Home-theater-designers
Capacitatea de a căuta unele date este un aspect important al informaticii. Algoritmii de căutare sunt utilizați pentru a căuta un anumit element dintr-un set de date.
Algoritmii returnează un rezultat boolean (adevărat sau fals) la o interogare de căutare. De asemenea, pot fi modificate pentru a da poziția relativă a valorii găsite.
Pentru acest articol, algoritmii se vor concentra asupra determinării dacă există o valoare.
Algoritmi de căutare liniară
Căutarea liniară este, de asemenea, cunoscută sub numele de căutare secvențială. În acest tip de căutare, fiecare valoare dintr-o listă este vizitată una câte una în mod ordonat în timp ce se verifică dacă există valoarea dorită.
Algoritmul verifică valoarea după valoare până când găsește valoarea pe care o căutați sau rămâne fără valori de căutat. Când rămâne fără valori pentru căutare, înseamnă că interogarea dvs. de căutare nu există în listă.
Un algoritm de căutare secvențială ia ca parametri o listă de valori și elementul dorit din listă. Rezultatul de returnare este inițializat ca Fals și se va schimba în Adevărat când se găsește valoarea dorită.
Vedeți mai jos implementarea Python ca exemplu:
def linearSearch(mylist, item):
found = False
index = 0
while index if mylist[index] == item:
found = True
else:
index = index+1
return found Analiza algoritmului
Cel mai bun scenariu apare atunci când elementul dorit este primul din listă. Cel mai rău caz apare atunci când elementul dorit este ultimul din listă (al n-lea element). Prin urmare, complexitatea timpului pentru căutarea liniară este O (n).
Scenariul mediu de caz din algoritmul de mai sus este n / 2.
Legate de: Ce este notația Big-O?
Căutare liniară modificată
Este important să știm că algoritmul utilizat presupune că i se furnizează o listă aleatorie de articole. Adică, articolele din listă nu sunt în ordine specială.
cum să găsești haine văzute la emisiuni TV
Să presupunem că articolele au fost într-o anumită ordine, să zicem de la cel mai mic la cel mai mare. Ar fi posibil să se obțină un anumit avantaj în calcul.
Luați un exemplu de a căuta 19 în lista dată: [2, 5, 6, 11, 15, 18, 23, 27, 34]. După ce ați ajuns la 23, ar deveni clar că elementul căutat nu există în listă. Prin urmare, nu ar mai fi important să continuați căutarea în restul articolelor din listă.
Algoritmi de căutare binară
Ați văzut cum o listă ordonată poate reduce calculul necesar. Algoritmul de căutare binară profită și mai mult de această eficiență pe care o introduce o listă ordonată.
Algoritmul începe prin luarea unei valori medii a unei liste ordonate și verificarea dacă este valoarea dorită. Dacă nu este, atunci se verifică valoarea dacă este mai mică sau mai mare decât valoarea dorită.
Dacă este mai puțin, atunci nu este nevoie să verificați jumătatea inferioară a listei. În caz contrar, dacă este mai mare, atunci trece la jumătatea superioară a listei.
În legătură cu: Ce este recursivitatea și cum o utilizați?
Indiferent de orice sublistă (stânga sau dreapta) este aleasă, valoarea din mijloc va fi din nou determinată. Valoarea este verificată din nou dacă este valoarea necesară. Dacă nu este, se verifică dacă este mai mică sau mai mare decât valoarea solicitată.
cum să mutați Google Docs dintr-un cont în altul
Acest proces se repetă până când se găsește o valoare dacă există.
Implementarea Python de mai jos este pentru algoritmul de căutare binară.
binarySearch def (lista mea, articol):
low = 0
high = len(mylist) - 1
found = False
while low <= high and not found: mid = (low + high) // 2
if mylist[mid] == item:found = True
elif item else:low = mid + 1
return found Analiza algoritmului
Cel mai bun scenariu apare atunci când elementul dorit este elementul de mijloc. Cel mai rău scenariu nu este totuși la fel de simplu. Urmați analiza de mai jos:
După prima comparație, n / 2 articole vor fi lăsate. După al doilea, n / 4 articole vor fi lăsate. După a treia, n / 8.
Observați că numărul de articole se înjumătățește până când ajung la n / 2i unde i este numărul de comparații. După toate împărțirile, ajungem cu doar 1 articol.
Asta implică:
n / 2i = 1 Prin urmare, căutarea binară este O (log n).
Trecând la Sortare
În căutarea binară, am considerat un caz în care matricea dată era deja comandată. Dar să presupunem că aveți un set de date neordonat și că doriți să efectuați căutări binare pe acesta. Ce ai face?
Răspunsul este simplu: sortează-l. Există o serie de tehnici de sortare în informatică care au fost bine cercetate. Una dintre aceste tehnici pe care o puteți începe să studiați este algoritmul de sortare a selecției, în timp ce avem o mulțime de ghiduri legate și de alte domenii.
Acțiune Acțiune Tweet E-mail Cum se folosește Sortarea selecțieiSortarea selecției este puțin dificil de înțeles pentru începători, dar nu este prea dificilă odată ce obțineți schimbarea lucrurilor.
Citiți în continuare Subiecte asemănătoare- Programare
- Tehnologie explicată
- Programare
- Algoritmi
- Analiza datelor
Jerome este scriitor de personal la MakeUseOf. El acoperă articole despre programare și Linux. El este, de asemenea, un entuziast criptografic și ține mereu la curent industria cripto.
Mai multe de la Jerome DavidsonAboneaza-te la newsletter-ul nostru
Alăturați-vă newsletter-ului pentru sfaturi tehnice, recenzii, cărți electronice gratuite și oferte exclusive!
Faceți clic aici pentru a vă abona