meetod täiesti piisav. Selle loetavus kaalub sageli üles vajaduse mikro-optimeerimiste järele. Kaasaegsed JavaScripti mootorid on kõrgelt optimeeritud ja massiivioperatsioonide konstantsed tegurid on madalad.

Millal kaaluda alternatiive?

Kui töötate eriti suurte andmekogumitega (kümned tuhanded või miljonid elemendid) või jõudluskriitiliste süsteemidega (nt reaalajas andmetöötlus, võistlusprogrammeerimine), võiksite uurida täpsemaid algoritme:

• Rabin-Karpi algoritm: Kasutab räsifunktsioone lõikude kiireks võrdlemiseks, vähendades keskmise juhu keerukust. Kokkupõrkeid tuleb hoolikalt käsitleda.
• Knuth-Morris-Pratt (KMP) algoritm: Optimeeritud stringide (ja seega ka märgimassiivide) sobitamiseks, vältides üleliigseid võrdlusi mustri eeltöötlemisega. Saavutab O(n+m) keerukuse.
• Boyer-Moore'i algoritm: Veel üks efektiivne stringide sobitamise algoritm, mis on praktikas sageli kiirem kui KMP.

Nende täiustatud algoritmide rakendamine JavaScriptis võib olla keerulisem ja need on tavaliselt kasulikud ainult siis, kui O(m*n) lähenemise jõudlusest saab mõõdetav probleem. Üldiste massiivielementide (eriti objektide) puhul ei pruugi KMP/Boyer-Moore olla otse rakendatavad ilma kohandatud elementidevahelise võrdlusloogikata, mis võib potentsiaalselt tühistada mõned nende eelised.

Optimeerimine ilma algoritmi muutmata

Isegi toore jõu paradigma raames saame vältida selgesõnalisi slice() kutseid, kui meie võrdlusloogika saab töötada otse indeksitega:

            
/**
 * Leiab järjestikuse alamjada esimese esinemise ilma selgesõnaliste slice() kutseteta,
 * parandades mäluefektiivsust, võrreldes elemente otse indeksi järgi.
 * @param {Array} mainArray - Massiiv, millest otsida.
 * @param {Array} subArray - Alamjada, mida otsida.
 * @param {Function} elementComparator - Funktsioon (mainEl, subEl, patternIdx) => boolean üksikute elementide võrdlemiseks.
 * @returns {number} - Esimese vaste algindeks või -1, kui vastet ei leita.
 */
function findFirstSubsequenceOptimized(mainArray, subArray, elementComparator) {
    if (!mainArray || !subArray || subArray.length === 0) return -1;
    if (subArray.length > mainArray.length) return -1;

    const patternLength = subArray.length;
    const mainLength = mainArray.length;

    for (let i = 0; i <= mainLength - patternLength; i++) {
        let match = true;
        for (let j = 0; j < patternLength; j++) {
            // Võrdle mainArray[i + j] ja subArray[j]
            if (!elementComparator(mainArray[i + j], subArray[j], j)) {
                match = false;
                break; // Vaste puudumisel katkesta sisemine tsükkel
            }
        }
        if (match) {
            return i; // Täielik vaste leitud, tagasta algindeks
        }
    }
    return -1; // Alamjada ei leitud
}

// Kasutame uuesti meie `statusAmountComparator` objekti võrdlemiseks
const transactionsOptimized = [
    { id: 't1', amount: 100, status: 'pending' },
    { id: 't2', amount: 200, status: 'completed' },
    { id: 't3', amount: 50, status: 'pending' },
    { id: 't4', amount: 150, status: 'completed' },
    { id: 't5', amount: 75, status: 'pending' }
];

const patternTransactionsOptimized = [
    { id: 't2', amount: 200, status: 'completed' },
    { id: 't3', amount: 50, status: 'pending' }
];

const statusAmountComparatorOptimized = (mainEl, subEl) => 
    mainEl.status === subEl.status && mainEl.amount === subEl.amount;

console.log(`
Otsin optimeeritud tehingumustrit: ${findFirstSubsequenceOptimized(transactionsOptimized, patternTransactionsOptimized, statusAmountComparatorOptimized)} (Oodatud: 1)`);

// Primitiivsete tüüpide jaoks lihtne võrdsuse võrdleja
const primitiveComparator = (mainEl, subEl) => mainEl === subEl;
const dataOptimized = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 3, 4, 5, 7, 8];
const patternOptimized = [3, 4, 5];
console.log(`Otsin optimeeritud primitiivset mustrit: ${findFirstSubsequenceOptimized(dataOptimized, patternOptimized, primitiveComparator)} (Oodatud: 2)`);

            

              
                Copy
              
            
          

See findFirstSubsequenceOptimized funktsioon saavutab sama O(m*n) ajalise keerukuse, kuid paremate konstantsete tegurite ja oluliselt vähendatud mälueraldustega, kuna see väldib vahepealsete slice massiivide loomist. See on sageli eelistatud lähenemine robustseks, üldotstarbeliseks alamjadade sobitamiseks.

Uuemate JavaScripti funktsioonide võimendamine

Kuigi slice() jääb keskseks, võivad teised kaasaegsed massiivimeetodid täiendada teie mustrisobituspüüdlusi, eriti kui tegelete piiride või spetsiifiliste elementidega põhimassiivis:

Array.prototype.at() (ES2022)

Meetod at() võimaldab juurdepääsu elemendile antud indeksil, toetades negatiivseid indekseid massiivi lõpust lugemiseks. Kuigi see ei asenda otseselt slice()-i, võib see lihtsustada loogikat, kui peate pääsema juurde elementidele, mis on seotud massiivi või akna lõpuga, muutes koodi loetavamaks kui arr[arr.length - N].

            
const numbers = [10, 20, 30, 40, 50];
console.log(`
Kasutades at():`);
console.log(numbers.at(0));   // 10
console.log(numbers.at(2));   // 30
console.log(numbers.at(-1));  // 50 (viimane element)
console.log(numbers.at(-3));  // 30

            

              
                Copy
              
            
          

Array.prototype.findLast() ja Array.prototype.findLastIndex() (ES2023)

Need meetodid on kasulikud viimase elemendi või selle indeksi leidmiseks, mis vastab testimisfunktsioonile. Kuigi nad ei sobi otse alamjadadega, saab neid kasutada potentsiaalse *alguspunkti* tõhusaks leidmiseks tagurpidi otsinguks või otsinguvahemiku kitsendamiseks slice()-põhiste meetodite jaoks, kui eeldate, et muster asub massiivi lõpu poole.

            
const events = ['start', 'process_A', 'process_B', 'error', 'process_C', 'error', 'end'];

console.log(`
Kasutades findLast() ja findLastIndex():`);
const lastError = events.findLast(e => e === 'error');
console.log(`Viimane 'error' sündmus: ${lastError}`); // error

const lastErrorIndex = events.findLastIndex(e => e === 'error');
console.log(`Viimase 'error' sündmuse indeks: ${lastErrorIndex}`); // 5

// Võib kasutada mustri tagurpidi otsingu optimeerimiseks:
function findLastSubsequence(mainArray, subArray, elementComparator) {
    if (!mainArray || !subArray || subArray.length === 0) return -1;
    if (subArray.length > mainArray.length) return -1;

    const patternLength = subArray.length;
    const mainLength = mainArray.length;

    // Alusta itereerimist viimasest võimalikust alguspositsioonist tagurpidi
    for (let i = mainLength - patternLength; i >= 0; i--) {
        let match = true;
        for (let j = 0; j < patternLength; j++) {
            if (!elementComparator(mainArray[i + j], subArray[j], j)) {
                match = false;
                break;
            }
        }
        if (match) {
            return i;
        }
    }
    return -1;
}

const reversedData = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 3, 4, 5, 7, 8, 3, 4, 5];
const reversedPattern = [3, 4, 5];
console.log(`Viimane [3, 4, 5] esinemine: ${findLastSubsequence(reversedData, reversedPattern, primitiveComparator)} (Oodatud: 11)`);

            

              
                Copy
              
            
          

JavaScripti mustrisobituse tulevik

On oluline tunnistada, et JavaScripti ökosüsteem areneb pidevalt. Kuigi me tugineme praegu massiivimeetoditele ja kohandatud loogikale, on ettepanekuid otsesemaks keeletasandi mustrisobituseks, sarnaselt neile, mida leidub keeltes nagu Rust, Scala või Elixir.

JavaScripti mustrisobituse ettepaneku (praegu 1. etapis) eesmärk on tuua sisse uus switch-avalduse süntaks, mis võimaldaks väärtuste destruktureerimist ja sobitamist erinevate mustritega, sealhulgas massiivimustritega. Näiteks võiksite lõpuks kirjutada koodi nagu:

            
// See EI OLE veel standardne JavaScripti süntaks, vaid ettepanek!
const dataStream = [1, 2, 3, 4, 5];

const matchedResult = switch (dataStream) {
  case [1, 2, ...rest]: `Algab 1, 2-ga. Ülejäänud: ${rest}`;
  case [..., 4, 5]: `Lõpeb 4, 5-ga`;
  case []: `Tühi voog`;
  default: `Spetsiifilist mustrit ei leitud`;
};

// Tegeliku alamjada sobitamise jaoks võimaldaks ettepanek tõenäoliselt elegantsemaid viise
// mustrite defineerimiseks ja kontrollimiseks ilma selgesõnaliste tsüklite ja lõikudeta, nt:
// case [..._, targetPattern, ..._]: `Leitud sihtmuster kuskilt`;

            

              
                Copy
              
            
          

Kuigi see on põnev väljavaade, on ülioluline meeles pidada, et see on ettepanek ja selle lõplik vorm ning keelde lisamine võivad muutuda. Koheste, tootmisvalmis lahenduste jaoks jäävad selles juhendis käsitletud tehnikad, mis kasutavad slice()-i ja iteratiivseid võrdlusi, peamisteks meetoditeks.

Praktilised kasutusjuhud ja globaalne asjakohasus

Võime teostada alamjadade mustrisobitust on universaalselt väärtuslik erinevates tööstusharudes ja geograafilistes asukohtades:

• Finantsandmete analüüs:

  Spetsiifiliste kauplemismustrite (nt „pea ja õlad“ või „topelt tipp“) tuvastamine aktsiahindade massiivides. Muster võib olla hinnamuutuste jada [langus, tõus, langus] või mahu kõikumised [kõrge, madal, kõrge].

              
  const stockPrices = [100, 98, 105, 102, 110, 108, 115, 112];
  // Muster: hinna langus (praegune < eelmine), millele järgneb tõus (praegune > eelmine)
  const pricePattern = [ { type: 'drop' }, { type: 'rise' } ];
  
  const priceComparator = (mainPrice, patternElement, idx) => {
      if (idx === 0) return mainPrice < stockPrices[stockPrices.indexOf(mainPrice) - 1]; // Praegune hind on madalam kui eelmine
      if (idx === 1) return mainPrice > stockPrices[stockPrices.indexOf(mainPrice) - 1]; // Praegune hind on kõrgem kui eelmine
      return false;
  };
  
  // Märkus: See nõuab hoolikat indeksi käsitlemist, et võrrelda eelmise elemendiga
  // Robustsem mustri definitsioon võiks olla: [val1, val2] kus val2 < val1 (langus)
  // Lihtsuse huvides kasutame suhteliste muutuste mustrit.
  
  const priceChanges = [0, -2, 7, -3, 8, -2, 7, -3]; // Tuletatud aktsiahindadest lihtsamaks mustrisobituseks
  const targetChangePattern = [-3, 8]; // Leia langus 3 võrra, seejärel tõus 8 võrra
  
  // Selleks sobib meie põhiline primitiveComparator, kui esitame andmeid muutustena:
  const changeResult = findFirstSubsequenceOptimized(priceChanges, targetChangePattern, primitiveComparator);
  console.log(`
  Hinnamuutuse muster [-3, 8] leiti indeksilt (suhtes muutuste massiiviga): ${changeResult} (Oodatud: 3)`);
  // See vastab algsetele hindadele 102, 110 (102-105=-3, 110-102=8)
  
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Logifailide analüüs (IT-operatsioonid):

  Sündmuste jadade tuvastamine, mis viitavad potentsiaalsele süsteemirikkele, turvarikkumisele või rakenduse veale. Näiteks [login_failed, auth_timeout, resource_denied].

              
  const serverLogs = [
      { timestamp: '...', event: 'login_success', user: 'admin' },
      { timestamp: '...', event: 'file_access', user: 'admin' },
      { timestamp: '...', event: 'login_failed', user: 'guest' },
      { timestamp: '...', event: 'auth_timeout', user: 'guest' },
      { timestamp: '...', event: 'resource_denied', user: 'guest' },
      { timestamp: '...', event: 'system_restart' }
  ];
  
  const alertPattern = [
      { event: 'login_failed' },
      { event: 'auth_timeout' },
      { event: 'resource_denied' }
  ];
  
  const eventComparator = (logEntry, patternEntry) => logEntry.event === patternEntry.event;
  const alertIndex = findFirstSubsequenceOptimized(serverLogs, alertPattern, eventComparator);
  console.log(`
  Hoiatusmuster leiti serverilogidest indeksilt: ${alertIndex} (Oodatud: 2)`);
  
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Genoomijärjestuste analüüs (bioinformaatika):

  Spetsiifiliste geenimotiivide (lühikesed, korduvad DNA või valkude järjestuste mustrid) leidmine pikemast genoomiahelast. Muster nagu ['A', 'T', 'G', 'C'] (startkoodon) või spetsiifiline aminohapete järjestus.

              
  const dnaSequence = ['A', 'G', 'C', 'A', 'T', 'G', 'C', 'T', 'A', 'A', 'T', 'G', 'C', 'G'];
  const startCodon = ['A', 'T', 'G'];
  
  const codonIndex = findFirstSubsequenceOptimized(dnaSequence, startCodon, primitiveComparator);
  console.log(`
  Startkoodon ['A', 'T', 'G'] leiti indeksilt: ${codonIndex} (Oodatud: 3)`);
  const allCodons = findAllSubsequences(dnaSequence, startCodon, primitiveComparator);
  console.log(`Kõik startkoodonid: ${allCodons} (Oodatud: [3, 10])`);
  
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Kasutajakogemus (UX) ja interaktsioonidisain:

  Kasutajate klikiteede või žestide analüüsimine veebisaidil või rakenduses. Näiteks interaktsioonide jada tuvastamine, mis viib ostukorvist loobumiseni [add_to_cart, view_product_page, remove_item].

• Tootmine ja kvaliteedikontroll:

  Andurite näitude jada tuvastamine, mis viitab defektile tootmisliinil.

Parimad tavad alamjadade sobitamise rakendamiseks

Et tagada teie alamjadade sobitamise koodi robustsus, efektiivsus ja hooldatavus, kaaluge neid parimaid tavasid:

1. Valige õige algoritm:
   • Enamikul juhtudel mõõduka suurusega massiivide (sajad kuni tuhanded) ja primitiivsete väärtustega on optimeeritud toore jõu lähenemine (ilma selgesõnalise slice()-ta, kasutades otse indeksi juurdepääsu) suurepärane oma loetavuse ja piisava jõudluse poolest.
   • Objektimassiivide puhul on kohandatud võrdleja hädavajalik.
   • Äärmiselt suurte andmekogumite (miljonid elemendid) puhul või kui profileerimine paljastab kitsaskoha, kaaluge täiustatud algoritme nagu KMP (stringide/märgimassiivide jaoks) või Rabin-Karp.
2. Käsitlege äärmuslikke juhtumeid robustselt:
   • Tühi põhimassiiv või tühi mustrimassiiv.
   • Mustrimassiiv on pikem kui põhimassiiv.
   • Massiivid, mis sisaldavad null, undefined või muid vääraid väärtusi, eriti kui kasutate kaudseid tõeväärtuste teisendusi.
3. Eelistage loetavust:

   Kuigi jõudlus on oluline, on selge, arusaadav kood sageli väärtuslikum pikaajalise hoolduse ja koostöö jaoks. Dokumenteerige oma kohandatud võrdlejaid ja selgitage keerulist loogikat.

4. Testige põhjalikult:

   Looge mitmekesine komplekt testjuhtumeid, sealhulgas äärmuslikud juhud, mustrid massiivi alguses, keskel ja lõpus ning mustrid, mida ei eksisteeri. See tagab, et teie rakendus töötab ootuspäraselt erinevates tingimustes.

5. Kaaluge muutumatust (immutability):

   Hoiduge võimaluse korral mittemuteerivatest massiivimeetoditest (nagu slice(), map(), filter()), et vältida soovimatuid kõrvalmõjusid teie algsetele andmetele, mis võivad viia raskesti silutavate vigadeni.

6. Dokumenteerige oma võrdlejaid:

   Kui kasutate kohandatud võrdlusfunktsioone, dokumenteerige selgelt, mida nad võrdlevad ja kuidas nad käsitlevad erinevaid andmetüüpe või tingimusi (nt asendusmärgid, tõstutundlikkus).

Kokkuvõte

Alamjadade mustrisobitus on kaasaegses tarkvaraarenduses elutähtis võimekus, mis võimaldab arendajatel eraldada tähendusrikkaid teadmisi ja jõustada kriitilist loogikat erinevate andmetüüpide puhul. Kuigi JavaScript ei paku praegu massiivide jaoks kõrgetasemelisi mustrisobituskonstruktsioone, annab selle rikkalik massiivimeetodite komplekt, eriti Array.prototype.slice(), meile võimu rakendada väga tõhusaid lahendusi.

Mõistes toore jõu lähenemist, optimeerides mälu, vältides selgesõnalist slice()-i sisemistes tsüklites ja luues paindlikke kohandatud võrdlejaid, saate ehitada robustseid ja kohandatavaid mustrisobituslahendusi mis tahes massiivipõhiste andmete jaoks. Pidage alati meeles oma andmete mahtu ja rakenduse jõudlusnõudeid, kui valite rakendusstrateegiat. JavaScripti keele arenedes võime näha rohkem sisseehitatud mustrisobitusfunktsioone, kuid praegu pakuvad siin kirjeldatud tehnikad võimsat ja praktilist tööriistakomplekti arendajatele kogu maailmas.