books comparison with other search methods
If you do not find what you're looking for, you can use more accurate words.
مقارنة مع طرق بحث أخرى (Info)
إن استعمال المصفوفات المرتبة مع البحث الثنائي حلٌ غير فعال عندما تكون عمليات الإدراج والحذف في المصفوفة متداخلة مع الاسترجاع، ويستغرق ذلك زمناً هو لكل عملية من هذا القبيل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تؤدي المصفوفات التي المُرتَّبة إلى تعقيد استخدام الذاكرة خاصة عندما تحصل عملية إدراج العناصر في المصفوفة بشكل متكرر. هناك بنى بيانات أخرى تدعم الإدراج والحذف بشكل أكثر كفاءة.
يمكن استخدام البحث الثنائي لإجراء تطابق تام وتعيين العضوية، أي تحديد فيما إذا كانت القيمة المستهدفة موجودة ضمن مجموعة من القيم. هناك بنى بيانات تدعم التطابق الدقيق وتعيين العضوية بصورة أسرع مقارنة مع البحث الثنائي. ومع ذلك، على عكس العديد من طرق البحث الأخرى، يمكن استخدام البحث الثنائي للتطابق التقريبي بصكلٍ فعال، وعادة ما تستغرق مثل هذه التطابقات زمناً هو بغض النظر عن نوع أو بنية القيم نفسها. بالإضافة إلى ذلك، هناك بعض العمليات، مثل العثور على أصغر وأكبر عنصر في المصفوفة، والتي يمكن إجراؤها بكفاءة عالية في مصفوفة مرتبة.
بحث خطي
جداول التجزئة هي بنية بيانات تَقرُن كل سجل بمفتاح فريد يُحسب باستخدام دلة التجزئة. عند تنفيذ المصفوفات الترابطية، تكون جداول التجزئة عموماً أسرع من البحث الثنائي في مصفوفة سجلات مرتبة. تتطلب معظم تطبيقات جدول التجزئة زمناً ثابتاً مستهلكاً في المتوسط.(7) ومع ذلك، ليست التجزئة ذات فائدة لإيجاد التطابقات التقريبية، مثل حساب المفتاح التالي الأصغر التالي والمفتاح الأكبر التالي والمفتاح الأقرب، والمعلومة الوحيدة المستخلصة من بحثٍ فاشل هي أن القيمة المُستهدفة غير مقترنة مع أي سجل. إنَّ البحث الثنائي مثاليٌ لمثل هذه التطابُقات، حيث ينجزها في وقت لوغاريتمي.
خوارزميات تعيين العضوية
إن خوارزميات تعيين العضوية، هي مشكلة مرتبطة بعملية البحث، ويمكن استخدام أي خوارزمية بحث، مثل البحث الثنائي، من أجل تعيين العضوية أيضاً. هناك خوارزميات أخرى أكثر ملاءمة للعضوية المحددة، فمصفوفة البت مثلاً هي الأبسط والأكثر إفادة عندما يكون نطاق المفاتيح محدوداً، وهي تقوم بتخزين مجموعة من البتات المضغوط، حيث يمثل كل بت مفتاحاً واحداً في نطاق المفاتيح. هذه المصفوفات سريعة للغاية أيضاً، وتتطلب زمناً هو فقط. يعالج النوع الأول من مصفوفة جودي مفاتيح بطول 64 بت بكفاءة.
للحصول على نتائج تقريبية، تقوم مرشحات بلوم، وهي بنية بيانات احتمالية أخرى تستند إلى التجزئة، بتخزين مجموعة من المفاتيح عن طريق ترميزها باستخدام مصفوفة بت ودوال تجزئة متعددة. إنَّ مُرشِّحات بلوم أكثر فعالية من حيث المساحة مقارنة مع مصفوفات البت في معظم الحالات وليست أبطأ منها بكثير: حيث يستغرق إنجاز دالة تجزئة من أجل استعلامات العضوية زمناً هو فقط. ولكن مُرشِّحات بلوم تعاني من الأخطاء الإيجابية.(8)(9)
بنى بيانات أخرى
في بعض الحالات، تعطي بعض بنى البيانات مثل أشجار فان إيمد بواس، وأشجار الدمج، وأشجار تريس، ومصفوفات البت نتائج مُحسَّنة عند تطبيق البحث الثنائي أو العمليات الممكنة على المصفوفات المرتبة، مثل التطابقات التقريبية. والسبب في ذلك هو استفادة هذه البنى من خصائص محددة في المفاتيح، مثل صغر حجمها، فتعالجها بزمنٍ أصغر و تخزنها بمساحة أقل. طالما يمكن الحصول على مفاتيح جاهزة، فإن تنفيذ هذه العمليات باستعمال البنى السابقة يكون أكثر كفاءةً من البحث الثنائي. تستخدم بعض البنى، مثل مصفوفات جودي، نهجاً مختلطاً للاستفادة من ميزات المفاتيح مع الحفاظ على الفعالية والقدرة على إنجاز التطابق التقريبي.
