Некоторые способы оптимизации алгоритмов поиска подстроки в тексте:
Препроцессинг текста. 1 Алгоритмы, использующие препроцессинг, считаются одними из самых быстрых в этом классе. 1 Для препроцессинга можно использовать префикс-функцию, Z-функцию, Бор или суффиксный массив. 1
Проверка минимальных подстрок. 2 Если некоторые строки являются подстроками других, то поиск можно оптимизировать, проверяя сначала минимальные подстроки, а если они найдены, проверять уже и более длинные строки, содержащие их. 2
Использование уже вычисленных ранее значений хэшей. 2 Если среди подстрок есть строки совпадающей длины, можно воспользоваться уже вычисленными ранее значениями хэшей. 2
Выбор нескольких значений для хэширования. 2 Для меньшего числа коллизий можно выбрать несколько значений и считать хэши для каждого из них. 2 Таким образом, необходимость проверять коллизию будет возникать реже, только если для всех значений хэша значение совпало. 2
Увеличение длины префикса. 4 Это позволяет уменьшить число уникальных длин у самых частых префиксов. 4 Однако нужно соблюдать баланс между увеличением уникальности префикса и его длиной. 4
Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.