ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിന്റെ കാതൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു: ഒരു ഹൈ-പെർഫോമൻസ് സ്ട്രിംഗ് പാറ്റേൺ മാച്ചിംഗ് എഞ്ചിൻ നിർമ്മിക്കാം

സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെന്റിന്റെ വിശാലമായ ലോകത്ത്, സ്ട്രിംഗ് പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നത് അടിസ്ഥാനപരവും സർവ്വവ്യാപിയുമായ ഒരു ജോലിയാണ്. ഒരു ടെക്സ്റ്റ് എഡിറ്ററിലെ ലളിതമായ 'കണ്ടെത്തി മാറ്റുക' (find and replace) മുതൽ, ദുരുദ്ദേശ്യപരമായ പേലോഡുകൾക്കായി നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് സ്കാൻ ചെയ്യുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ ഇൻട്രൂഷൻ ഡിറ്റക്ഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ വരെ, ടെക്സ്റ്റിനുള്ളിൽ പാറ്റേണുകൾ കാര്യക്ഷമമായി കണ്ടെത്താനുള്ള കഴിവ് ആധുനിക കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ ഒരു മൂലക്കല്ലാണ്. ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഡെവലപ്പർമാരെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, പ്രകടനം ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തെയും സെർവർ ചെലവുകളെയും നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്ന ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനാൽ, സ്ട്രിംഗ് പാറ്റേൺ മാച്ചിംഗിന്റെ സൂക്ഷ്മതകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഒരു അക്കാദമിക് വ്യായാമം മാത്രമല്ല - അതൊരു നിർണായകമായ പ്രൊഫഷണൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം കൂടിയാണ്.

String.prototype.indexOf(), includes(), കൂടാതെ ശക്തമായ RegExp എഞ്ചിൻ പോലുള്ള ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിന്റെ ബിൽറ്റ്-ഇൻ രീതികൾ ദൈനംദിന ജോലികൾക്കായി നമ്മളെ നന്നായി സഹായിക്കുമെങ്കിലും, ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ടുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അവ പ്രകടനത്തിൽ തടസ്സങ്ങളുണ്ടാക്കാം. ഒരു വലിയ ഡോക്യുമെന്റിൽ ആയിരക്കണക്കിന് കീവേഡുകൾക്കായി തിരയേണ്ടിവരുമ്പോഴോ അല്ലെങ്കിൽ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ലോഗ് എൻട്രികൾ ഒരു കൂട്ടം നിയമങ്ങൾക്കെതിരെ സാധൂകരിക്കേണ്ടിവരുമ്പോഴോ, സാധാരണ സമീപനം പര്യാപ്തമാകില്ല. ഇവിടെയാണ് നമ്മൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ലൈബ്രറിക്കപ്പുറം, കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ച്ചറുകളുടെയും ലോകത്തേക്ക് ആഴത്തിൽ നോക്കി നമ്മുടെ സ്വന്തം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത സ്ട്രിംഗ് പ്രോസസ്സിംഗ് എഞ്ചിൻ നിർമ്മിക്കേണ്ടത്.

ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ് നിങ്ങളെ അടിസ്ഥാനപരമായ, ബ്രൂട്ട്-ഫോഴ്സ് രീതികളിൽ നിന്ന് അഹോ-കൊറാസിക് പോലുള്ള നൂതനവും ഉയർന്ന പ്രകടനവുമുള്ള അൽഗോരിതങ്ങളിലേക്കുള്ള ഒരു യാത്രയിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകും. ചില സമീപനങ്ങൾ എന്തുകൊണ്ടാണ് സമ്മർദ്ദത്തിൽ പരാജയപ്പെടുന്നതെന്നും, മറ്റുള്ളവ എങ്ങനെ സമർത്ഥമായ പ്രീ-കമ്പ്യൂട്ടേഷനിലൂടെയും സ്റ്റേറ്റ് മാനേജ്‌മെന്റിലൂടെയും ലീനിയർ-ടൈം കാര്യക്ഷമത കൈവരിക്കുന്നുവെന്നും നമ്മൾ വിശദമായി പരിശോധിക്കും. ഈ ലേഖനം അവസാനിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ സിദ്ധാന്തം മനസ്സിലാക്കുക മാത്രമല്ല, ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിൽ പ്രായോഗികവും ഉയർന്ന പ്രകടനവുമുള്ള ഒരു മൾട്ടി-പാറ്റേൺ മാച്ചിംഗ് എഞ്ചിൻ ആദ്യം മുതൽ നിർമ്മിക്കാൻ സജ്ജരാകുകയും ചെയ്യും.

സ്ട്രിംഗ് മാച്ചിംഗിന്റെ സർവ്വവ്യാപിത്വം

കോഡിലേക്ക് കടക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, കാര്യക്ഷമമായ സ്ട്രിംഗ് മാച്ചിംഗിനെ ആശ്രയിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വ്യാപ്തി മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഈ ഉപയോഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെ പ്രാധാന്യം മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

• വെബ് ആപ്ലിക്കേഷൻ ഫയർവാളുകൾ (WAFs): സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ ഇൻകമിംഗ് HTTP അഭ്യർത്ഥനകളെ ആയിരക്കണക്കിന് അറിയപ്പെടുന്ന ആക്രമണ സിഗ്നേച്ചറുകൾക്കായി (ഉദാ. SQL ഇൻജക്ഷൻ, ക്രോസ്-സൈറ്റ് സ്ക്രിപ്റ്റിംഗ് പാറ്റേണുകൾ) സ്കാൻ ചെയ്യുന്നു. ഉപയോക്താക്കളുടെ അഭ്യർത്ഥനകൾ വൈകുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ ഇത് മൈക്രോസെക്കൻഡുകൾക്കുള്ളിൽ സംഭവിക്കണം.
• ടെക്സ്റ്റ് എഡിറ്ററുകളും IDE-കളും: സിന്റാക്സ് ഹൈലൈറ്റിംഗ്, ഇന്റലിജന്റ് സെർച്ച്, 'എല്ലാ സംഭവങ്ങളും കണ്ടെത്തുക' (find all occurrences) തുടങ്ങിയ ഫീച്ചറുകൾ വലിയ സോഴ്സ് കോഡ് ഫയലുകളിൽ പോലും ഒന്നിലധികം കീവേഡുകളും പാറ്റേണുകളും വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയുന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
• ഉള്ളടക്ക ഫിൽട്ടറിംഗും മോഡറേഷനും: സോഷ്യൽ മീഡിയ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും ഫോറങ്ങളും ഉപയോക്താക്കൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഉള്ളടക്കത്തെ അനുചിതമായ വാക്കുകളുടെയോ ശൈലികളുടെയോ ഒരു വലിയ നിഘണ്ടുവിനെതിരെ തത്സമയം സ്കാൻ ചെയ്യുന്നു.
• ബയോ ഇൻഫോർമാറ്റിക്സ്: ശാസ്ത്രജ്ഞർ വലിയ ഡിഎൻഎ ശൃംഖലകളിൽ (ടെക്സ്റ്റ്) പ്രത്യേക ജീൻ സീക്വൻസുകൾ (പാറ്റേണുകൾ) തിരയുന്നു. ഈ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമത ജനിതക ഗവേഷണത്തിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
• ഡാറ്റാ ലോസ് പ്രിവൻഷൻ (DLP) സിസ്റ്റങ്ങൾ: ഡാറ്റാ ലംഘനങ്ങൾ തടയുന്നതിനായി ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് നമ്പറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ആന്തരിക പ്രോജക്റ്റ് കോഡ് നെയിമുകൾ പോലുള്ള സെൻസിറ്റീവ് വിവര പാറ്റേണുകൾക്കായി ഈ ഉപകരണങ്ങൾ പുറത്തേക്ക് പോകുന്ന ഇമെയിലുകളും ഫയലുകളും സ്കാൻ ചെയ്യുന്നു.
• സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾ: അവയുടെ കാതലിൽ, സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾ വെബ്ബിനെ ഇൻഡെക്സ് ചെയ്യുകയും ഉപയോക്താക്കൾ തിരയുന്ന പാറ്റേണുകൾ അടങ്ങിയ ഡോക്യുമെന്റുകൾ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേൺ മാച്ചറുകളാണ്.

ഈ ഓരോ സാഹചര്യത്തിലും, പ്രകടനം ഒരു ആഡംബരമല്ല; അതൊരു പ്രധാന ആവശ്യകതയാണ്. വേഗത കുറഞ്ഞ ഒരു അൽഗോരിതം സുരക്ഷാ വീഴ്ചകൾക്കോ, മോശം ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിനോ, അല്ലെങ്കിൽ താങ്ങാനാവാത്ത കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവുകൾക്കോ ഇടയാക്കും.

ലളിതമായ സമീപനവും അതിൻ്റെ അനിവാര്യമായ തടസ്സവും

ഒരു ടെക്സ്റ്റിൽ ഒരു പാറ്റേൺ കണ്ടെത്താനുള്ള ഏറ്റവും ലളിതമായ മാർഗ്ഗം ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങാം: ബ്രൂട്ട്-ഫോഴ്സ് രീതി. ഇതിന്റെ യുക്തി ലളിതമാണ്: പാറ്റേൺ ടെക്സ്റ്റിന് മുകളിലൂടെ ഓരോ പ്രാവശ്യവും ഒരു അക്ഷരം വീതം നീക്കുക, ഓരോ സ്ഥാനത്തും പാറ്റേൺ ടെക്സ്റ്റിന്റെ അനുബന്ധ ഭാഗവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക.

ഒരു ബ്രൂട്ട്-ഫോഴ്സ് നിർവ്വഹണം

ഒരു വലിയ ടെക്സ്റ്റിനുള്ളിൽ ഒരൊറ്റ പാറ്റേണിന്റെ എല്ലാ സംഭവങ്ങളും കണ്ടെത്തണമെന്ന് കരുതുക.

            
function naiveSearch(text, pattern) {
    const textLength = text.length;
    const patternLength = pattern.length;
    const occurrences = [];

    if (patternLength === 0) return [];

    for (let i = 0; i <= textLength - patternLength; i++) {
        let match = true;
        for (let j = 0; j < patternLength; j++) {
            if (text[i + j] !== pattern[j]) {
                match = false;
                break;
            }
        }
        if (match) {
            occurrences.push(i);
        }
    }

    return occurrences;
}

const text = "abracadabra";
const pattern = "abra";
console.log(naiveSearch(text, pattern)); // Output: [0, 7]

            

              
                Copy
              
            
          

എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പരാജയപ്പെടുന്നു: സമയ സങ്കീർണ്ണത വിശകലനം

പുറത്തുള്ള ലൂപ്പ് ഏകദേശം N തവണ പ്രവർത്തിക്കുന്നു (ഇവിടെ N ടെക്സ്റ്റിന്റെ നീളമാണ്), ഉള്ളിലുള്ള ലൂപ്പ് M തവണ പ്രവർത്തിക്കുന്നു (ഇവിടെ M പാറ്റേണിന്റെ നീളമാണ്). ഇത് അൽഗോരിതത്തിന് O(N * M) എന്ന സമയ സങ്കീർണ്ണത നൽകുന്നു. ചെറിയ സ്ട്രിംഗുകൾക്ക് ഇത് തികച്ചും അനുയോജ്യമാണ്. എന്നാൽ 10MB ടെക്സ്റ്റും (ഏകദേശം 10,000,000 അക്ഷരങ്ങൾ) 100 അക്ഷരങ്ങളുള്ള പാറ്റേണും പരിഗണിക്കുക. താരതമ്യങ്ങളുടെ എണ്ണം കോടിക്കണക്കിന് ആകാം.

ഇനി, നമുക്ക് K വ്യത്യസ്ത പാറ്റേണുകൾക്കായി തിരയണമെങ്കിൽ എന്തുചെയ്യും? ഓരോ പാറ്റേണിലൂടെയും ലൂപ്പ് ചെയ്ത് നൈവ് സെർച്ച് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് ലളിതമായ വിപുലീകരണം, ഇത് O(K * N * M) എന്ന ഭീകരമായ സങ്കീർണ്ണതയിലേക്ക് നയിക്കും. ഏതൊരു ഗൗരവമേറിയ ആപ്ലിക്കേഷനും ഈ സമീപനം ഇവിടെ പൂർണ്ണമായും പരാജയപ്പെടുന്നു.

ബ്രൂട്ട്-ഫോഴ്സ് രീതിയുടെ പ്രധാന കാര്യക്ഷമതയില്ലായ്മ, പൊരുത്തക്കേടുകളിൽ നിന്ന് അത് ഒന്നും പഠിക്കുന്നില്ല എന്നതാണ്. ഒരു പൊരുത്തക്കേട് സംഭവിക്കുമ്പോൾ, അത് പാറ്റേണിനെ ഒരു സ്ഥാനം മാത്രം മാറ്റി താരതമ്യം വീണ്ടും ആദ്യം മുതൽ ആരംഭിക്കുന്നു, പൊരുത്തക്കേടിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ ദൂരത്തേക്ക് മാറാൻ കഴിയുമായിരുന്നുവെങ്കിൽ പോലും.

അടിസ്ഥാനപരമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ തന്ത്രങ്ങൾ: കഠിനാധ്വാനത്തിന് പകരം ബുദ്ധിപൂർവ്വം ചിന്തിക്കുക

നൈവ് സമീപനത്തിന്റെ പരിമിതികളെ മറികടക്കാൻ, കമ്പ്യൂട്ടർ ശാസ്ത്രജ്ഞർ തിരയൽ ഘട്ടത്തെ അവിശ്വസനീയമാംവിധം വേഗത്തിലാക്കാൻ പ്രീ-കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന മികച്ച അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. അവർ ആദ്യം പാറ്റേണുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു, തുടർന്ന് തിരയൽ സമയത്ത് ടെക്സ്റ്റിന്റെ വലിയ ഭാഗങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ ആ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

സിംഗിൾ പാറ്റേൺ മാച്ചിംഗ്: ബോയർ-മൂർ, കെഎംപി

ഒരു പാറ്റേൺ തിരയുമ്പോൾ, രണ്ട് ക്ലാസിക് അൽഗോരിതങ്ങൾ മുന്നിട്ടുനിൽക്കുന്നു: ബോയർ-മൂറും, നൂത്ത്-മോറിസ്-പ്രാറ്റും (KMP).

• ബോയർ-മൂർ അൽഗോരിതം: പ്രായോഗിക സ്ട്രിംഗ് തിരയലിൽ ഇത് പലപ്പോഴും ഒരു മാനദണ്ഡമാണ്. ഇതിന്റെ മിടുക്ക് രണ്ട് ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്സുകളിലാണ്. ഒന്നാമതായി, ഇത് ഇടത്തുനിന്ന് വലത്തോട്ട് എന്നതിലുപരി വലത്തുനിന്ന് ഇടത്തോട്ടാണ് പാറ്റേൺ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നത്. ഒരു പൊരുത്തക്കേട് സംഭവിക്കുമ്പോൾ, മുന്നോട്ടുള്ള പരമാവധി സുരക്ഷിതമായ ഷിഫ്റ്റ് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഇത് മുൻകൂട്ടി കണക്കാക്കിയ 'ബാഡ് ക്യാരക്ടർ ടേബിൾ' ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നമ്മൾ "EXAMPLE" എന്ന പാറ്റേൺ ഒരു ടെക്സ്റ്റുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഒരു പൊരുത്തക്കേട് കണ്ടെത്തുകയും, ടെക്സ്റ്റിലെ അക്ഷരം 'Z' ആണെങ്കിൽ, 'Z' "EXAMPLE" എന്നതിൽ ഇല്ലെന്ന് നമുക്കറിയാം, അതിനാൽ നമുക്ക് പാറ്റേൺ മുഴുവനായി ഈ പോയിന്റ് കടന്ന് മാറ്റാൻ കഴിയും. ഇത് പലപ്പോഴും പ്രായോഗികമായി സബ്-ലീനിയർ പ്രകടനത്തിന് കാരണമാകുന്നു.
• നൂത്ത്-മോറിസ്-പ്രാറ്റ് (KMP) അൽഗോരിതം: KMP-യുടെ പുതുമ എന്നത് മുൻകൂട്ടി കണക്കാക്കിയ 'പ്രിഫിക്സ് ഫംഗ്ഷൻ' അല്ലെങ്കിൽ ലോങ്ങസ്റ്റ് പ്രോപ്പർ പ്രിഫിക്സ് സഫിക്സ് (LPS) അറേ ആണ്. പാറ്റേണിന്റെ ഏതൊരു പ്രിഫിക്സിനും, അതിന്റെ ഏറ്റവും നീളമേറിയ പ്രോപ്പർ പ്രിഫിക്സും സഫിക്സും ആയതിന്റെ നീളം ഈ അറേ നമ്മോട് പറയുന്നു. ഈ വിവരം ഒരു പൊരുത്തക്കേടിന് ശേഷം അനാവശ്യ താരതമ്യങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ അൽഗോരിതത്തെ അനുവദിക്കുന്നു. ഒരു പൊരുത്തക്കേട് സംഭവിക്കുമ്പോൾ, ഒന്നായി നീക്കുന്നതിന് പകരം, LPS മൂല്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പാറ്റേൺ മാറ്റുന്നു, ഇത് മുമ്പ് പൊരുത്തപ്പെട്ട ഭാഗത്തുനിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി പുനരുപയോഗിക്കുന്നു.

സിംഗിൾ-പാറ്റേൺ തിരയലുകൾക്ക് ഇവ ആകർഷകവും ശക്തവുമാണെങ്കിലും, ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം പരമാവധി കാര്യക്ഷമതയോടെ ഒന്നിലധികം പാറ്റേണുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു എഞ്ചിൻ നിർമ്മിക്കുക എന്നതാണ്. അതിനായി, നമുക്ക് മറ്റൊരു തരം സമീപനം ആവശ്യമാണ്.

മൾട്ടി-പാറ്റേൺ മാച്ചിംഗ്: അഹോ-കൊറാസിക് അൽഗോരിതം

ആൽഫ്രഡ് അഹോയും മാർഗരറ്റ് കൊറാസിക്കും ചേർന്ന് വികസിപ്പിച്ച അഹോ-കൊറാസിക് അൽഗോരിതം, ഒരു ടെക്സ്റ്റിൽ ഒന്നിലധികം പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ മുൻപന്തിയിലാണ്. യൂനിക്സ് കമാൻഡ് `fgrep` പോലുള്ള ടൂളുകൾക്ക് അടിസ്ഥാനമിടുന്നത് ഈ അൽഗോരിതമാണ്. ഇതിന്റെ പ്രത്യേകത, ഇതിന്റെ തിരയൽ സമയം O(N + L + Z) എന്നതാണ്. ഇവിടെ N ടെക്സ്റ്റിന്റെ നീളം, L എല്ലാ പാറ്റേണുകളുടെയും ആകെ നീളം, Z പൊരുത്തങ്ങളുടെ എണ്ണം എന്നിവയാണ്. തിരയൽ സങ്കീർണ്ണതയിൽ പാറ്റേണുകളുടെ എണ്ണം (K) ഒരു ഗുണനഘടകമല്ല എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കുക! ഇതൊരു വലിയ മെച്ചപ്പെടുത്തലാണ്.

ഇതെങ്ങനെയാണ് ഇത് നേടുന്നത്? രണ്ട് പ്രധാന ഡാറ്റാ ഘടനകൾ സംയോജിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്:

1. ഒരു ട്രൈ (പ്രിഫിക്സ് ട്രീ): ഇത് ആദ്യം എല്ലാ പാറ്റേണുകളും അടങ്ങുന്ന ഒരു ട്രൈ നിർമ്മിക്കുന്നു (നമ്മുടെ കീവേഡുകളുടെ നിഘണ്ടു).
2. ഫെയിലിയർ ലിങ്കുകൾ: തുടർന്ന് അത് ട്രൈയെ 'ഫെയിലിയർ ലിങ്കുകൾ' ഉപയോഗിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഒരു നോഡിനുള്ള ഫെയിലിയർ ലിങ്ക്, ആ നോഡിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന സ്ട്രിംഗിന്റെ ഏറ്റവും നീളമേറിയ പ്രോപ്പർ സഫിക്സിലേക്ക് വിരൽ ചൂണ്ടുന്നു, അത് ട്രൈയിലെ ഏതെങ്കിലും പാറ്റേണിന്റെ പ്രിഫിക്സുമായിരിക്കണം.

ഈ സംയോജിത ഘടന ഒരു ഫൈനൈറ്റ് ഓട്ടോമാറ്റൺ രൂപീകരിക്കുന്നു. തിരയൽ സമയത്ത്, നമ്മൾ ടെക്സ്റ്റ് ഓരോ അക്ഷരമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, ഓട്ടോമാറ്റണിലൂടെ നീങ്ങുന്നു. ഒരു ക്യാരക്ടർ ലിങ്ക് പിന്തുടരാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, നമ്മൾ ഒരു ഫെയിലിയർ ലിങ്ക് പിന്തുടരുന്നു. ഇൻപുട്ട് ടെക്സ്റ്റിലെ അക്ഷരങ്ങൾ വീണ്ടും സ്കാൻ ചെയ്യാതെ തന്നെ തിരയൽ തുടരാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു.

റെഗുലർ എക്സ്പ്രഷനുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു കുറിപ്പ്

ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിന്റെ `RegExp` എഞ്ചിൻ അവിശ്വസനീയമാംവിധം ശക്തവും ഉയർന്ന തോതിൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തതുമാണ്, ഇത് പലപ്പോഴും നേറ്റീവ് C++-ൽ നടപ്പിലാക്കുന്നു. പല ജോലികൾക്കും, നന്നായി എഴുതിയ ഒരു റെഗുലർ എക്സ്പ്രഷൻ ആണ് ഏറ്റവും നല്ല ഉപകരണം. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് ഒരു പ്രകടന കെണിയാകാനും സാധ്യതയുണ്ട്.

• വിനാശകരമായ ബാക്ക്‌ട്രാക്കിംഗ്: നെസ്റ്റഡ് ക്വാണ്ടിഫയറുകളും ആൾട്ടർനേഷനും (ഉദാ. (a|b|c*)*) ഉള്ള മോശമായി നിർമ്മിച്ച റെഗുലർ എക്സ്പ്രഷനുകൾ ചില ഇൻപുട്ടുകളിൽ എക്‌സ്‌പോണൻഷ്യൽ റൺടൈമുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ഇത് നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനെയോ സെർവറിനെയോ നിശ്ചലമാക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.
• ഓവർഹെഡ്: സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു റെഗുലർ എക്സ്പ്രഷൻ കംപൈൽ ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു പ്രാരംഭ ചെലവുണ്ട്. ഒരു വലിയ കൂട്ടം ലളിതവും നിശ്ചിതവുമായ സ്ട്രിംഗുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന്, ഒരു റെഗുലർ എക്സ്പ്രഷൻ എഞ്ചിന്റെ ഓവർഹെഡ് അഹോ-കൊറാസിക് പോലുള്ള ഒരു പ്രത്യേക അൽഗോരിതത്തേക്കാൾ കൂടുതലായിരിക്കാം.

ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടിപ്പ്: ഒന്നിലധികം കീവേഡുകൾക്കായി റെഗുലർ എക്സ്പ്രഷൻ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, അവയെ കാര്യക്ഷമമായി സംയോജിപ്പിക്കുക. str.match(/cat|)|str.match(/dog/)|str.match(/bird/) എന്നതിന് പകരം, ഒരൊറ്റ റെഗുലർ എക്സ്പ്രഷൻ ഉപയോഗിക്കുക: str.match(/cat|dog|bird/g). എഞ്ചിന് ഈ ഒരൊറ്റ പാസ്സ് കൂടുതൽ മികച്ച രീതിയിൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

നമ്മുടെ അഹോ-കൊറാസിക് എഞ്ചിൻ നിർമ്മിക്കുന്നു: ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഗൈഡ്

നമുക്ക് ഈ ശക്തമായ എഞ്ചിൻ ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിൽ നിർമ്മിക്കാം. നമ്മൾ ഇത് മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങളായി ചെയ്യും: അടിസ്ഥാന ട്രൈ നിർമ്മിക്കുക, ഫെയിലിയർ ലിങ്കുകൾ ചേർക്കുക, ഒടുവിൽ, സെർച്ച് ഫംഗ്ഷൻ നടപ്പിലാക്കുക.

ഘട്ടം 1: ട്രൈ ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ച്ചർ അടിസ്ഥാനം

ട്രൈ ഒരു ട്രീ പോലുള്ള ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ച്ചറാണ്, അതിൽ ഓരോ നോഡും ഒരു അക്ഷരത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. റൂട്ടിൽ നിന്ന് ഒരു നോഡിലേക്കുള്ള പാതകൾ പ്രിഫിക്സുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഒരു സമ്പൂർണ്ണ പാറ്റേണിന്റെ അവസാനത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന നോഡുകളിലേക്ക് നമ്മൾ ഒരു `output` അറേ ചേർക്കും.

            
class TrieNode {
    constructor() {
        this.children = {}; // Maps characters to other TrieNodes
        this.isEndOfWord = false;
        this.output = []; // Stores patterns that end at this node
        this.failureLink = null; // To be added later
    }
}

class AhoCorasickEngine {
    constructor(patterns) {
        this.root = new TrieNode();
        this.buildTrie(patterns);
        this.buildFailureLinks();
    }

    /**
     * Builds the basic Trie from a list of patterns.
     */
    buildTrie(patterns) {
        for (const pattern of patterns) {
            if (typeof pattern !== 'string' || pattern.length === 0) continue;
            let currentNode = this.root;
            for (const char of pattern) {
                if (!currentNode.children[char]) {
                    currentNode.children[char] = new TrieNode();
                }
                currentNode = currentNode.children[char];
            }
            currentNode.isEndOfWord = true;
            currentNode.output.push(pattern);
        }
    }

    // ... buildFailureLinks and search methods to come
}

            

              
                Copy
              
            
          

ഘട്ടം 2: ഫെയിലിയർ ലിങ്കുകളുടെ வலை നെയ്യുന്നു

ഇതാണ് ഏറ്റവും നിർണ്ണായകവും ആശയപരമായി സങ്കീർണ്ണവുമായ ഭാഗം. എല്ലാ നോഡുകൾക്കുമായി ഫെയിലിയർ ലിങ്കുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ റൂട്ടിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച് നമ്മൾ ഒരു ബ്രെഡ്ത്ത്-ഫസ്റ്റ് സെർച്ച് (BFS) ഉപയോഗിക്കും. റൂട്ടിന്റെ ഫെയിലിയർ ലിങ്ക് അതിലേക്ക് തന്നെ വിരൽ ചൂണ്ടുന്നു. മറ്റേതൊരു നോഡിനും, അതിന്റെ ഫെയിലിയർ ലിങ്ക് കണ്ടെത്തുന്നത് അതിന്റെ പാരന്റിന്റെ ഫെയിലിയർ ലിങ്കിലൂടെ സഞ്ചരിച്ച് നിലവിലെ നോഡിന്റെ അക്ഷരത്തിനായി ഒരു പാതയുണ്ടോ എന്ന് നോക്കിയാണ്.

            
// Add this method inside the AhoCorasickEngine class

buildFailureLinks() {
    const queue = [];
    this.root.failureLink = this.root; // The root's failure link points to itself

    // Start BFS with the children of the root
    for (const char in this.root.children) {
        const node = this.root.children[char];
        node.failureLink = this.root;
        queue.push(node);
    }

    while (queue.length > 0) {
        const currentNode = queue.shift();

        for (const char in currentNode.children) {
            const nextNode = currentNode.children[char];
            let failureNode = currentNode.failureLink;

            // Traverse failure links until we find a node with a transition for the current character,
            // or we reach the root.
            while (failureNode.children[char] === undefined && failureNode !== this.root) {
                failureNode = failureNode.failureLink;
            }

            if (failureNode.children[char]) {
                nextNode.failureLink = failureNode.children[char];
            } else {
                nextNode.failureLink = this.root;
            }

            // Also, merge the output of the failure link node with the current node's output.
            // This ensures we find patterns that are suffixes of other patterns (e.g., finding "he" in "she").
            nextNode.output.push(...nextNode.failureLink.output);

            queue.push(nextNode);
        }
    }
}

            

              
                Copy
              
            
          

ഘട്ടം 3: അതിവേഗ സെർച്ച് ഫംഗ്ഷൻ

നമ്മുടെ പൂർണ്ണമായി നിർമ്മിച്ച ഓട്ടോമാറ്റൺ ഉപയോഗിച്ച്, തിരയൽ മനോഹരവും കാര്യക്ഷമവുമാകുന്നു. നമ്മൾ ഇൻപുട്ട് ടെക്സ്റ്റിനെ ഓരോ അക്ഷരമായി നമ്മുടെ ട്രൈയിലൂടെ സഞ്ചരിക്കുന്നു. ഒരു നേരിട്ടുള്ള പാത നിലവിലില്ലെങ്കിൽ, ഒരു പൊരുത്തം കണ്ടെത്തുകയോ റൂട്ടിലേക്ക് മടങ്ങുകയോ ചെയ്യുന്നതുവരെ നമ്മൾ ഫെയിലിയർ ലിങ്ക് പിന്തുടരുന്നു. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും, ഏതെങ്കിലും പൊരുത്തങ്ങൾക്കായി നമ്മൾ നിലവിലെ നോഡിന്റെ `output` അറേ പരിശോധിക്കുന്നു.

            
// Add this method inside the AhoCorasickEngine class

search(text) {
    let currentNode = this.root;
    const results = [];

    for (let i = 0; i < text.length; i++) {
        const char = text[i];

        while (currentNode.children[char] === undefined && currentNode !== this.root) {
            currentNode = currentNode.failureLink;
        }

        if (currentNode.children[char]) {
            currentNode = currentNode.children[char];
        } 
        // If we are at the root and there's no path for the current char, we stay at the root.

        if (currentNode.output.length > 0) {
            for (const pattern of currentNode.output) {
                results.push({
                    pattern: pattern,
                    index: i - pattern.length + 1
                });
            }
        }
    }

    return results;
}

            

              
                Copy
              
            
          

എല്ലാം ഒരുമിച്ച് ചേർക്കുന്നു: ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ഉദാഹരണം

            
// (Include the full TrieNode and AhoCorasickEngine class definitions from above)

const patterns = ["he", "she", "his", "hers"];
const text = "ushers";

const engine = new AhoCorasickEngine(patterns);
const matches = engine.search(text);

console.log(matches);
// Expected Output:
// [
//   { pattern: 'he', index: 2 },
//   { pattern: 'she', index: 1 },
//   { pattern: 'hers', index: 2 }
// ]

            

              
                Copy
              
            
          

"ushers" എന്ന വാക്കിലെ 5-ാം ഇൻഡെക്സിൽ അവസാനിക്കുന്ന "he", "hers" എന്നിവയും, 3-ാം ഇൻഡെക്സിൽ അവസാനിക്കുന്ന "she" എന്നതും നമ്മുടെ എഞ്ചിൻ എങ്ങനെ ശരിയായി കണ്ടെത്തിയെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. ഇത് ഫെയിലിയർ ലിങ്കുകളുടെയും സംയോജിപ്പിച്ച ഔട്ട്പുട്ടുകളുടെയും ശക്തി പ്രകടമാക്കുന്നു.

അൽഗോരിതത്തിനപ്പുറം: എഞ്ചിൻ-തല, പരിസ്ഥിതി ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ

നല്ലൊരു അൽഗോരിതം നമ്മുടെ എഞ്ചിന്റെ ഹൃദയമാണ്, എന്നാൽ V8 (ക്രോമിലും നോഡ്.ജെഎസിലും) പോലുള്ള ഒരു ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് പരിതസ്ഥിതിയിൽ ഏറ്റവും മികച്ച പ്രകടനത്തിനായി, നമുക്ക് കൂടുതൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ പരിഗണിക്കാവുന്നതാണ്.

• പ്രീ-കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ പ്രധാനമാണ്: അഹോ-കൊറാസിക് ഓട്ടോമാറ്റൺ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവ് ഒരു തവണ മാത്രമേ ഉണ്ടാകൂ. നിങ്ങളുടെ പാറ്റേണുകളുടെ കൂട്ടം സ്ഥിരമാണെങ്കിൽ (ഒരു WAF റൂൾസെറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രൊഫാനിറ്റി ഫിൽട്ടർ പോലെ), എഞ്ചിൻ ഒരു തവണ നിർമ്മിച്ച് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് തിരയലുകൾക്കായി പുനരുപയോഗിക്കുക. ഇത് സജ്ജീകരണ ചെലവിനെ ഏതാണ്ട് പൂജ്യത്തിലേക്ക് കുറയ്ക്കുന്നു.
• സ്ട്രിംഗ് റെപ്രസെന്റേഷൻ: ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് എഞ്ചിനുകൾക്ക് ഉയർന്ന തോതിൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ആന്തരിക സ്ട്രിംഗ് റെപ്രസെന്റേഷനുകളുണ്ട്. ഒരു ടൈറ്റ് ലൂപ്പിൽ ധാരാളം ചെറിയ സബ്സ്ട്രിംഗുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുക (ഉദാ. text.substring() ആവർത്തിച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നത്). ഇൻഡെക്സ് ഉപയോഗിച്ച് അക്ഷരങ്ങൾ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നത് (text[i]) സാധാരണയായി വളരെ വേഗതയേറിയതാണ്.
• മെമ്മറി മാനേജ്മെന്റ്: വളരെ വലിയ ഒരു കൂട്ടം പാറ്റേണുകൾക്ക്, ട്രൈക്ക് കാര്യമായ മെമ്മറി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ഇത് ശ്രദ്ധിക്കുക. അത്തരം സന്ദർഭങ്ങളിൽ, റോളിംഗ് ഹാഷുകളുള്ള റാബിൻ-കാർപ്പ് പോലുള്ള മറ്റ് അൽഗോരിതങ്ങൾ വേഗതയും മെമ്മറിയും തമ്മിൽ വ്യത്യസ്തമായ ഒരു ട്രേഡ്-ഓഫ് വാഗ്ദാനം ചെയ്തേക്കാം.
• വെബ്അസെംബ്ലി (WASM): ഏറ്റവും ആവശ്യകതയുള്ളതും പ്രകടനം നിർണ്ണായകവുമായ ജോലികൾക്കായി, നിങ്ങൾക്ക് റസ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ C++ പോലുള്ള ഒരു ഭാഷയിൽ കോർ മാച്ചിംഗ് ലോജിക് നടപ്പിലാക്കുകയും അത് വെബ്അസെംബ്ലിയിലേക്ക് കംപൈൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യാം. ഇത് നിങ്ങൾക്ക് ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഇൻ്റർപ്രെട്ടറിനെയും JIT കംപൈലറിനെയും മറികടന്ന്, നിങ്ങളുടെ കോഡിന്റെ ഹോട്ട് പാത്തിന് നേറ്റീവ് പ്രകടനം നൽകുന്നു. ഇതൊരു നൂതന സാങ്കേതികതയാണ്, പക്ഷേ ആത്യന്തിക വേഗത വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ബെഞ്ച്മാർക്കിംഗ്: അനുമാനിക്കരുത്, തെളിയിക്കുക

അളക്കാൻ കഴിയാത്തത് നിങ്ങൾക്ക് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. നമ്മുടെ കസ്റ്റം എഞ്ചിൻ ലളിതമായ ബദലുകളേക്കാൾ വേഗതയേറിയതാണെന്ന് സാധൂകരിക്കുന്നതിന് ശരിയായ ഒരു ബെഞ്ച്മാർക്ക് സജ്ജീകരിക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്.

ഒരു സാങ്കൽപ്പിക ടെസ്റ്റ് കേസ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാം:

• ടെക്സ്റ്റ്: ഒരു 5MB ടെക്സ്റ്റ് ഫയൽ (ഉദാ. ഒരു നോവൽ).
• പാറ്റേണുകൾ: 500 സാധാരണ ഇംഗ്ലീഷ് വാക്കുകളുടെ ഒരു അറേ.

നമ്മൾ നാല് രീതികൾ താരതമ്യം ചെയ്യും:

1. `indexOf` ഉള്ള ലളിതമായ ലൂപ്പ്: 500 പാറ്റേണുകളിലൂടെയും ലൂപ്പ് ചെയ്യുക, ഓരോന്നിനും text.indexOf(pattern) വിളിക്കുക.
2. സിംഗിൾ കംപൈൽഡ് RegExp: എല്ലാ പാറ്റേണുകളും /word1|word2|...|word500/g പോലുള്ള ഒരു റെഗുലർ എക്സ്പ്രഷനിലേക്ക് സംയോജിപ്പിച്ച് text.match() പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
3. നമ്മുടെ അഹോ-കൊറാസിക് എഞ്ചിൻ: എഞ്ചിൻ ഒരു തവണ നിർമ്മിച്ച് തിരയൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
4. നൈവ് ബ്രൂട്ട്-ഫോഴ്സ്: O(K * N * M) സമീപനം.

ഒരു ലളിതമായ ബെഞ്ച്മാർക്ക് സ്ക്രിപ്റ്റ് ഇങ്ങനെയായിരിക്കാം:

            
console.time("Aho-Corasick Search");
const matches = engine.search(largeText);
console.timeEnd("Aho-Corasick Search");

// Repeat for other methods...

            

              
                Copy
              
            
          

പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഫലങ്ങൾ (ചിത്രീകരണത്തിനായി):

• നൈവ് ബ്രൂട്ട്-ഫോഴ്സ്: > 10,000 ms (അല്ലെങ്കിൽ അളക്കാൻ കഴിയാത്തത്ര വേഗത കുറഞ്ഞത്)
• `indexOf` ഉള്ള ലളിതമായ ലൂപ്പ്: ~1500 ms
• സിംഗിൾ കംപൈൽഡ് RegExp: ~300 ms
• അഹോ-കൊറാസിക് എഞ്ചിൻ: ~50 ms

ഫലങ്ങൾ ഘടനാപരമായ നേട്ടം വ്യക്തമായി കാണിക്കുന്നു. ഉയർന്ന തോതിൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത നേറ്റീവ് RegExp എഞ്ചിൻ മാനുവൽ ലൂപ്പുകളെക്കാൾ വലിയൊരു മെച്ചപ്പെടുത്തലാണെങ്കിലും, ഈ പ്രശ്നത്തിനായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത അഹോ-കൊറാസിക് അൽഗോരിതം വേഗതയിൽ മറ്റൊരു വലിയ കുതിച്ചുചാട്ടം നൽകുന്നു.

ഉപസംഹാരം: ജോലിക്കായി ശരിയായ ഉപകരണം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു

സ്ട്രിംഗ് പാറ്റേൺ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലേക്കുള്ള യാത്ര സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗിന്റെ ഒരു അടിസ്ഥാന സത്യം വെളിപ്പെടുത്തുന്നു: ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള അബ്സ്ട്രാക്ഷനുകളും ബിൽറ്റ്-ഇൻ ഫംഗ്ഷനുകളും ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയ്ക്ക് അമൂല്യമാണെങ്കിലും, അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയാണ് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ നമ്മെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നത്.

നമ്മൾ പഠിച്ചത്:

• നൈവ് സമീപനം ലളിതമാണെങ്കിലും മോശമായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു, ഇത് ആവശ്യകതയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമല്ലാതാക്കുന്നു.
• ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിന്റെ `RegExp` എഞ്ചിൻ ശക്തവും വേഗതയേറിയതുമായ ഒരു ഉപകരണമാണ്, എന്നാൽ പ്രകടനത്തിലെ പിഴവുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ പാറ്റേൺ നിർമ്മാണം ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ ആയിരക്കണക്കിന് നിശ്ചിത സ്ട്രിംഗുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഇത് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പായിരിക്കില്ല.
• അഹോ-കൊറാസിക് പോലുള്ള പ്രത്യേക അൽഗോരിതങ്ങൾ, ലീനിയർ സെർച്ച് സമയം നേടുന്നതിന് സമർത്ഥമായ പ്രീ-കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ (ട്രൈകളും ഫെയിലിയർ ലിങ്കുകളും) ഉപയോഗിച്ച് മൾട്ടി-പാറ്റേൺ മാച്ചിംഗിൽ പ്രകടനത്തിൽ കാര്യമായ കുതിച്ചുചാട്ടം നൽകുന്നു.

ഒരു കസ്റ്റം സ്ട്രിംഗ് മാച്ചിംഗ് എഞ്ചിൻ നിർമ്മിക്കുന്നത് എല്ലാ പ്രോജക്റ്റിനുമുള്ള ഒരു ജോലിയല്ല. എന്നാൽ ഒരു നോഡ്.ജെഎസ് ബാക്കെൻഡിലോ, ഒരു ക്ലയന്റ്-സൈഡ് സെർച്ച് ഫീച്ചറിലോ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സുരക്ഷാ വിശകലന ടൂളിലോ ടെക്സ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗിൽ നിങ്ങൾ ഒരു പ്രകടന തടസ്സം നേരിടുമ്പോൾ, സ്റ്റാൻഡേർഡ് ലൈബ്രറിക്കപ്പുറം നോക്കാനുള്ള അറിവ് നിങ്ങൾക്കിപ്പോൾ ഉണ്ട്. ശരിയായ അൽഗോരിതവും ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ച്ചറും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് വേഗത കുറഞ്ഞതും വിഭവങ്ങൾ കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായ ഒരു പ്രക്രിയയെ മെലിഞ്ഞതും കാര്യക്ഷമവും സ്കെയിലബിളുമായ ഒരു പരിഹാരമാക്കി മാറ്റാൻ കഴിയും.