تحسين أداء خوارزمية الفحص بشكل فعّال في C++

في هذا السياق، يظهر أنك قد قمت بتطوير خوارزمية للتعامل مع الاختبارات الفعّالة للفحص عند قيامك بالتحقق من وجود مجموعة فرعية داخل سلسلة أخرى. تحليلك الأدائي والرياضياتي للخوارزمية يوضح تقريبًا أن معقدية الوقت الحالية هي O(N * M)، حيث N هي طول السلسلة الأولى و M هو طول السلسلة الثانية.

قمت بتحسين أداء الخوارزمية بتحسين شرط الانقطاع في الحلقة الداخلية، مما أدى إلى تقليل معقدية الوقت من O(N^4) إلى O(N * M)، وهذا نجاح كبير.

ومع ذلك، يظهر اهتمامك الآن بتحسين الخوارزمية بشكل أكبر، خاصةً عند استخدام دوال مثل string.Contains() و string.Substring() التي قد تكون لها تأثير كبير على الأداء. يمكنك اعتبار تبديل اللغة إلى C++ كخطوة لتحسين الأداء، حيث تمنحك C++ تحكمًا أكبر على مستوى الذاكرة وتقديم خيارات محسّنة للتلاعب بالسلاسل وإجراء الفحوصات.

في C++، يمكنك استخدام نمط البرمجة المؤشرية وتحسين عمليات الفحص باستخدام الدوال المخصصة وتجنب بعض الهيمنة الزمنية التي قد تكون موجودة في الدوال القياسية. يمكن أيضًا تحسين الأداء عبر استخدام هياكل بيانات مثل الفهرس أو الهاش.

هذه الخطوة قد تكون متقدمة، ولكنها تفتح أفقًا لتحسين الأداء بشكل إضافي. من الجيد أن تواصل الابتكار وتجربة مختلف النهج لتحقيق أفضل أداء في تطبيقك.

لتحسين أداء الخوارزمية الخاصة بك في C++، يمكنك اتباع بعض الإرشادات واعتماد بعض التقنيات المتقدمة. فيما يلي بعض الأفكار التي قد تكون مفيدة:

1. تفعيل التحسينات في الكود المصدري (Optimizations):
   في بيئة C++، يمكنك استخدام خيارات التحسين في المترجم لتحسين الأداء. مثلاً في GCC، يمكنك استخدام -O2 أو -O3 لتفعيل التحسينات. وفي Visual Studio، يمكنك استخدام /O2 أو /Ox.

2. استخدام الشرط الدوري (Early Exit):
   كما فعلت في النسخة الأصلية من الخوارزمية، قد تكون هناك فرص للخروج المبكر من الحلقات عند عدم وجود تطابق. هذا يمكن أن يساعد في تقليل العدد الإجمالي لعمليات الفحص.

3. استخدام دوال السلسلة المخصصة:
   في C++، يمكنك كتابة دوال خاصة لتنفيذ البحث عن الفحص الفعّال دون استخدام string.Contains(). قد يكون لديك مثل هذه الدوال الخاصة بطرق أسرع من الدوال القياسية.

4. استخدام فهرس أو هاش (Indexing or Hashing):
   قد تفكر في استخدام فهرس لتسريع عمليات البحث. يمكنك استخدام هاش لتقديم خريطة للتحقق من وجود النصوص بشكل أسرع.

5. تجنب الكائنات الفرعية المتكررة:
   في بيئة C++، تجنب إنشاء العديد من الكائنات الفرعية في كل دورة. بدلاً من ذلك، حاول استخدام مؤشرات أو متغيرات محلية عند الإمكان.

6. استخدام الإشارات (Pointers):
   يمكن استخدام المؤشرات لتجنب إنشاء نسخ غير ضرورية من السلاسل، مما يوفر في استهلاك الذاكرة ويسرّع الوصول إلى البيانات.

7. التحكم في طول السلاسل:
   إذا كان طول السلسلة الأولى لن يتجاوز قيمة محددة (كما هو الحال في تحليلك الرياضي)، يمكنك تخصيص مساحة في الذاكرة بناءً على هذا الحد، مما يسهل على البرنامج التنبؤ بالحجم ويقلل من التكلفة.

8. تجنب القيام بأعمال غير ضرورية:
   قد يكون هناك أمور يمكن تجنبها، مثل استخدام substring بشكل متكرر، بدلاً من ذلك يمكن استخدام المؤشرات لتحديد الفحص.

باختصار، تحسين أداء الخوارزمية يتطلب توازنًا بين الوقت والمساحة. يفضل إجراء اختبارات أداء لقياس التأثير الفعلي لتلك الأفكار على خوارزميتك، واختيار الأفضل تبعًا لمتطلبات تطبيقك الفعلية.