Любой поиск
Cтраница 1
Любой поиск подразумевает наличие цели. Аргументами этой функции являются параметры X, оптимальные значения которых должны быть найдены. Эти параметры изменяются в процессе поиска и поэтому называются управляемыми. Значения управляемых параметров, при которых функция F ( X) достигает максимума или минимума, считаются оптимальными. [2]
Но любой поиск предполагает наличие множества вариантов, путей, состояний. Принятая аксиома утверждает, что, опробовав какие-либо два варианта, можно, хотя и субъективно, оценить, какой из них дает лучший результат, или по крайней мере сказать, что оба эти варианта равноценны. [3]
Таким образом, любой поиск элемента простого массива сводится к последовательному перебору его элементов, пока не будет найден нужный элемент. В этом отношении простые массивы ИНЕС являются близким аналогом последовательных файлов, существующих, например, в языке Паскаль. [4]
ПРИМЕНЕНИЕ Описанная здесь методика применима к любому поиску литературы, если на него отводится более часа или двух. [5]
Необходимо, чтобы последовательность обладала тем свойством, что для любого поиска должно выполняться столько же операций сравнения, как и при бинарном поиске в этом же наборе данных. [6]
Пользователь, ознакомившись с рефератами, опубликованными в СР ВНТИЦентра, может по номеру заказать заинтересовавший его документ, кумулятивные указатели дают возможность пользователю найти интересующий номер документа с помощью предметного указателя - по выделенным из текста и заголовка реферата предметным терминам и подчиненным им словам; с помощью авторского указателя - по фамилии автора; с помощью нумерационного указателя - по инвентарному номеру документа. Любой поиск пользователя означает поиск по одному из признаков, даже если справочно-информацирнный документ включает и другие признаки. [7]
Любой поиск высокоселективных соединений осложняется отбором. [8]
Если бы на объем используемой памяти ограничения не накладывались, любой поиск можно было бы выполнить за счет всего лишь одного обращения к памяти, просто используя ключ в качестве адреса памяти, как это делается при поиске с использованием индексирования по ключу. Однако, часто этот идеальный случай оказывается недостижимым, поскольку требуемый объем памяти неприемлем, когда ключи являются длинными. [9]
 |
Стандартная форма поиска.| Простые пути к информации. [10] |
Дополнительная информация, представленная в данной главе, будет полезна в любом поиске, а также при проверке различных библиографических списков, ежегодных изданий, руководств, энциклопедий, словарей и книг и написании запросов в разные организации для получения дальнейшей информации. Использование сложившихся сетей имеет свои преимущества. Местный эксперт по информации или местный библиотекарь должны быть в состоянии провести поиск в режиме реального времени или по CD-ROM в одной или нескольких компьютерных базах данных, перечисленных в этой главе. [11]
В соответствии с леммой [ 2.6 следует ожидать, что затраты на поиск для BST-леревьев должна быть на 39 % выше затрат JJS. R бинарного поиска ключей, Но в соответствии с леммой 12 7 дополнительные эптр ту вполне окупаются, поскольку EIQRMH ключ может Оыть вставлен почти при тек же затратах - надобно гибкость при использовании бинарного поиска не доступна, На рнс. ЕЮ BS Т - дерево, полученное в результате длинной псин произвольных перестановок, Хотя око содержит пе-скюльхо длинных н нссхолькй коротких кутей, его чожпп считать хорошо сбалансированным: для выполнения любого поиска трсйустсн менее 12 сравнений, а среднее количество tp-i BH е н и и, не йбхо д н м ы к Д ЕМ оби ар ужен и н 1 1 pq и J ЕЗО. [12]
Если лучшие акции имели такой прирост прибыли перед тем, как быстро повысились в цене, почему вы должны соглашаться на что-то меньшее. Но помните: вы ищете акции, которые являются исключительными, а не посредственными. Однако, как и при любом поиске, вас могут подстерегать западни и ловушки, и вы должны знать, как избежать их. [13]
В соответствии с леммой 12.6 следует ожидать, что затраты на поиск для BST-деревьев должна быть приблизительно на 39 % выше затрат для бинарного поиска произвольных ключей. Но в соответствии с леммой 12.7 дополнительные затраты вполне окупаются, поскольку новый ключ может быть вставлен почти при тех же затратах - подобная гибкость при использовании бинарного поиска не доступна. На рис. 12.8 показано BST-дерево, полученное в результате длинной цепи произвольных перестановок. Хотя оно содержит несколько длинных и несколько коротких путей, его можно считать хорошо сбалансированным: для выполнения любого поиска требуется менее 12 сравнений, а среднее количество сравнений, необходимых для обнаружения произвольного попадания при поиске равно 7.00, что сравнимо с 5.74 для случая бинарного поиска. [14]
Алгоритмы В-деревьев строятся на основе этого базового набора абстракций. Как и в главе 13, существует значительная свобода в выборе конкретных представлений таких деревьев. Для внешнего поиска мы используем еще более простое представление в виде упорядоченного массива, при условии, что значение М достаточно велико, чтобы Л / - узлы заполняли страницу. Коэффициент ветвления равен, по меньшей мере, М / 2, поэтому, как следует из леммы 16.1, количество зондирований, необходимое для выполнения любого поиска или вставки, по сути, постоянно. [15]
Страницы: 1 2