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search algorithm是什么意思,search algorithm的意思翻译、用法、同义词、例句

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常用词典

  • 搜算法,[数][计] 搜索算法

  • 例句

  • Conclude the kernel idea of ******x search algorithm.

    总结单纯形搜索算法的核心思想。

  • Google will be published each year about 500 search algorithm.

    每年谷歌都要公布约500项搜索算法的改进。

  • In automatic design of PCB and IC, a search algorithm is important.

    在PCB和IC自动设计中,搜索算法非常重要。

  • Control constraints are discussed and the direct search algorithm is employed.

    文中讨论了控制约束的加入,使用了直接搜索算法。

  • Then on these basis, ranked subsequence similarity search algorithm is proposed.

    在此基础上,提出排序的子序列相似查询算法。

  • 专业解析

    搜索算法(Search Algorithm) 是计算机科学中的一类核心算法,专用于在特定数据结构(如数组、链表、树、图或数据库)中高效定位目标数据或信息。其核心目标是在给定约束条件下(如时间、空间复杂度),以最优方式完成检索任务。以下是其核心要素解析:


    一、核心目标与原理

    搜索算法旨在解决“在何处找到特定元素” 的问题。其性能通常通过时间复杂度(执行步数)和空间复杂度(内存占用)衡量。例如:


    二、主要分类与应用场景

    1. 无序数据搜索

      • 线性搜索:简单但低效,适用于小规模数据集。
      • 哈希表搜索(Hash-based Search):利用哈希函数直接定位数据位置,平均时间复杂度 $O(1)$,但需处理哈希冲突。
    2. 有序数据搜索

      • 二分搜索:经典分治策略,用于有序数组或二叉搜索树(BST)。
      • 插值搜索(Interpolation Search):根据数据分布预测目标位置,适用于均匀分布数据。
    3. 图结构搜索

      • 广度优先搜索(BFS):逐层遍历,用于最短路径问题(如无权图)。
      • 深度优先搜索(DFS):沿分支深入回溯,适用于拓扑排序、连通分量检测。
    4. 启发式搜索(Heuristic Search)

      • *A算法**:结合路径成本与启发式估计(如曼哈顿距离),用于地图导航、游戏AI。
      • 模拟退火、遗传算法:解决NP难问题,如旅行商问题(TSP)。

    三、实际应用领域


    四、权威参考来源

    1. 算法导论(Introduction to Algorithms)

      由Cormen等人撰写,系统阐述搜索算法理论与证明(MIT Press)。

      书籍链接(需访问出版社官网)

    2. GeeksforGeeks - Search Algorithms Tutorial

      提供代码实现与复杂度分析,涵盖基础到高级算法。

      教程链接

    3. Khan Academy - Algorithms Course

      免费互动课程,可视化演示二分搜索、BFS/DFS等流程。

      课程链接

    4. IEEE论文:现代搜索算法综述

      "Efficient Search Methods in Large Datasets"(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering),分析大数据场景下的优化策略。

      IEEE Xplore(需订阅访问)


    通过结合经典理论与工程实践,搜索算法持续推动数据处理效率的边界,成为计算效率的核心支柱之一。

    网络扩展资料

    "Search algorithm"(搜索算法)是计算机科学中的一个核心概念,指用于在数据集合或数据结构中高效查找特定目标元素的一类算法。以下是详细解释:

    1. 基本定义

    搜索算法通过系统性的步骤,在数据集(如数组、链表、树、图等)中定位目标值或满足特定条件的元素。其核心目标是通过优化比较次数或遍历路径,减少时间和空间复杂度。

    2. 主要分类

    3. 应用场景

    4. 关键考量因素

    例如,在有序数组中,二分搜索比线性搜索快得多;而在图结构中,BFS能更快找到最短路径,而DFS可能更节省内存。

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