Paaiškinti tiesiniai ir dvejetainiai paieškos algoritmai

Paaiškinti tiesiniai ir dvejetainiai paieškos algoritmai

Galimybė ieškoti tam tikrų duomenų yra svarbus informatikos aspektas. Paieškos algoritmai naudojami tam tikram duomenų rinkinio elementui ieškoti.





Algoritmai grąžina loginį rezultatą (teisingą ar klaidingą) į paieškos užklausą. Jie taip pat gali būti modifikuoti, kad būtų pateikta santykinė rastos vertės padėtis.



Šiame straipsnyje algoritmai sutelks dėmesį į vertės egzistavimą.





Linijinės paieškos algoritmai

Linijinė paieška taip pat žinoma kaip nuosekli paieška. Šio tipo paieškoje kiekviena sąrašo vertė yra aplankyta po vieną, tvarkingai, tikrinant, ar norima vertė yra.

Algoritmas tikrina vertę pagal vertę, kol randa ieškomą vertę arba pritrūksta ieškomų verčių. Kai pritrūksta ieškomų verčių, tai reiškia, kad jūsų paieškos užklausos sąraše nėra.



Nuoseklus paieškos algoritmas į parametrus įtraukia verčių sąrašą ir norimą sąrašo elementą. Grąžinimo rezultatas inicijuojamas kaip Netiesa ir pasikeis į Tiesa kai randama norima vertė.

Kaip pavyzdį žr. Toliau pateiktą „Python“ diegimą:



def linearSearch(mylist, item):
found = False
index = 0
while index if mylist[index] == item:
found = True
else:
index = index+1
return found

Algoritmo analizė

Geriausias scenarijus įvyksta, kai norimas elementas yra pirmasis sąraše. Blogiausias atvejis būna tada, kai norimas elementas yra paskutinis sąraše (n -asis elementas). Todėl linijinės paieškos laiko sudėtingumas yra O (n).

Ankstesniame algoritme vidutinis atvejo scenarijus yra n/2.



Susijęs: Kas yra „Big-O“ žymėjimas?

Svarbu žinoti, kad naudojamas algoritmas daro prielaidą, kad jam pateikiamas atsitiktinis elementų sąrašas. Tai yra, sąrašo elementai nėra tam tikra tvarka.

Kaip „Google“ peržiūrėti gyvūnus 3d formatu

Tarkime, kad daiktai buvo tam tikra tvarka, tarkime, nuo mažiausios iki didžiausios. Skaičiuojant būtų galima pasiekti tam tikrą pranašumą.

Paimkite pavyzdį, kai pateiktame sąraše ieškote 19: [2, 5, 6, 11, 15, 18, 23, 27, 34]. Pasiekus 23 metus paaiškėtų, kad ieškomo elemento sąraše nėra. Todėl nebėra svarbu toliau ieškoti likusių sąrašo elementų.

Dvejetainiai paieškos algoritmai

Jūs matėte, kaip užsakytas sąrašas gali sumažinti reikalingą skaičiavimą. Dvejetainis paieškos algoritmas dar labiau išnaudoja šį efektyvumą, kurį suteikia užsakytas sąrašas.

Algoritmas prasideda paėmus vidutinę užsakyto sąrašo vertę ir patikrinus, ar tai norima vertė. Jei ne, tada tikrinama, ar ji yra mažesnė, ar didesnė už norimą vertę.

Jei jis yra mažesnis, nereikia tikrinti apatinės sąrašo pusės. Priešingu atveju, jei jis didesnis, jis pereina į viršutinę sąrašo pusę.

Susijęs: Kas yra rekursija ir kaip ją naudoti?

Nepriklausomai nuo to, kuris antrinis sąrašas (kairysis ar dešinysis) pasirinktas, vėl bus nustatyta vidurinė vertė. Vertė dar kartą tikrinama, jei tai reikalinga vertė. Jei ne, patikrinama, ar ji yra mažesnė ar didesnė už prašomą vertę.

kaip išsaugoti „Adobe illustrator“ kaip png

Šis procesas kartojamas, kol randama vertė, jei ji yra.

Žemiau pateiktas „Python“ diegimas skirtas dvejetainiam paieškos algoritmui.

def binarySearch (mano sąrašas, elementas):

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

Algoritmo analizė

Geriausiu atveju scenarijus atsiranda tada, kai norimas elementas yra vidurinis elementas. Tačiau blogiausias scenarijus nėra toks paprastas. Atlikite toliau pateiktą analizę:

Po pirmojo palyginimo bus palikta n/2 elementų. Po antrojo liks n/4 daiktų. Po trečiojo n/8.

Atkreipkite dėmesį, kad elementų skaičius mažėja perpus, kol pasiekia n/2i, kur i yra palyginimų skaičius. Po visų padalijimų gauname tik 1 elementą.

Tai reiškia:

n/2i = 1 Todėl dvejetainė paieška yra O (log n).

Pereinama prie rūšiavimo

Dvejetainėje paieškoje mes svarstėme atvejį, kai nurodytas masyvas jau buvo užsakytas. Bet tarkime, kad turite neužsakytą duomenų rinkinį ir norite jame atlikti dvejetainę paiešką. Ką tu darytum?

Atsakymas paprastas: surūšiuokite. Kompiuterių moksle yra nemažai rūšiavimo būdų, kurie buvo gerai ištirti. Vienas iš šių metodų, kurį galite pradėti mokytis, yra atrankos rūšiavimo algoritmas, o mes taip pat turime daug vadovų, susijusių su kitomis sritimis.

Dalintis Dalintis „Tweet“ Paštu Kaip naudoti atrankos rūšiavimą

Atrankos rūšiavimas yra šiek tiek sudėtingas pradedantiesiems, tačiau tai nėra per daug sudėtinga, kai suprasite viską.

Skaityti toliau Susijusios temos
  • Programavimas
  • Technologija paaiškinta
  • Programavimas
  • Algoritmai
  • Duomenų analizė
Apie autorių Jerome'as Davidsonas(Paskelbti 22 straipsniai)

Džeromas yra „MakeUseOf“ personalo rašytojas. Jis apima straipsnius apie programavimą ir „Linux“. Jis taip pat yra kriptovaliutų entuziastas ir visada stebi kriptografijos pramonę.

Daugiau iš Jerome Davidson

Prenumeruokite mūsų naujienlaiškį

Prisijunkite prie mūsų naujienlaiškio, kad gautumėte techninių patarimų, apžvalgų, nemokamų el. Knygų ir išskirtinių pasiūlymų!

Norėdami užsiprenumeruoti, spustelėkite čia