تحسين أداء حلول تلاعب السلاسل النصية

في هذه المسألة، يتم طلب إيجاد عدد الأزواج التي تتألف من الحرف ‘a’ و ‘b’ في السلسلة بحيث يكون مؤشر ‘a’ أصغر من مؤشر ‘b’. على سبيل المثال، في السلسلة “aab”، هناك زوجين: (0, 1) و (0, 2)؛ وفي السلسلة “ababab”، هناك ستة أزواج.

لتحسين الحل الحالي الذي يعمل في زمن O(n^2)، يمكننا استخدام تقنية التحسين الأساسية في الوقت مع استخدام الذاكرة. بدلاً من البحث في كل البقع الممكنة لحرف ‘b’ بعد كل حرف ‘a’، يمكننا تحسين ذلك عن طريق تعقب عدد الحروف ‘b’ التي تلتزم بالشروط (حيث أن مؤشر ‘b’ أكبر من مؤشر ‘a’) أثناء تحرك مؤشر ‘a’ عبر السلسلة.

لنقم بذلك بواسطة كتابة وظيفة جديدة تعتمد على هذا المبدأ:

pythonCopy code
def count_tuples(s):
    count = 0
    b_count = 0  # عدد الحروف 'b' التي وجدناها بعد حرف 'a'
    
    for i, char in enumerate(s):
        if char == 'a':
            count += b_count
        elif char == 'b':
            b_count += 1
    
    return count

هذه الوظيفة تمر عبر السلسلة مرة واحدة فقط، مما يجعل وقت التنفيذ O(n) حيث n هو طول السلسلة. ويقوم الكود بتعقب عدد الحروف ‘b’ التي تأتي بعد حرف ‘a’، وعندما نجد ‘a’، نضيف هذا العدد إلى العدد الإجمالي للأزواج.

باستخدام هذا التحسين، يمكننا الآن حل المسألة في O(n) بدلاً من O(n^2)، مما يعزز كفاءة الخوارزمية ويسرع تنفيذها بشكل كبير.

بعد تطوير الوظيفة لحساب عدد الأزواج في السلسلة بكفاءة O(n)، يمكننا الآن استعراض هذا التحسين وفهم كيف أثر على أداء الخوارزمية.

قبل الحل الجديد، كان الحل السابق يعتمد على فكرة بسيطة: البحث عن كل الأزواج الممكنة من حرف ‘a’ و ‘b’ في السلسلة، ثم عدد تلك الأزواج التي تفي بالشرط (حرف ‘a’ يأتي قبل حرف ‘b’). وهذا النهج يستهلك وقتًا متزايدًا بشكل مربعي مع زيادة طول السلسلة، مما يجعله غير فعال من الناحية الزمنية بشكل كبير.

ومع ذلك، بعد تحسين الوظيفة باستخدام التقنية المذكورة، حدث تحسين كبير في أداء الخوارزمية. بدلاً من البحث في كل الأماكن الممكنة لحرف ‘b’ بعد كل حرف ‘a’، يقوم الحل الجديد بتعقب عدد الحروف ‘b’ التي تأتي بعد كل حرف ‘a’ بشكل فعال. وبمجرد وجود حرف ‘a’، يتمتع الحل الجديد بالقدرة على إضافة هذا العدد مباشرة إلى العدد الإجمالي للأزواج، مما يقلل بشكل كبير من عدد العمليات اللازمة.

هذا التحسين للحل يؤدي إلى تقليل وقت التنفيذ من O(n^2) إلى O(n)، وهو تحسين هائل في الأداء. يمكن أن يكون لهذا التحسين تأثير كبير على تطبيقات الويب وقواعد البيانات وأنظمة المعلومات الأخرى التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات بطريقة فعالة من حيث التكلفة.

بهذا الشكل، يتم تحقيق الهدف من تحسين الأداء بشكل كبير، مما يعزز قابلية التطبيق وكفاءة النظام بشكل عام، مما يجعل الخوارزمية الجديدة أكثر جاذبية وفعالية لحل هذا النوع من المشاكل في العديد من السيناريوهات المختلفة.