Wie kann ein Trie-basierter Regex die Geschwindigkeit für mehrere Ersetzungen in großen Textdatensätzen optimieren?

Beschleunigen Sie Regex-Ersetzungen mit einem Trie-basierten optimierten Regex

Problem

Durchführen mehrerer Regex-Ersetzungen bei einer großen Anzahl von Sätzen können zeitaufwändig sein, insbesondere bei der Anwendung von Wortgrenzenbeschränkungen. Dies kann zu Verarbeitungsverzögerungen führen, insbesondere wenn es um Millionen von Ersetzungen geht.

Vorgeschlagene Lösung

Der Einsatz einer Trie-basierten optimierten Regex kann den Ersetzungsprozess erheblich beschleunigen. Während ein einfacher Regex-Union-Ansatz bei zahlreichen verbotenen Wörtern ineffizient wird, behält ein Trie eine effizientere Struktur für den Abgleich bei.

Vorteile von Trie-optimiertem Regex

• Schnellere Suchvorgänge: Durch den Aufbau einer Trie-Datenstruktur aus den verbotenen Wörtern ermöglicht das resultierende Regex-Muster der Regex-Engine dies Stellen Sie schnell fest, ob ein Zeichen mit einem verbotenen Wort übereinstimmt, und vermeiden Sie unnötige Vergleiche.
• Verbesserte Leistung: Für Datensätze, die denen des Originalposters ähneln, ist dieser optimierte reguläre Ausdruck etwa 1000-mal schneller als die akzeptierte Antwort.

Code-Implementierung

Verwendung der Der Trie-basierte Ansatz umfasst die folgenden Schritte:

1. Erstellen Sie eine Trie-Datenstruktur, indem Sie alle verbotenen Wörter einfügen.
2. Konvertieren Sie den Trie in ein Regex-Muster mithilfe einer Funktion, die die Trie-Struktur durchläuft .
3. Kompilieren Sie das Regex-Muster und führen Sie Ersetzungen am Ziel durch Sätze.

Beispielcode

import re
import trie

# Create Trie and add ban words
trie = trie.Trie()
for word in banned_words:
    trie.add(word)

# Convert Trie to regex pattern
regex_pattern = trie.pattern()

# Compile regex and perform replacements
regex_compiled = re.compile(r"\b" + regex_pattern + r"\b")

Zusätzliche Überlegungen

• Für maximale Leistung vorkompilieren den optimierten regulären Ausdruck, bevor Sie die Sätze durchlaufen.
• Für eine noch schnellere Ausführung sollten Sie die Verwendung von a in Betracht ziehen Sprache, die native Unterstützung für Trie-Strukturen bietet, wie etwa das Trie-Modul von Python oder java.util.TreeMap von Java.

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