Guida totale al pattern matching


Il pattern matching è una tecnica utilizzata in informatica per individuare e riconoscere pattern specifici all’interno di dati più grandi o complessi. Può essere implementato in vari contesti, tra cui linguaggi di programmazione, analisi di testo, elaborazione di immagini e altro ancora. In sostanza il pattern matching coinvolge la ricerca di corrispondenze tra un modello definito e un insieme di dati o di una struttura dati più ampia. Questo può essere fatto attraverso l’uso di espressioni regolari, algoritmi specifici o strutture dati che consentono di identificare e manipolare le corrispondenze.

Ad esempio, nei linguaggi di programmazione, il pattern matching può essere utilizzato per cercare un certo schema o combinazione di dati all’interno di una stringa, una lista, un array o altre strutture dati. Questa tecnica è estremamente potente poiché consente di identificare e gestire rapidamente dati complessi in base a criteri specifici.

Applicazioni del pattern matching

Il pattern matching è una tecnica fondamentale sia nell’ambito dell’intelligenza artificiale (IA) che in molti altri campi dell’informatica. Nell’ambito dell’IA, il pattern matching è utilizzato in varie applicazioni:

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP):

  • Riconoscimento dell’entità nominata (NER): Identificazione di entità come nomi di persone, luoghi, date, ecc., all’interno di testi. Questo utilizza spesso algoritmi di pattern matching per riconoscere modelli predefiniti.
  • Analisi sintattica e semantica: Nell’analisi grammaticale o nell’interpretazione del significato di una frase, il pattern matching viene usato per rilevare strutture sintattiche o semantiche.

Motori di ricerca e indicizzazione:

  • Ricerca di testo: Motori di ricerca come Google utilizzano algoritmi di pattern matching avanzati per trovare corrispondenze tra la query dell’utente e le pagine web indicizzate.
  • Indicizzazione: Per indicizzare documenti o testi, si utilizzano spesso tecniche di pattern matching per estrarre parole chiave, concetti o strutture di dati.

Apprendimento automatico (Machine Learning) e analisi dei dati:

  • Pattern Recognition: In molte applicazioni di machine learning, il riconoscimento di pattern è il cuore dell’addestramento e dell’applicazione dei modelli.
  • Preprocessing dei dati: Nell’analisi dei dati, l’identificazione e l’eliminazione di determinati pattern indesiderati possono migliorare la qualità dei dati utilizzati per l’addestramento dei modelli.

Sistemi di raccomandazione e personalizzazione:

  • Raccomandazioni personalizzate: Nei sistemi di raccomandazione, l’analisi dei pattern dei comportamenti degli utenti può guidare la personalizzazione delle raccomandazioni.

Automazione e robotica:

  • Visione artificiale: Nella visione artificiale e nell’elaborazione delle immagini, il pattern matching è utilizzato per rilevare oggetti, riconoscere volti, ecc.

In sostanza, il pattern matching costituisce un elemento cruciale in molte applicazioni dell’IA, consentendo di identificare e interpretare dati complessi, sia strutturati che non strutturati, per prendere decisioni intelligenti e fornire soluzioni mirate e precise.

Problema e soluzione generale del pattern matching

Dato un testo generico T composto da n caratteri ed un pattern P di m caratteri (una lettera, una parola o una stringa di lunghezza variabile), con m minore o uguale a n, vogliamo determinare tutti i match del pattern all’interno di T. Se ad esempio il testo T è dato da:

“the cat is on the table”

e il pattern P= “the”, il match dovrà restituire il punto del testo in cui è presente la corrispondenza, ovvero:

{1, 15} -> “the cat is on the table”

La strategia più immediata per fare pattern matching è naturalmente quella di posizionare P all’inizio del testo, e per ogni singolo carattere da 1 a n spostare di uno la stringa, fino ad arrivare alla posizione limite n-m+1 (ipotizziamo di lavorare con stringhe in base 1 per non complicare la notazione), e tenendo traccia in una lista inizialmente delle corrispondenze trovate.

Questo pseudocodice rappresenta un approccio “ingenuo” o basico al problema del pattern matching, che esamina tutte le possibili posizioni nel testo T confrontando il pattern P.

In pseudo codice:

Funzione patternMatching(testo T, pattern P)
n = lunghezza di T
m = lunghezza di P
corrispondenze = lista vuota

per ogni i da 1 a n - m + 1
trovatoMatch = vero

per ogni j da 1 a m
se T[i + j - 1] non corrisponde a P[j]
trovatoMatch = falso
interrompi il ciclo

se trovatoMatch è vero
aggiungi (i, i + m - 1) a corrispondenze

restituisci corrispondenze
Fine Funzione

Approcci più efficenti al pattern matching

Tuttavia, esistono approcci più efficienti come l’algoritmo di Knuth-Morris-Pratt (KMP) o l’algoritmo di Rabin-Karp che sono in grado di gestire questa ricerca in modo più ottimizzato, specialmente con testi di grandi dimensioni. L’algoritmo di Rabin-Karp e l’algoritmo di Knuth-Morris-Pratt (KMP) sono entrambi utilizzati per la ricerca di pattern, ma si differenziano principalmente nel loro approccio e nella logica di esecuzione. Entrambi hanno complessità O(n+m).

1. Principio di funzionamento:

  • Rabin-Karp: Si basa sull’hashing per confrontare gli hash del pattern con gli hash delle sottostringhe del testo. Una volta che gli hash coincidono, esegue un controllo dettagliato per confermare la corrispondenza.
  • KMP: Sfrutta informazioni precalcolate sul pattern stesso (il Longest Proper Prefix which is also Suffix – LPS) per ottimizzare la ricerca nel testo. L’utilizzo della lista LPS consente di evitare confronti inutili tra il pattern e il testo, saltando direttamente alle posizioni potenzialmente interessanti nel testo.

2. Efficienza:

  • Rabin-Karp: Ha una complessità media di tempo di O(n + m) nell’identificare tutte le corrispondenze, ma richiede un’adeguata gestione delle collisioni hash.
  • KMP: Ha una complessità temporale di O(n + m) nel trovare tutte le occorrenze del pattern nel testo, senza dipendere da fattori come la funzione di hash. È particolarmente efficiente per testi di grandi dimensioni grazie alla sua logica di utilizzo delle informazioni precalcolate sul pattern.

3. Approccio alla ricerca:

  • Rabin-Karp: Utilizza l’hashing per identificare le possibili corrispondenze tra il pattern e le sottostringhe del testo.
  • KMP: Sfrutta le informazioni precalcolate (LPS) per evitare di ricontrollare caratteri che già corrispondono, consentendo di saltare parti del testo dove è già stata eseguita una corrispondenza parziale.

In sintesi, Rabin-Karp si basa sull’hashing per cercare le corrispondenze, mentre KMP utilizza informazioni precalcolate sul pattern per ottimizzare la ricerca. Entrambi sono efficienti, ma la scelta tra i due dipende dalle specifiche esigenze del problema e dalle caratteristiche del testo e del pattern su cui si sta lavorando.

algoritmo di Knuth-Morris-Pratt

Questo pseudocodice implementa l’algoritmo di Knuth-Morris-Pratt (KMP) per la ricerca efficiente di un pattern all’interno di un testo. Utilizza una lista lps (Longest Proper Prefix which is also Suffix) per memorizzare le informazioni sul pattern per ottimizzare la ricerca nel testo senza ricomparare confronti inutili. L’algoritmo KMP riduce il numero di confronti necessari confrontando il pattern P direttamente con il testo T solo quando c’è una probabile corrispondenza.

Funzione calcolaLPS(pattern P, lunghezza m, lista lps)
lunghezzaPrefisso = 0
lps[1] = 0
i = 2

while i <= m
if P[i] è uguale a P[lunghezzaPrefisso + 1]
lunghezzaPrefisso = lunghezzaPrefisso + 1
lps[i] = lunghezzaPrefisso
i = i + 1
else
if lunghezzaPrefisso non è uguale a 0
lunghezzaPrefisso = lps[lunghezzaPrefisso]
else
lps[i] = 0
i = i + 1

Funzione KMP(testo T, pattern P)
n = lunghezza di T
m = lunghezza di P
lps = lista di lunghezza m+1
corrispondenze = lista vuota

calcolaLPS(P, m, lps)

i = 1
j = 1

while i <= n
if T[i] è uguale a P[j]
i = i + 1
j = j + 1

if j è uguale a m
aggiungi (i - j, i - 1) a corrispondenze
j = lps[j]
else
if j non è uguale a 1
j = lps[j]
else
i = i + 1

restituisci corrispondenze
Fine Funzione

algoritmo di Rabin-Karp

L’algoritmo di Rabin-Karp è una tecnica di ricerca di pattern che sfrutta l’hashing per trovare corrispondenze tra un pattern P e un testo T. Si basa sull’uso di funzioni di hash per ridurre il tempo di ricerca.

Ecco una spiegazione di alto livello del funzionamento di Rabin-Karp:

  1. Hashing del pattern e delle sottostringhe del testo:
    • Calcoliamo l’hash del pattern P.
    • Calcoliamo l’hash delle prime m caratteri del testo T, dove m è la lunghezza del pattern. Questo ci fornisce un hash iniziale per confrontarlo con l’hash del pattern.
  2. Confronto degli hash:
    • Se gli hash corrispondono, eseguiamo un controllo esaustivo carattere per carattere tra il pattern e la sottostringa del testo per confermare la corrispondenza.
    • Se gli hash non corrispondono, passiamo alla successiva sottostringa del testo, calcoliamo il suo hash e confrontiamo di nuovo con l’hash del pattern.
  3. Riduzione del numero di confronti:
    • Utilizzando il concetto di rolling hash, ovvero aggiornando l’hash della sottostringa successiva in modo efficiente, possiamo ridurre il numero di confronti diretti tra il pattern e le sottostringhe del testo.
    • Quando gli hash delle sottostringhe coincidono con l’hash del pattern, effettuiamo una verifica carattere per carattere per confermare la corrispondenza.
  4. Gestione delle collisioni hash:
    • Poiché gli hash potrebbero collidere anche se i corrispondenti sottostringhe non sono effettivamente uguali, è necessario eseguire una verifica dettagliata solo quando gli hash coincidono.

L’algoritmo di Rabin-Karp può essere più efficiente in alcuni casi rispetto all’approccio ingenuo di confronto di stringhe in quanto sfrutta gli hash per evitare confronti inutili tra il pattern e il testo. Tuttavia, richiede un’adeguata gestione delle collisioni hash e può essere influenzato dalle scelte di progettazione della funzione di hash.

Funzione calcolaHash(stringa s, lunghezza m)
hash = 0
per ogni carattere in s[1:m]
hash = hash * primoNumeroPrimo + valoreAscii(carattere)
restituisci hash
Fine Funzione

Funzione RabinKarp(testo T, pattern P)
n = lunghezza di T
m = lunghezza di P
primoNumeroPrimo = un numero primo arbitrario
hashPattern = calcolaHash(P, m)
hashTesto = calcolaHash(T, m)

per ogni i da 1 a n - m + 1
se hashPattern è uguale a hashTesto
se T[i:i+m-1] è uguale a P
stampa "Match trovato a indice", i
se i < n - m + 1
hashTesto = (hashTesto - valoreAscii(T[i]) * (primoNumeroPrimo^(m-1))) * primoNumeroPrimo + valoreAscii(T[i+m])

Fine Funzione

Pattern matching in Java

String testo = "Il gatto è sulla sedia";
String pattern = "gatto";
boolean match = testo.contains(pattern);
if (match) {
System.out.println("Pattern trovato!");
} else {
System.out.println("Pattern non trovato.");
}

Pattern matching in C++

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

int main() {
string testo = "Il gatto è sulla sedia";
string pattern = "gatto";
if (testo.find(pattern) != string::npos) {
cout << "Pattern trovato!" << endl;
} else {
cout << "Pattern non trovato." << endl;
}
return 0;
}

Pattern matching in PHP

$testo = "Il gatto è sulla sedia";
$pattern = "gatto";
if (strpos($testo, $pattern) !== false) {
echo "Pattern trovato!";
} else {
echo "Pattern non trovato.";
}

oppure con le regex:

$testo = "Il gatto è sulla sedia";
$pattern = "/gatto/";
if (preg_match($pattern, $testo)) {
echo "Pattern trovato!";
} else {
echo "Pattern non trovato.";
}

Pattern matching in Python

testo = "Il gatto è sulla sedia"
pattern = "gatto"
if pattern in testo:
print("Pattern trovato!")
else:
print("Pattern non trovato.")

 

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