జావాస్క్రిప్ట్ కోర్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడం: అధిక-పనితీరు గల స్ట్రింగ్ ప్యాటర్న్ మ్యాచింగ్ ఇంజిన్‌ను నిర్మించడం

సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ యొక్క విస్తారమైన ప్రపంచంలో, స్ట్రింగ్ ప్రాసెసింగ్ అనేది ఒక ప్రాథమిక, సర్వవ్యాప్తమైన పని. టెక్స్ట్ ఎడిటర్‌లో సాధారణ 'ఫైండ్ అండ్ రిప్లేస్' నుండి, నెట్‌వర్క్ ట్రాఫిక్‌ను హానికరమైన పేలోడ్‌ల కోసం స్కాన్ చేసే అధునాతన చొరబాటు గుర్తింపు వ్యవస్థల వరకు, టెక్స్ట్‌లో ప్యాటర్న్‌లను సమర్థవంతంగా కనుగొనగల సామర్థ్యం ఆధునిక కంప్యూటింగ్‌కు మూలస్తంభం. జావాస్క్రిప్ట్ డెవలపర్‌లకు, పనితీరు వినియోగదారు అనుభవాన్ని మరియు సర్వర్ ఖర్చులను నేరుగా ప్రభావితం చేసే వాతావరణంలో పనిచేసే వారికి, స్ట్రింగ్ ప్యాటర్న్ మ్యాచింగ్ యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను అర్థం చేసుకోవడం కేవలం విద్యాపరమైన వ్యాయామం కాదు-ఇది ఒక క్లిష్టమైన వృత్తిపరమైన నైపుణ్యం.

జావాస్క్రిప్ట్ యొక్క అంతర్నిర్మిత పద్ధతులైన String.prototype.indexOf(), includes(), మరియు శక్తివంతమైన RegExp ఇంజిన్ రోజువారీ పనులకు బాగా ఉపయోగపడినప్పటికీ, అధిక-త్రూపుట్ అప్లికేషన్‌లలో అవి పనితీరు అడ్డంకులుగా మారవచ్చు. మీరు ఒక భారీ డాక్యుమెంట్‌లో వేలాది కీవర్డ్‌ల కోసం శోధించవలసి వచ్చినప్పుడు, లేదా లక్షలాది లాగ్ ఎంట్రీలను నియమాల సమితికి వ్యతిరేకంగా ధృవీకరించవలసి వచ్చినప్పుడు, సాధారణ విధానం సరిపోదు. ఇక్కడే మనం మన స్వంత ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన స్ట్రింగ్ ప్రాసెసింగ్ ఇంజిన్‌ను నిర్మించడానికి, ప్రామాణిక లైబ్రరీకి అతీతంగా, కంప్యూటర్ సైన్స్ అల్గోరిథంలు మరియు డేటా స్ట్రక్చర్ల ప్రపంచంలోకి లోతుగా చూడాలి.

ఈ సమగ్ర గైడ్ మిమ్మల్ని ప్రాథమిక, బ్రూట్-ఫోర్స్ పద్ధతుల నుండి అహో-కొరాసిక్ వంటి అధునాతన, అధిక-పనితీరు గల అల్గోరిథంల వరకు ఒక ప్రయాణంలో తీసుకెళ్తుంది. కొన్ని విధానాలు ఒత్తిడిలో ఎందుకు విఫలమవుతాయో మరియు ఇతరులు, తెలివైన ప్రీ-కంప్యూటేషన్ మరియు స్టేట్ మేనేజ్‌మెంట్ ద్వారా, లీనియర్-టైమ్ సామర్థ్యాన్ని ఎలా సాధిస్తాయో మేము విశ్లేషిస్తాము. చివరికి, మీరు సిద్ధాంతాన్ని అర్థం చేసుకోవడమే కాకుండా, జావాస్క్రిప్ట్‌లో మొదటి నుండి ఒక ఆచరణాత్మక, అధిక-పనితీరు గల, బహుళ-ప్యాటర్న్ మ్యాచింగ్ ఇంజిన్‌ను నిర్మించడానికి సన్నద్ధులవుతారు.

స్ట్రింగ్ మ్యాచింగ్ యొక్క సర్వవ్యాప్త స్వభావం

కోడ్‌లోకి ప్రవేశించే ముందు, సమర్థవంతమైన స్ట్రింగ్ మ్యాచింగ్‌పై ఆధారపడే అప్లికేషన్‌ల యొక్క విస్తృత పరిధిని అభినందించడం చాలా అవసరం. ఈ వినియోగ సందర్భాలను గుర్తించడం ఆప్టిమైజేషన్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను సందర్భోచితంగా మార్చడంలో సహాయపడుతుంది.

• వెబ్ అప్లికేషన్ ఫైర్‌వాల్స్ (WAFs): సెక్యూరిటీ సిస్టమ్‌లు వేలాది తెలిసిన దాడి సంతకాల (ఉదా., SQL ఇంజెక్షన్, క్రాస్-సైట్ స్క్రిప్టింగ్ ప్యాటర్న్‌లు) కోసం ఇన్‌కమింగ్ HTTP అభ్యర్థనలను స్కాన్ చేస్తాయి. వినియోగదారు అభ్యర్థనలను ఆలస్యం చేయకుండా ఉండటానికి ఇది మైక్రోసెకన్లలో జరగాలి.
• టెక్స్ట్ ఎడిటర్లు & IDEలు: సింటాక్స్ హైలైటింగ్, ఇంటెలిజెంట్ సెర్చ్, మరియు 'ఫైండ్ ఆల్ అక్కరెన్సెస్' వంటి ఫీచర్లు పెద్ద సోర్స్ కోడ్ ఫైళ్ళలో బహుళ కీవర్డ్‌లు మరియు ప్యాటర్న్‌లను త్వరగా గుర్తించడంపై ఆధారపడి ఉంటాయి.
• కంటెంట్ ఫిల్టరింగ్ & మోడరేషన్: సోషల్ మీడియా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు ఫోరమ్‌లు అనుచితమైన పదాలు లేదా పదబంధాల యొక్క పెద్ద నిఘంటువుకు వ్యతిరేకంగా నిజ-సమయంలో వినియోగదారు-సృష్టించిన కంటెంట్‌ను స్కాన్ చేస్తాయి.
• బయోఇన్ఫర్మాటిక్స్: శాస్త్రవేత్తలు భారీ DNA స్ట్రాండ్లలో (టెక్స్ట్) నిర్దిష్ట జన్యు శ్రేణుల (ప్యాటర్న్‌ల) కోసం శోధిస్తారు. ఈ అల్గోరిథంల సామర్థ్యం జన్యు పరిశోధనకు అత్యంత ముఖ్యం.
• డేటా లాస్ ప్రివెన్షన్ (DLP) సిస్టమ్స్: ఈ సాధనాలు డేటా ఉల్లంఘనలను నివారించడానికి క్రెడిట్ కార్డ్ నంబర్లు లేదా అంతర్గత ప్రాజెక్ట్ కోడ్‌నేమ్‌ల వంటి సున్నితమైన సమాచార ప్యాటర్న్‌ల కోసం అవుట్‌గోయింగ్ ఇమెయిల్‌లు మరియు ఫైల్‌లను స్కాన్ చేస్తాయి.
• సెర్చ్ ఇంజిన్లు: వాటి మూలంలో, సెర్చ్ ఇంజిన్లు అధునాతన ప్యాటర్న్ మ్యాచర్‌లు, వెబ్‌ను ఇండెక్స్ చేస్తాయి మరియు వినియోగదారు-ప్రశ్నించిన ప్యాటర్న్‌లను కలిగి ఉన్న డాక్యుమెంట్‌లను కనుగొంటాయి.

ఈ ప్రతి దృష్టాంతంలో, పనితీరు అనేది విలాసవంతమైనది కాదు; ఇది ఒక ప్రధాన అవసరం. నెమ్మదిగా ఉండే అల్గోరిథం భద్రతా లోపాలకు, పేలవమైన వినియోగదారు అనుభవానికి, లేదా నిషేధాత్మక గణన ఖర్చులకు దారితీయవచ్చు.

సాధారణ విధానం మరియు దాని అనివార్యమైన అడ్డంకి

ఒక టెక్స్ట్‌లో ప్యాటర్న్‌ను కనుగొనడానికి అత్యంత సూటిగా ఉండే మార్గంతో ప్రారంభిద్దాం: బ్రూట్-ఫోర్స్ పద్ధతి. దీని తర్కం చాలా సులభం: టెక్స్ట్‌పై ప్యాటర్న్‌ను ఒకేసారి ఒక అక్షరం చొప్పున జరపండి మరియు ప్రతి స్థానంలో, ప్యాటర్న్ సంబంధిత టెక్స్ట్ విభాగానికి సరిపోలుతుందో లేదో తనిఖీ చేయండి.

ఒక బ్రూట్-ఫోర్స్ ఇంప్లిమెంటేషన్

ఒక పెద్ద టెక్స్ట్‌లో ఒకే ప్యాటర్న్ యొక్క అన్ని ఉనికిలను కనుగొనాలనుకుంటున్నామని ఊహించుకోండి.

            
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
              
            
          

ఇది ఎందుకు విఫలమవుతుంది: టైమ్ కాంప్లెక్సిటీ విశ్లేషణ

బయటి లూప్ సుమారుగా N సార్లు (ఇక్కడ N టెక్స్ట్ పొడవు) నడుస్తుంది, మరియు లోపలి లూప్ M సార్లు (ఇక్కడ M ప్యాటర్న్ పొడవు) నడుస్తుంది. ఇది అల్గోరిథంకు O(N * M) యొక్క టైమ్ కాంప్లెక్సిటీని ఇస్తుంది. చిన్న స్ట్రింగ్‌ల కోసం, ఇది పూర్తిగా ఫర్వాలేదు. కానీ ఒక 10MB టెక్స్ట్ (≈10,000,000 అక్షరాలు) మరియు 100-అక్షరాల ప్యాటర్న్‌ను పరిగణించండి. పోలికల సంఖ్య బిలియన్లలో ఉండవచ్చు.

ఇప్పుడు, మనం K విభిన్న ప్యాటర్న్‌ల కోసం శోధించవలసి వస్తే? సాధారణ పొడిగింపు ఏమిటంటే, మన ప్యాటర్న్‌ల ద్వారా లూప్ చేసి, ప్రతిదానికి సాధారణ శోధనను అమలు చేయడం, ఇది O(K * N * M) యొక్క భయంకరమైన కాంప్లెక్సిటీకి దారితీస్తుంది. ఏదైనా తీవ్రమైన అప్లికేషన్ కోసం ఈ విధానం పూర్తిగా విఫలమవుతుంది.

బ్రూట్-ఫోర్స్ పద్ధతి యొక్క ప్రధాన అసమర్థత ఏమిటంటే, అది అసమానతల నుండి ఏమీ నేర్చుకోదు. ఒక అసమానత సంభవించినప్పుడు, అది ప్యాటర్న్‌ను కేవలం ఒక స్థానం మాత్రమే జరుపుతుంది మరియు పోలికను మళ్లీ ప్రారంభిస్తుంది, అసమానత నుండి వచ్చిన సమాచారం మనకు చాలా దూరం జరపమని చెప్పగలిగినప్పటికీ.

ప్రాథమిక ఆప్టిమైజేషన్ వ్యూహాలు: కష్టపడి కాకుండా, తెలివిగా ఆలోచించడం

సాధారణ విధానం యొక్క పరిమితులను అధిగమించడానికి, కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్తలు శోధన దశను అద్భుతంగా వేగవంతం చేయడానికి ప్రీ-కంప్యూటేషన్‌ను ఉపయోగించే అద్భుతమైన అల్గోరిథంలను అభివృద్ధి చేశారు. వారు మొదట ప్యాటర్న్(ల) గురించి సమాచారాన్ని సేకరిస్తారు, ఆపై శోధన సమయంలో టెక్స్ట్ యొక్క పెద్ద భాగాలను దాటవేయడానికి ఆ సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తారు.

సింగిల్ ప్యాటర్న్ మ్యాచింగ్: బోయర్-మూర్ మరియు KMP

ఒకే ప్యాటర్న్ కోసం శోధిస్తున్నప్పుడు, రెండు క్లాసిక్ అల్గోరిథంలు ఆధిపత్యం చెలాయిస్తాయి: బోయర్-మూర్ మరియు నూత్-మోరిస్-ప్రాట్ (KMP).

• బోయర్-మూర్ అల్గోరిథం: ఇది ఆచరణాత్మక స్ట్రింగ్ శోధనకు తరచుగా బెంచ్‌మార్క్. దీని మేధస్సు రెండు హ్యూరిస్టిక్స్‌లో ఉంది. మొదట, ఇది ప్యాటర్న్‌ను ఎడమ నుండి కుడికి కాకుండా కుడి నుండి ఎడమకు సరిపోల్చుతుంది. ఒక అసమానత సంభవించినప్పుడు, ఇది ముందుకు గరిష్ట సురక్షితమైన షిఫ్ట్‌ను నిర్ణయించడానికి ముందుగా గణించబడిన 'బ్యాడ్ క్యారెక్టర్ టేబుల్'ను ఉపయోగిస్తుంది. ఉదాహరణకు, మనం టెక్స్ట్‌కు వ్యతిరేకంగా "EXAMPLE"ని సరిపోల్చి, ఒక అసమానతను కనుగొంటే, మరియు టెక్స్ట్‌లోని అక్షరం 'Z' అయితే, "EXAMPLE"లో 'Z' కనిపించదని మనకు తెలుసు, కాబట్టి మనం మొత్తం ప్యాటర్న్‌ను ఈ స్థానం దాటి జరపవచ్చు. ఇది ఆచరణలో తరచుగా సబ్-లీనియర్ పనితీరుకు దారితీస్తుంది.
• నూత్-మోరిస్-ప్రాట్ (KMP) అల్గోరిథం: KMP యొక్క ఆవిష్కరణ ముందుగా గణించబడిన 'ప్రిఫిక్స్ ఫంక్షన్' లేదా లాంగెస్ట్ ప్రాపర్ ప్రిఫిక్స్ సఫిక్స్ (LPS) అర్రే. ఈ అర్రే మనకు, ప్యాటర్న్ యొక్క ఏదైనా ప్రిఫిక్స్ కోసం, పొడవైన ప్రాపర్ ప్రిఫిక్స్ యొక్క పొడవును చెబుతుంది, అది కూడా ఒక సఫిక్స్. ఈ సమాచారం అల్గోరిథం అసమానత తర్వాత పునరావృత పోలికలను నివారించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఒక అసమానత సంభవించినప్పుడు, ఒకటి జరపడానికి బదులుగా, అది LPS విలువ ఆధారంగా ప్యాటర్న్‌ను జరుపుతుంది, గతంలో సరిపోలిన భాగం నుండి సమాచారాన్ని సమర్థవంతంగా పునర్వినియోగిస్తుంది.

ఇవి సింగిల్-ప్యాటర్న్ శోధనల కోసం ఆసక్తికరంగా మరియు శక్తివంతంగా ఉన్నప్పటికీ, మన లక్ష్యం బహుళ ప్యాటర్న్‌లను గరిష్ట సామర్థ్యంతో నిర్వహించే ఇంజిన్‌ను నిర్మించడం. దాని కోసం, మనకు వేరే రకమైన శక్తి అవసరం.

మల్టీ-ప్యాటర్న్ మ్యాచింగ్: అహో-కొరాసిక్ అల్గోరిథం

అల్ఫ్రెడ్ అహో మరియు మార్గరెట్ కొరాసిక్ అభివృద్ధి చేసిన అహో-కొరాసిక్ అల్గోరిథం, ఒక టెక్స్ట్‌లో బహుళ ప్యాటర్న్‌లను కనుగొనడంలో నిస్సందేహంగా విజేత. ఇది యునిక్స్ కమాండ్ `fgrep` వంటి సాధనాలకు ఆధారం. దీని మ్యాజిక్ ఏమిటంటే, దాని శోధన సమయం O(N + L + Z), ఇక్కడ N టెక్స్ట్ పొడవు, L అన్ని ప్యాటర్న్‌ల మొత్తం పొడవు, మరియు Z సరిపోలికల సంఖ్య. శోధన కాంప్లెక్సిటీలో ప్యాటర్న్‌ల సంఖ్య (K) గుణకం కాదని గమనించండి! ఇది ఒక అద్భుతమైన మెరుగుదల.

ఇది ఎలా సాధిస్తుంది? రెండు కీలక డేటా స్ట్రక్చర్‌లను కలపడం ద్వారా:

1. ట్రై (ప్రిఫిక్స్ ట్రీ): ఇది మొదట అన్ని ప్యాటర్న్‌లను (మన కీవర్డ్‌ల నిఘంటువు) కలిగి ఉన్న ఒక ట్రైని నిర్మిస్తుంది.
2. ఫెయిల్యూర్ లింక్స్: ఆ తర్వాత అది ట్రైని 'ఫెయిల్యూర్ లింక్స్' తో పెంచుతుంది. ఒక నోడ్ కోసం ఫెయిల్యూర్ లింక్, ఆ నోడ్ ద్వారా సూచించబడిన స్ట్రింగ్ యొక్క పొడవైన ప్రాపర్ సఫిక్స్ వైపు సూచిస్తుంది, అది ట్రైలోని ఏదైనా ప్యాటర్న్ యొక్క ప్రిఫిక్స్ కూడా అవుతుంది.

ఈ మిశ్రమ నిర్మాణం ఒక ఫైనైట్ ఆటోమేటన్‌ను ఏర్పరుస్తుంది. శోధన సమయంలో, మనం టెక్స్ట్‌ను ఒకేసారి ఒక అక్షరం ప్రాసెస్ చేస్తాము, ఆటోమేటన్ ద్వారా కదులుతాము. మనం ఒక అక్షర లింక్‌ను అనుసరించలేకపోతే, మనం ఒక ఫెయిల్యూర్ లింక్‌ను అనుసరిస్తాము. ఇది ఇన్‌పుట్ టెక్స్ట్‌లోని అక్షరాలను మళ్లీ స్కాన్ చేయకుండానే శోధనను కొనసాగించడానికి అనుమతిస్తుంది.

రెగ్యులర్ ఎక్స్‌ప్రెషన్స్‌పై ఒక గమనిక

జావాస్క్రిప్ట్ యొక్క RegExp ఇంజిన్ చాలా శక్తివంతమైనది మరియు అధికంగా ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది, తరచుగా నేటివ్ C++ లో అమలు చేయబడుతుంది. చాలా పనులకు, చక్కగా వ్రాసిన రెక్జెక్స్ ఉత్తమ సాధనం. అయితే, ఇది పనితీరుకు ఒక ఉచ్చు కూడా కావచ్చు.

• విపత్కరమైన బ్యాక్‌ట్రాకింగ్: నెస్టెడ్ క్వాంటిఫైయర్‌లు మరియు ఆల్టర్నేషన్‌తో (ఉదా., (a|b|c*)*) పేలవంగా నిర్మించబడిన రెక్జెక్స్‌లు కొన్ని ఇన్‌పుట్‌లపై ఎక్స్‌పొనెన్షియల్ రన్‌టైమ్‌లకు దారితీయవచ్చు. ఇది మీ అప్లికేషన్ లేదా సర్వర్‌ను ఫ్రీజ్ చేయవచ్చు.
• ఓవర్‌హెడ్: ఒక సంక్లిష్టమైన రెక్జెక్స్‌ను కంపైల్ చేయడానికి ప్రారంభ ఖర్చు ఉంటుంది. పెద్ద సంఖ్యలో సాధారణ, స్థిర స్ట్రింగ్‌లను కనుగొనడానికి, రెక్జెక్స్ ఇంజిన్ యొక్క ఓవర్‌హెడ్ అహో-కొరాసిక్ వంటి ప్రత్యేక అల్గోరిథం కంటే ఎక్కువగా ఉండవచ్చు.

ఆప్టిమైజేషన్ చిట్కా: బహుళ కీవర్డ్‌ల కోసం రెక్జెక్స్ ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, వాటిని సమర్థవంతంగా కలపండి. str.match(/cat|)|str.match(/dog/)|str.match(/bird/) బదులుగా, ఒకే రెక్జెక్స్ ఉపయోగించండి: str.match(/cat|dog|bird/g). ఇంజిన్ ఈ సింగిల్ పాస్‌ను చాలా బాగా ఆప్టిమైజ్ చేయగలదు.

మన అహో-కొరాసిక్ ఇంజిన్‌ను నిర్మించడం: ఒక దశల వారీ గైడ్

ఈ శక్తివంతమైన ఇంజిన్‌ను జావాస్క్రిప్ట్‌లో నిర్మించడానికి సిద్ధమవుదాం. మనం దీన్ని మూడు దశల్లో చేస్తాము: ప్రాథమిక ట్రైని నిర్మించడం, ఫెయిల్యూర్ లింక్‌లను జోడించడం, మరియు చివరగా, శోధన ఫంక్షన్‌ను అమలు చేయడం.

దశ 1: ట్రై డేటా స్ట్రక్చర్ ఫౌండేషన్

ట్రై అనేది చెట్టు లాంటి డేటా స్ట్రక్చర్, ఇక్కడ ప్రతి నోడ్ ఒక అక్షరాన్ని సూచిస్తుంది. రూట్ నుండి ఒక నోడ్‌కు వెళ్లే మార్గాలు ప్రిఫిక్స్‌లను సూచిస్తాయి. పూర్తి ప్యాటర్న్ ముగింపును సూచించే నోడ్‌లకు మనం ఒక `output` అర్రేను జోడిస్తాము.

            
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
              
            
          

దశ 2: ఫెయిల్యూర్ లింక్‌ల వెబ్‌ను అల్లడం

ఇది అత్యంత కీలకమైన మరియు సంభావితంగా సంక్లిష్టమైన భాగం. ప్రతి నోడ్ కోసం ఫెయిల్యూర్ లింక్‌లను నిర్మించడానికి మనం రూట్ నుండి ప్రారంభమయ్యే బ్రెడ్త్-ఫస్ట్ సెర్చ్ (BFS)ను ఉపయోగిస్తాము. రూట్ యొక్క ఫెయిల్యూర్ లింక్ దానికే సూచిస్తుంది. ఏ ఇతర నోడ్‌కైనా, దాని ఫెయిల్యూర్ లింక్ దాని పేరెంట్ యొక్క ఫెయిల్యూర్ లింక్‌ను ట్రావర్స్ చేయడం ద్వారా మరియు ప్రస్తుత నోడ్ యొక్క అక్షరం కోసం ఒక మార్గం ఉందో లేదో చూడటం ద్వారా కనుగొనబడుతుంది.

            
// 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
              
            
          

దశ 3: హై-స్పీడ్ సెర్చ్ ఫంక్షన్

మన పూర్తిగా నిర్మించిన ఆటోమేటన్‌తో, శోధన సొగసైనదిగా మరియు సమర్థవంతంగా మారుతుంది. మనం ఇన్‌పుట్ టెక్స్ట్‌ను అక్షరం అక్షరంగా దాటుతూ, మన ట్రై ద్వారా కదులుతాము. ఒక ప్రత్యక్ష మార్గం లేకపోతే, మనం ఒక సరిపోలికను కనుగొనే వరకు లేదా రూట్‌కు తిరిగి వచ్చే వరకు ఫెయిల్యూర్ లింక్‌ను అనుసరిస్తాము. ప్రతి దశలో, ఏదైనా సరిపోలికల కోసం ప్రస్తుత నోడ్ యొక్క `output` అర్రేను తనిఖీ చేస్తాము.

            
// 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
              
            
          

అన్నింటినీ కలిపి ఉంచడం: ఒక పూర్తి ఉదాహరణ

            
// (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
              
            
          

మన ఇంజిన్ "ushers" యొక్క ఇండెక్స్ 5 వద్ద ముగిసే "he" మరియు "hers" ను మరియు ఇండెక్స్ 3 వద్ద ముగిసే "she" ను ఎలా సరిగ్గా కనుగొన్నదో గమనించండి. ఇది ఫెయిల్యూర్ లింక్‌లు మరియు విలీనం చేయబడిన అవుట్‌పుట్‌ల శక్తిని ప్రదర్శిస్తుంది.

అల్గోరిథంకు మించి: ఇంజిన్-స్థాయి మరియు పర్యావరణ ఆప్టిమైజేషన్‌లు

ఒక గొప్ప అల్గోరిథం మన ఇంజిన్‌కు గుండెకాయ, కానీ V8 (Chrome మరియు Node.jsలో) వంటి జావాస్క్రిప్ట్ వాతావరణంలో గరిష్ట పనితీరు కోసం, మనం మరిన్ని ఆప్టిమైజేషన్‌లను పరిగణించవచ్చు.

• ప్రీ-కంప్యూటేషన్ కీలకం: అహో-కొరాసిక్ ఆటోమేటన్‌ను నిర్మించే ఖర్చు ఒక్కసారి మాత్రమే చెల్లించబడుతుంది. మీ ప్యాటర్న్‌ల సమితి స్థిరంగా ఉంటే (WAF రూల్‌సెట్ లేదా అశ్లీల ఫిల్టర్ వంటివి), ఇంజిన్‌ను ఒక్కసారి నిర్మించి, లక్షలాది శోధనల కోసం దాన్ని పునర్వినియోగించుకోండి. ఇది సెటప్ ఖర్చును దాదాపు సున్నాకి తగ్గిస్తుంది.
• స్ట్రింగ్ ప్రాతినిధ్యం: జావాస్క్రిప్ట్ ఇంజిన్‌లు అత్యంత ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన అంతర్గత స్ట్రింగ్ ప్రాతినిధ్యాలను కలిగి ఉంటాయి. టైట్ లూప్‌లో అనేక చిన్న సబ్‌స్ట్రింగ్‌లను సృష్టించకుండా ఉండండి (ఉదా., పదేపదే text.substring() ఉపయోగించడం). ఇండెక్స్ ద్వారా అక్షరాలను యాక్సెస్ చేయడం (text[i]) సాధారణంగా చాలా వేగంగా ఉంటుంది.
• మెమరీ మేనేజ్‌మెంట్: చాలా పెద్ద ప్యాటర్న్‌ల సమితి కోసం, ట్రై గణనీయమైన మెమరీని వినియోగించుకోవచ్చు. దీని గురించి జాగ్రత్తగా ఉండండి. అటువంటి సందర్భాలలో, రోలింగ్ హ్యాష్‌లతో రాబిన్-కార్ప్ వంటి ఇతర అల్గోరిథంలు వేగం మరియు మెమరీ మధ్య వేరే ట్రేడ్-ఆఫ్‌ను అందించవచ్చు.
• వెబ్అసెంబ్లీ (WASM): అత్యంత డిమాండ్ ఉన్న, పనితీరు-క్లిష్టమైన పనుల కోసం, మీరు కోర్ మ్యాచింగ్ లాజిక్‌ను రస్ట్ లేదా C++ వంటి భాషలో అమలు చేసి, దానిని వెబ్అసెంబ్లీకి కంపైల్ చేయవచ్చు. ఇది మీకు దాదాపు-నేటివ్ పనితీరును ఇస్తుంది, మీ కోడ్ యొక్క హాట్ పాత్ కోసం జావాస్క్రిప్ట్ ఇంటర్‌ప్రిటర్ మరియు JIT కంపైలర్‌ను దాటవేస్తుంది. ఇది ఒక అధునాతన టెక్నిక్ కానీ అంతిమ వేగాన్ని అందిస్తుంది.

బెంచ్‌మార్కింగ్: ఊహించవద్దు, నిరూపించండి

మీరు కొలవలేని దాన్ని మీరు ఆప్టిమైజ్ చేయలేరు. మన కస్టమ్ ఇంజిన్ వాస్తవానికి సరళమైన ప్రత్యామ్నాయాల కంటే వేగంగా ఉందని ధృవీకరించడానికి సరైన బెంచ్‌మార్క్‌ను ఏర్పాటు చేయడం చాలా ముఖ్యం.

ఒక ఊహాజనిత పరీక్ష కేసును రూపొందిద్దాం:

• టెక్స్ట్: ఒక 5MB టెక్స్ట్ ఫైల్ (ఉదా., ఒక నవల).
• ప్యాటర్న్‌లు: 500 సాధారణ ఆంగ్ల పదాల అర్రే.

మేము నాలుగు పద్ధతులను పోల్చి చూస్తాము:

1. `indexOf`తో సాధారణ లూప్: అన్ని 500 ప్యాటర్న్‌ల ద్వారా లూప్ చేసి, ప్రతిదానికి text.indexOf(pattern)ను కాల్ చేయండి.
2. సింగిల్ కంపైల్డ్ RegExp: అన్ని ప్యాటర్న్‌లను /word1|word2|...|word500/g వంటి ఒకే రెక్జెక్స్‌లో కలపండి మరియు text.match()ను అమలు చేయండి.
3. మన అహో-కొరాసిక్ ఇంజిన్: ఇంజిన్‌ను ఒక్కసారి నిర్మించి, ఆపై శోధనను అమలు చేయండి.
4. సాధారణ బ్రూట్-ఫోర్స్: O(K * N * M) విధానం.

ఒక సాధారణ బెంచ్‌మార్క్ స్క్రిప్ట్ ఇలా ఉండవచ్చు:

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

// Repeat for other methods...

            

              
                Copy
              
            
          

అంచనా ఫలితాలు (వివరణాత్మక):

• సాధారణ బ్రూట్-ఫోర్స్: > 10,000 ms (లేదా కొలవడానికి చాలా నెమ్మదిగా)
• `indexOf`తో సాధారణ లూప్: ~1500 ms
• సింగిల్ కంపైల్డ్ RegExp: ~300 ms
• అహో-కొరాసిక్ ఇంజిన్: ~50 ms

ఫలితాలు నిర్మాణపరమైన ప్రయోజనాన్ని స్పష్టంగా చూపిస్తాయి. అధికంగా ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన నేటివ్ RegExp ఇంజిన్ మాన్యువల్ లూప్‌ల కంటే భారీ మెరుగుదల అయినప్పటికీ, ఈ ఖచ్చితమైన సమస్య కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన అహో-కొరాసిక్ అల్గోరిథం, మరో ఆర్డర్-ఆఫ్-మాగ్నిట్యూడ్ స్పీడప్‌ను అందిస్తుంది.

ముగింపు: పనికి సరైన సాధనాన్ని ఎంచుకోవడం

స్ట్రింగ్ ప్యాటర్న్ ఆప్టిమైజేషన్‌లోని ప్రయాణం సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ యొక్క ఒక ప్రాథమిక సత్యాన్ని వెల్లడిస్తుంది: ఉత్పాదకత కోసం ఉన్నత-స్థాయి అబ్‌స్ట్రాక్షన్‌లు మరియు అంతర్నిర్మిత ఫంక్షన్‌లు అమూల్యమైనవి అయినప్పటికీ, అంతర్లీన సూత్రాలపై లోతైన అవగాహన మాత్రమే మనకు నిజంగా అధిక-పనితీరు గల వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

మనం నేర్చుకున్నది:

• సాధారణ విధానం సులభం కానీ పేలవంగా స్కేల్ అవుతుంది, ఇది డిమాండ్ ఉన్న అప్లికేషన్‌లకు అనుచితంగా చేస్తుంది.
• జావాస్క్రిప్ట్ యొక్క `RegExp` ఇంజిన్ ఒక శక్తివంతమైన మరియు వేగవంతమైన సాధనం, కానీ పనితీరు అడ్డంకులను నివారించడానికి జాగ్రత్తగా ప్యాటర్న్ నిర్మాణం అవసరం మరియు వేలాది స్థిర స్ట్రింగ్‌లను సరిపోల్చడానికి ఇది సరైన ఎంపిక కాకపోవచ్చు.
• అహో-కొరాసిక్ వంటి ప్రత్యేక అల్గోరిథంలు తెలివైన ప్రీ-కంప్యూటేషన్ (ట్రైలు మరియు ఫెయిల్యూర్ లింక్‌లు) ఉపయోగించి లీనియర్ సెర్చ్ టైమ్‌ను సాధించడం ద్వారా మల్టీ-ప్యాటర్న్ మ్యాచింగ్‌లో పనితీరులో గణనీయమైన పురోగతిని అందిస్తాయి.

ఒక కస్టమ్ స్ట్రింగ్ మ్యాచింగ్ ఇంజిన్‌ను నిర్మించడం ప్రతి ప్రాజెక్ట్‌కు అవసరమైన పని కాదు. కానీ మీరు టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్‌లో పనితీరు అడ్డంకిని ఎదుర్కొన్నప్పుడు, అది Node.js బ్యాకెండ్‌లో అయినా, క్లయింట్-సైడ్ సెర్చ్ ఫీచర్‌లో అయినా, లేదా సెక్యూరిటీ అనాలిసిస్ టూల్‌లో అయినా, ఇప్పుడు మీకు ప్రామాణిక లైబ్రరీకి మించి చూడటానికి జ్ఞానం ఉంది. సరైన అల్గోరిథం మరియు డేటా స్ట్రక్చర్‌ను ఎంచుకోవడం ద్వారా, మీరు నెమ్మదిగా, వనరుల-ఇంటెన్సివ్ ప్రక్రియను ఒక సరళమైన, సమర్థవంతమైన, మరియు స్కేలబుల్ పరిష్కారంగా మార్చవచ్చు.