C++ प्रोग्राम: समान टेक्स्ट को बार-बार खोजना (डेटा स्ट्रक्चर बनाकर)

यह एक ही टेक्स्ट को बार-बार खोजने के लिए एक C++ प्रोग्राम है।

एल्गोरिदम

Begin
    मूल स्ट्रिंग और खोजे जाने वाले पैटर्न को इनपुट के रूप में लें।
    org_len = मूल स्ट्रिंग की लंबाई स्टोर करें
    pat_len = पैटर्न की लंबाई स्टोर करें
    for i = 0 से (org_len - pat_len) तक
        for j = 0 से pat_len - 1 तक
            यदि (org[i + j] != patt[j]) तो ब्रेक
            यदि (j == pat_len) तो
                m बढ़ाएं।
                पैटर्न मिलने की स्थिति प्रिंट करें
    यदि (m == 0) तो
        कोई मैच नहीं मिला प्रिंट करें
    अन्यथा
        मिले कुल इंस्टेंसेस की संख्या प्रिंट करें।
    return 0
End

उदाहरण

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

int main() {
    char org[150], patt[150];
    int i, j, m = 0, org_len, pat_len;
    
    cout << "\nEnter Original String: ";
    cin >> org;
    cout << "Enter Pattern to Search: ";
    cin >> patt;
    
    org_len = strlen(org); // मूल स्ट्रिंग की लंबाई स्टोर करें
    pat_len = strlen(patt); // पैटर्न की लंबाई स्टोर करें
    
    for(i = 0; i <= (org_len - pat_len); i++) {
        for(j = 0; j < pat_len; j++) {
            if(org[i + j] != patt[j])
                break;
        }
        if(j == pat_len) {
            m++;
            cout << "\nPattern Found at Position: " << i;
        }
    }
    
    if(m == 0)
        cout << "\nNo Match Found.";
    else
        cout << "\nTotal Number of Instances Found = " << m;
    
    return 0;
}

आउटपुट

Enter Original String: thisistutorialspoint.thisisac++program
Enter Pattern to Search: is
Pattern Found at Position: 2
Pattern Found at Position: 4
Pattern Found at Position: 23
Pattern Found at Position: 25
Total Number of Instances Found = 4

यह नैव स्ट्रिंग मैचिंग एल्गोरिदम (ब्रूट फोर्स) है जिसकी समय जटिलता O(n*m) है जहां n टेक्स्ट लंबाई है और m पैटर्न लंबाई है। बार-बार खोज के लिए, KMP, बॉयर-मूर, या सफिक्स ट्री/सफिक्स ऐरे जैसे डेटा स्ट्रक्चर्स अधिक कुशल होते हैं। शीर्षक "डेटा स्ट्रक्चर बनाकर" का सुझाव देता है लेकिन कार्यान्वयन नैव दृष्टिकोण का उपयोग करता है।