二分探索のチュートリアルとアルゴリズムについて知っておくべきことすべて

組織には通常、数千または数百万の要素を含む大規模なデータセットがあります。 AIの介入なしに、データセット内の特定のソリューションや結果を見つけることは事実上不可能です。 したがって、検索アルゴリズムはAIの重要なコンポーネントを形成します。 これにより、組織は膨大な量の情報を調べて、特定の要素がデータセットに存在するかどうかとその正確なデータ位置を簡単に見つけることができます。

検索アルゴリズムは、シーケンシャル検索とインターバル検索の2つの主要なカテゴリに分類されます。 シーケンシャル検索は線形検索と呼ばれ、インターバル検索はバイナリ検索とも呼ばれます。 線形検索では、アルゴリズムは、必要な要素が見つかるまで、データセットに記載されている各項目をシリーズごとに調べます。 線形検索アルゴリズムは、配置されていないデータセットを検索する場合に役立ちます。

検索アルゴリズムはすべてのアイテムを通過するため、目的の結果を生成するには時間がかかります。 したがって、ほとんど使用されません。 組織は主にバイナリ検索アルゴリズムを使用します。 同じことについてもっと教えてください。

二分探索アルゴリズムとは何ですか？

二分探索アルゴリズムは、特定の値または要素の位置を決定するために、ソートされた配列で広く使用されている区間探索アルゴリズムです。 並べ替えられた配列は、要素が特定の周期的、アルファベット、または数字の順序で配置されているデータセットです。

これは、二分探索アルゴリズムの概念をよりよく理解するのに役立つ例です。 辞書で単語を見つける必要があるとします。 その場合、辞書内の単語はアルファベット順に並べられているため、バイナリ検索アルゴリズムを使用して単語の正確な位置を見つけることができます。

逆に、単語が順番に並んでいる本の中で特定の単語を見つけたい場合は、線形検索アルゴリズムを使用する必要があります。

二分探索アルゴリズムを使用するには、数値データセットを昇順または降順で配置する必要があります。 データセットが単語で構成されている場合、それらはアルファベット順に存在する必要があります。

二分探索アルゴリズムの応用

二分探索アルゴリズムは、その効率性から、最高の探索アルゴリズムの1つと見なされています。 以下は、二分探索アルゴリズムの実用的なアプリケーションの一部です。

1.検索ツリー

二分探索アルゴリズムは、辞書や電話帳などの大規模なデータセットから特定の情報を見つけるために使用されます。

2.プログラムのデバッグ

プログラムのテスト中に、特定のイベントでバグに遭遇した場合、コード全体を再実行する代わりに、バイナリ検索アルゴリズムを使用して範囲を入力し、バグの正確な位置を見つけることができます。

3.メモリを節約します

二分探索木のXAの実用的なアプリケーションは、ストレージスペースを節約することです。 アルゴリズムは、要素が存在するデータセット内で妥当な範囲を見つけるため、他の要素を破棄しながら、必要な値のみを保持します。

二分探索アルゴリズムを実装する方法は？

二分探索アルゴリズムは簡単に実装できます。 検索結果全体を調べる代わりに、アルゴリズムは最初に中央の要素をチェックし、次に要素の正確な位置を見つけます。 これがあなたがそれを理解する方法です。

二分探索アルゴリズムは、ソートされた配列の中央の要素を比較して、数値データセットの要素を見つけます。 通常、これから生じる可能性は3つあります。 最初のケースでは、真ん中の要素が検索対象のキーと一致します。 2番目の確率は、キー要素の位置が中央の要素の後にあることです。 最後のケースでは、キー要素は、ソートされた配列の中央の要素の前に配置されます。

アルゴリズムが中央に配置された同じ要素を検索していた場合、検索は終了します。 ただし、2番目と3番目のケースでは、アルゴリズムはキー要素が中央の要素よりも大きいか小さいかを決定します。 次に、それに応じて前半または後半を検索します。 要素がデータセットに存在しない場合、バイナリ検索アルゴリズムは「データセットが見つかりません」という結果を表示します。

最初に中央の要素をチェックすることにより、バイナリ検索アルゴリズムは時間を短縮するのに役立ちます。 要素が前半に存在するか後半に存在するかを決定することにより、検索領域を削減します。

二分探索木と探索操作

二分探索アルゴリズムについて学習したので、二分探索木の概念を理解しましょう。 二分探索アルゴリズムは、ソートされた配列を部分に分割して、検索をより簡単かつ迅速にします。

その前に、プログラミングにおけるデータツリーの概念について最初に知っておく必要があります。 ツリーは、エッジを介して接続されたノードの形式でデータを格納する階層構造です。 あなたはそれを木の枝と見なすことができます。 ツリーの最初のノードは親ノードと呼ばれ、それに接続されている他のノードは子ノードと呼ばれます。

二分探索木では、各親には最大2つの子ノードがあります。 ツリーは、中央のデータアイテム、左側の子ノード、および右側の子ノードに分割されます。 これは、左側のノードの値が中央の要素の値よりも小さい、ソートされた数値データセットです。 同様に、右側のノードの値は中央の要素よりも大きくなっています。

二分探索木は、必要な要素の正確な位置を見つけるのに役立ちます。 真ん中の要素が最初に観察されます。 値が必要な要素と一致しない場合、アルゴリズムは左または右のノードをチェックインします。 アイテムの値が中央の要素よりも小さい場合は、左側のノードのみが考慮されます。 ただし、要素の値が中央の要素よりも大きい場合は、適切なノードを通過するだけで済みます。 左のものは破棄されます。

二分探索アルゴリズムの制限

二分探索アルゴリズムにはいくつかの利点がありますが、特定の制限もあります。

• 二分探索アルゴリズムを実装するには、ソートされた配列が必要です。 データセットがアルファベット順または数値順に配置されていない場合、二分探索アルゴリズムを実装することは不可能になります。

• バイナリ検索アルゴリズムは、データセットの並べ替えに多くの時間を必要とするため、並べ替えられていない小さな配列には役立ちません。 このような場合、線形検索アルゴリズムがより実用的な選択です。

• 二分探索アルゴリズムは、データセットの一部しか通過しないため、線形探索アルゴリズムとしての要素の正確な位置を教えてくれない場合があります。

二分探索アルゴリズムを学習した後のキャリアの機会

コンピュータサイエンスの二分探索アルゴリズムは、データ構造に関連しています。 したがって、データサイエンスのコンピュータサイエンスの修士号を取得する場合は、次のキャリアの役割を担うことができます。

• データエンジニアまたは開発者
• 実験計画法や構造化モデリングなどのデータモデリングジョブ
• 機械学習やレコメンダーシステムなどのデータ分析

二分探索アルゴリズムの実用的なアプリケーションをどのように学ぶことができますか？

コンピュータサイエンスでのキャリアの機会を追求したい場合は、二分探索アルゴリズムの知識が必須です。 このためには、優れた資格を持つコンピュータサイエンスの学士号を取得している必要があります。 コンピュータサイエンスの修士号を取得すると、このテーマについてより多くの知識を得る機会が得られるため、優位に立つことができます。

バイナリ検索アルゴリズムの基礎とその実用的なアプリケーションを学ぶための修士課程を探している人は誰でも、機械学習とAIの理学修士課程に行くことができます upGradによって提供されます。

これは、英国のトップ50大学の1つにランクされているリバプールジョンムーア大学と共同で提供されています。 プログラミングに不慣れな場合、upGradは、Python、データの視覚化、データ分析、およびより重要な概念を紹介するプログラム前の準備コンテンツも提供します。

これに加えて、12以上のケーススタディやプロジェクトに取り組む機会も得られます。 学生はまた、専門家やメンターとのライブセッション、ピアツーピアの学習機会、およびキャリアの成長のための個別のメンターシップを楽しむことができます。

結論

二分探索アルゴリズムは、プログラミングにおける重要な概念です。 データサイエンスと機械学習に興味がある場合は、今後のキャリアに役立つバイナリやその他の検索アルゴリズムについて詳しく学ぶのが最善です。 理論的な知識に加えて、このトピックの実践的な知識も必要になります。