כאשר מפתחים אלגוריתמים לפתרון בעיות רבות, לעתים קרובות מתעוררת הבעיה ביישום החיפוש אחר קבוצת נתונים מסוימת על פי קריטריונים מוגדרים. כאשר בוחנים רצף מסודר או לא מסודר, ניתן לבצע את החיפוש בשיטות שונות. במקרה הכללי, כדי לפתור את בעיית החיפוש, נשקל מערך נתונים מסוים, בו נדרש למצוא אלמנט נתון.
הוראות
שלב 1
הדרך הקלה ביותר למצוא אלמנט ידוע במערך נתונים היא לחזור על ערכיו. אלגוריתם זה אופטימלי עבור כמויות קטנות של מידע. מהותה טמונה בחציית רצף נתונים (מערך) ידוע והשוואה של כל אלמנט לערך הרצוי. אם נמצא התאמה, בהתאם לקריטריונים שצוינו, ניתן להשלים את החיפוש או להמשיך אותו עד סוף המערך.
שלב 2
עם זאת, למרות הפשטות ביישום שיטה זו, השימוש בה אינו רצוי במערכים המכילים כמויות גדולות של מידע, מכיוון שהדבר מגדיל משמעותית את עוצמת המשאבים של האלגוריתם. כדי לייעל את החיפוש במקרה זה, עדיף למיין מראש את הערכים במערך וליישם את אלגוריתמי החיפוש: לפי עץ בינארי, לפי עץ פיבונאצ'י, לפי שיטת האקסטרפולציה.
שלב 3
כשעובדים עם מערך מסודר, השתמש באלגוריתם יעיל יותר - שיטת החיפוש הבינארי. מהותה נעוצה בעובדה שבתהליך ספירת גבולות המרווח מתקרבים זה לזה ובכך מצמצמים את אזור החיפוש. השווה את הערך שאתה מחפש עם האלמנט הממוספר של המערך. אם המדגם תואם את האלמנט, הבעיה נחשבת לפתרון. אם הפריט הרצוי גדול מהאלמנט האמצעי, אז יש לבצע חיפוש נוסף בחלק של המערך שנמצא מימין לאלמנט האמצעי (מתחילת המערך לאלמנט האמצעי -1). אם החיפוש קטן מהאלמנט האמצעי, החיפוש ממשיך בחלק המערך מהאמצע לאלמנט האחרון. לאחר שקבע אזור חדש לחיפוש, האלגוריתם המתואר חוזר על עצמו, ומזהה התאמות או מצמצם את אזור העיבוד. תוכנית זו נכונה עבור מערך יורד.
שלב 4
בעיות מיוחדות במציאת האלמנט המינימלי או המקסימלי ברצף נתון נפתרות על ידי הקצאת האלמנט הראשוני כאל הרצוי. לאחר מכן, מתבצעת ספירה רציפה של הערכים הנותרים של המערך: השני עם הראשון, השלישי עם הראשון וכו '. כאשר משווים את הערך הנלקח כסטנדרט, מתברר האם יש אלמנט במערך התואם יותר את התנאי הנתון (מינימום או מקסימום). כאשר אחד נמצא, זה כבר נלקח כסטנדרט, והספירה ממשיכה מהמיקום הנוכחי ועד סוף המערך. כתוצאה מכך, הערך המינימלי (או המקסימום) בקבוצה זו הוא האלמנט שהוכר לאחרונה כתקן.
