OptimizingStringMatch

Introduzione

String Matching (o ricerca di stringhe) è un problema centrale in informatica e ha innumerevoli applicazioni: dalla ricerca testuale nei motori di ricerca, alla bioinformatica, fino alla compressione dati. In termini semplici, lo String Matching consiste nel trovare tutte le occorrenze di una "stringa" o "pattern" (ad esempio una parola) all'interno di un testo più grande.

Il problema può essere risolto utilizzando vari algoritmi, alcuni dei quali offrono una maggiore efficienza in specifiche situazioni. Algoritmi come Boyer-Moore, Horspool, e loro varianti, rappresentano soluzioni classiche che ottimizzano i tempi di ricerca sfruttando salti e altre euristiche.

Questa repository documenta il nostro percorso di miglioramento degli algoritmi di String Matching, con particolare attenzione all'ottimizzazione delle loro prestazioni. Lo scopo di questo progetto è esplorare e implementare tecniche avanzate per migliorare l'efficienza degli algoritmi esistenti, nonché sperimentare nuove idee e varianti.

Algoritmi Esplorati

1. Boyer-Moore Algorithm

   • Un algoritmo classico che combina il confronto all'indietro del pattern con due potenti euristiche per saltare porzioni del testo.

2. Horspool Algorithm

   • Una versione semplificata del Boyer-Moore che sfrutta solo la regola del cattivo carattere per determinare i salti.

3. Horspool con Q-Grammi

   • Un miglioramento che sfrutta gruppi di caratteri consecutivi (q-grammi) per aumentare l'efficienza del matching.

4. Tuning e Ottimizzazione

   • Tecniche per migliorare ulteriormente l'efficienza degli algoritmi, come la selezione di caratteri pivot basata su frequenze, ottimizzazione dei salti, parallelizzazione, e utilizzo di strutture dati avanzate.

Obiettivi del Progetto

• Documentare le varianti principali degli algoritmi di String Matching.
• Ottimizzare e sperimentare tecniche avanzate per migliorare le prestazioni dell'Algoritmo di Horspool.
• Confrontare l'efficienza degli algoritmi in diverse situazioni, sia teoriche che pratiche.
• Condividere i risultati e creare una base di conoscenza per futuri sviluppatori e ricercatori interessati al campo.

Struttura della Repository

• src/: Contiene il codice sorgente degli algoritmi implementati.
• tests/: Include test su vari dataset di esempio per misurare e confrontare le prestazioni degli algoritmi.
• docs/: Documentazione dettagliata del percorso seguito, inclusi articoli, spiegazioni tecniche, e riflessioni sui risultati ottenuti.

Come Contribuire

Se sei interessato a contribuire a questo progetto, sentiti libero di creare un fork della repository e inviare una pull request con miglioramenti o nuove idee! Tutte le contribuzioni sono benvenute.

Contatti

Se hai domande o suggerimenti, puoi aprire un'issue su GitHub.

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