Arama Algoritmaları Türleri

Arama algoritmaları birçok programın önemli bir parçasını oluşturur. Bazı aramalar, IRS veritabanındaki kaydınızı aramak gibi bir veritabanında bir girdi aramayı içerir. Diğer arama algoritmaları, en iyi satranç hamlelerini arayanlar gibi sanal bir alanda gezinir. Programcılar çok sayıda arama türü arasından seçim yapabilmelerine rağmen, kullanıcı dostu bir deneyim sağlamak için veritabanının boyutuna ve yapısına en uygun algoritmayı seçerler.

Doğrusal arama, kısa listeler için tercih edilen algoritmadır, çünkü basittir ve uygulanması minimum kod gerektirir. Doğrusal arama algoritması, onu arayıp aramadığınızı görmek için ilk liste öğesine bakar ve eğer öyleyse, işiniz biter. Değilse, bir sonraki öğeye ve listedeki her girişe bakar.

İkili arama, sayısal anahtara göre sıralanmış kayıtları olan büyük veritabanları için popüler bir algoritmadır. Örnek adaylar, sosyal güvenlik numarası ile şifrelenmiş IRS veri tabanını ve ehliyet numaraları ile şifrelenmiş DMV kayıtlarını içerir. Algoritma veritabanının ortasından başlar -- hedef numaranız orta sayıdan büyükse, arama veritabanının üst yarısı ile devam eder. Hedef numaranız ortadaki sayıdan küçükse, arama veritabanının alt yarısı ile devam edecektir. Bu işlemi tekrarlamaya devam eder, kaydı bulana kadar her seferinde veritabanını yarıya indirir. Bu arama doğrusal aramadan daha karmaşıktır ancak büyük veritabanları için doğrusal aramadan çok daha hızlıdır.

Bir ağaç araması, yalnızca veriler bir ağaç yapısına uyuyorsa çalışır. Veritabanı, birkaç öğeye giden bir kökte başlar, her biri birkaç öğeye daha gider ve bir ağacınız olana kadar bu böyle devam eder. Bir örnek satranç oyunudur. Geçerli yönetim kurulu konumu köktür. Bu pozisyondan yapılan yasal hamleler, ağaçtan aşağı bir adımı temsil eder ve oyuncu, kendisini en iyi pozisyonda bırakan tahta pozisyonunu bulana kadar böyle devam eder.

Genetik algoritma araması, yapay zekanın arkasındaki tekniklerden biridir. Maksimum itme sağlayan bir jet motorunun iç boyutlarının listesi gibi bir veri dizisi olarak ifade edilen "optimum çözümü" arar. Arama, rastgele bir dizi popülasyonu ile başlar ve her birini test eder, en iyilerini tutar ve bir sonraki nesli elde etmek için onları üretir. Program, optimum çözüm dizisine ulaşana kadar bu işlemi tekrarlamaya devam eder.