Giter VIP home page Giter VIP logo

morris-pratt-algorithm's Introduction

Morris-Pratt-algorithm

Morris Pratt algoritmasının alice in wonderland metni üzerinde örneğinin gösterimidir.

Morris-Pratt algoritması, bir metin içindeki bir deseni (pattern) bulmak için kullanılan bir string arama algoritmasıdır. var iste kaçıncı indexte başladığını belirtmektedir.

Önemli ve Öneri

main metodunun içindeki String metin kısmında hali hazırda olan file.ReadAllText fonksiyonunun içine içeriğini inceleyeceğimiz text dosyasının yolunu yapıştırıyoruz. yol içinde bulunan backslash(\) leri slash(/) ile değiştirmeyi unutmayınız.

örnekte olduğu gibi switch yapısında ilk 5 seçenekte olduğu gibi hazır metinler için hazırlanabilir. 6. seçenekte olduğu gibi string bir değişkenle birlikte kendi istediğimiz kelime de girilebilir.

fonksiyonun temel dönüş şekli

fonksiyon aradığımız patterni bulursa bir index değeri döndüreceği için bir int değişkenine atanarak kullanılması tavsiye edilmektedir. eğer aranan veri bulunamamış ise -1 değerini döndürecektir.

fonksiyonun temel kullanım şekli

MorrisPratt(String metin, String kelime) şeklindedir. String kelime aradığımız veridir. String metin ise kelime verisini içinde aradığımız Stringtir.

fonksiyonu çağırdığımızda ilk başta metin ve kelimenin uzunlukları kullanılmak üzere değişkenlere atanmaktadır. int pi dizisine = parcala(kelime) gönderilmektedir. burada kendi içinde bir patern oluşturuluyor. bir for döngüsü içinde metin boyutu kadar dönmeye başlıyor q 0dan büyük olduğunda ve kelimenin q. harfi metinin i. harfine denk olmadığında q = pi[q-1] eşitliği çağırılıyor. kelime[q] metin[i] ye eşit ise q=q+1 eşitliği çağırılıyor. q m ye yani kelime bulunduğunda i-m+1 geri gönderilerek index bulunmuş oluyor. eğer for döngüsü içinde bu gerçekleşmez ise -1 döndürülerek kelimenin bulunmadığı belirtiliyor.

Algoritmanın çalışma zamanı

Algoritmanın çalışma zamanı, metnin boyutuna (n) ve desenin boyutuna (m) bağlıdır. karşılaştırma yapmak için oluşturulan tablo m işlem almaktadır. Ardından, algoritma metin üzerinde bir tarama yapar ve desenin eşleştiği yerleri belirler. Bu işlem için n adet karakteri karşılaştırmak gereklidir. Ancak, Morris-Pratt algoritması, daha önce eşleşme yapmış olduğu karakterleri bir daha karşılaştırmadan geçebilir. Bu sayede, metnin tüm karakterleri üzerinde tekrar tekrar işlem yapmak zorunda kalmaz. Bu optimizasyon sayesinde, algoritmanın toplam çalışma zamanı O(m + n) olarak hesaplanır.

Morris-Pratt algoritması için en iyi, en kötü ve ortalama sınırları

En iyi durum: Desen, metnin başlangıcında eşleşir. Bu durumda, algoritmanın çalışma zamanı O(m) olur.

En kötü durum: Metin içindeki her karakter, desenin son karakterine kadar eşleşir, ancak son karakter eşleşmez. Bu durumda, algoritmanın çalışma zamanı O(m*n) olur.

Ortalama durum: Morris-Pratt algoritması, en kötü durumda bile Brute-Force algoritmasından daha hızlıdır ve çalışma zamanı O(m+n) 'dir. Bu nedenle, algoritmanın ortalama durumda da oldukça verimli olduğu söylenebilir.

morris-pratt-algorithm's People

Contributors

joseph0grcn avatar

Watchers

 avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.