أنواع خوارزميات البحث

تشكل خوارزميات البحث جزءًا مهمًا من العديد من البرامج. تتضمن بعض عمليات البحث البحث عن إدخال في قاعدة بيانات ، مثل البحث عن سجلك في قاعدة بيانات مصلحة الضرائب. تتجول خوارزميات البحث الأخرى في مساحة افتراضية ، مثل تلك التي تبحث عن أفضل حركات الشطرنج. على الرغم من أن المبرمجين يمكنهم الاختيار من بين العديد من أنواع البحث ، إلا أنهم يختارون الخوارزمية التي تتطابق بشكل أفضل مع حجم قاعدة البيانات وهيكلها لتوفير تجربة سهلة الاستخدام.

البحث الخطي هو الخوارزمية المختارة للقوائم القصيرة ، لأنها بسيطة وتتطلب الحد الأدنى من التعليمات البرمجية للتنفيذ. تبحث خوارزمية البحث الخطي في عنصر القائمة الأول لمعرفة ما إذا كنت تبحث عنه ، وإذا كان الأمر كذلك ، فقد انتهيت. إذا لم يكن كذلك ، فإنه يبحث في العنصر التالي ثم من خلال كل إدخال في القائمة.

البحث الثنائي هو خوارزمية شائعة لقواعد البيانات الكبيرة مع السجلات مرتبة بواسطة مفتاح رقمي. تتضمن أمثلة المرشحين قاعدة بيانات IRS التي تم تمييزها برقم الضمان الاجتماعي وسجلات DMV التي تم تحديدها بواسطة أرقام رخصة القيادة. تبدأ الخوارزمية في منتصف قاعدة البيانات - إذا كان الرقم المستهدف أكبر من الرقم الأوسط ، فسيستمر البحث في النصف العلوي من قاعدة البيانات. إذا كان الرقم المستهدف أصغر من الرقم الأوسط ، فسيستمر البحث مع النصف السفلي من قاعدة البيانات. تستمر في تكرار هذه العملية ، وتقطع قاعدة البيانات إلى النصف في كل مرة حتى تعثر على السجل. هذا البحث أكثر تعقيدًا من البحث الخطي ولكنه أسرع بكثير من البحث الخطي لقواعد البيانات الكبيرة.

لا يعمل البحث الشجري إلا إذا كانت البيانات تتلاءم مع هيكل شجرة. تبدأ قاعدة البيانات من جذر ينتقل إلى عدد قليل من العناصر ، كل منها يذهب إلى عدد قليل من العناصر الأخرى وما إلى ذلك حتى تحصل على شجرة. أحد الأمثلة على ذلك هو لعبة الشطرنج. موضع اللوحة الحالي هو الجذر. تمثل التحركات القانونية من هذا الموضع خطوة واحدة أسفل الشجرة ، وهكذا حتى يجد اللاعب موضع اللوحة الذي يتركه في أفضل وضع.

يعد البحث عن الخوارزمية الجينية إحدى التقنيات الكامنة وراء الذكاء الاصطناعي. إنه يبحث عن "الحل الأمثل" معبراً عنه بسلسلة من البيانات - مثل قائمة الأبعاد الداخلية لمحرك نفاث يوفر أقصى قوة دفع. يبدأ البحث بمجموعة عشوائية من السلاسل ويختبر كل منها ، مع الاحتفاظ بأفضلها وتربيتها للحصول على الجيل التالي. يستمر البرنامج في تكرار هذه العملية حتى تصل إلى سلسلة الحل الأمثل.