Pesquisando na estrutura de dados: diferentes métodos de pesquisa explicados
Publicados: 2021-05-03A rede de comunicação está se expandindo, e por isso as pessoas estão usando a internet! As empresas estão se tornando digitais para uma gestão eficiente. Os dados gerados na internet estão aumentando e, portanto, os conjuntos de dados estão se tornando complexos. É essencial organizar, gerenciar, acessar e analisar os dados com cuidado e eficiência, uma estrutura de dados é a técnica mais útil, e o artigo se concentra na mesma!
Índice
Estrutura de dados
Na ciência da computação, as estruturas de dados são a base para os tipos de dados abstratos (ADT), onde ADT é a forma lógica do tipo de dados. O layout físico do tipo de dados é implementado usando a estrutura de dados. Diferentes tipos de estrutura de dados são usados para diferentes tipos de aplicativos; alguns são especializados em tarefas específicas.
A estrutura de dados é uma coleção de valores de dados e relacionamentos entre eles, operações e funções aplicáveis aos dados. Ele auxilia na organização, gerenciamento e armazenamento de dados em um formato específico. Assim, os usuários podem ter acesso fácil e modificar os dados de forma eficiente.
As estruturas de dados ajudam a gerenciar grandes quantidades de dados, como bancos de dados massivos. Algoritmos eficientes são construídos com base em estruturas de dados eficientes. Além do armazenamento eficiente, as estruturas de dados também são responsáveis pela recuperação eficiente das informações da memória armazenada. Inclui uma matriz, lista vinculada, ponteiro, pesquisa, pilha, gráfico, fila, estrutura, programas, classificação e assim por diante.
O artigo aborda o conceito de Pesquisa na Estrutura de Dados e seus métodos. Dois exemplos de algoritmos são explicados em detalhes para entender o conceito claramente. Para obter mais conhecimento, habilidades e experiência, estão disponíveis cursos online sobre estrutura de dados, mencionados no final do artigo.
O que é pesquisar na estrutura de dados?
O processo de encontrar a informação desejada a partir do conjunto de itens armazenados na forma de elementos na memória do computador é chamado de 'pesquisa na estrutura de dados'. Esses conjuntos de itens estão em várias formas, como uma matriz, uma árvore, um gráfico ou uma lista vinculada. Outra maneira de definir a busca na estrutura de dados é localizar o elemento desejado de características específicas em uma coleção de itens.
Métodos de pesquisa
A pesquisa na estrutura de dados pode ser feita implementando algoritmos de pesquisa para verificar ou recuperar um elemento de qualquer forma de estrutura de dados armazenada. Esses algoritmos são categorizados com base em seu tipo de operação de pesquisa, como:
- Pesquisa sequencial
A matriz ou lista de elementos é percorrida sequencialmente durante a verificação de todos os componentes do conjunto.
Por exemplo, Pesquisa Linear.
- Pesquisa de intervalo
Algoritmos projetados explicitamente para pesquisa em estruturas de dados classificadas são incluídos na pesquisa de intervalo. A eficiência desses algoritmos é muito melhor do que os algoritmos de busca linear.
Por exemplo, Pesquisa Binária, Pesquisa Logarítmica.
Esses métodos são examinados com base no tempo gasto por um algoritmo para pesquisar um elemento que corresponda ao item de pesquisa nas coleções de dados e são dados por,
- O melhor momento possível
- O tempo médio
- O pior momento
As principais preocupações são em relação aos tempos de pior caso que levam a previsões garantidas do desempenho do algoritmo e também são fáceis de calcular em comparação com os tempos médios.
Para ilustrar exemplos e conceitos neste artigo, são considerados 'n' itens na coleta de dados em qualquer formato de dados. As operações dominantes são usadas para simplificar a análise e a comparação de algoritmos. Para pesquisar em uma estrutura de dados, uma comparação é uma operação dominante, que é denotada por O() e pronunciada como “big-Oh” ou “Oh”.
Existem vários algoritmos de pesquisa em uma estrutura de dados, como pesquisa linear, pesquisa binária, pesquisa de interpolação, pesquisa de salto, pesquisa exponencial, pesquisa de Fibonacci, pesquisa de sublista, pesquisa binária onipresente, pesquisa binária ilimitada, função recursiva para pesquisa de substring e programa recursivo para pesquisar um elemento linearmente na matriz fornecida. O artigo restringe-se a algoritmos de busca linear e binária e seus princípios de funcionamento.
Vamos obter informações detalhadas sobre a pesquisa linear e a pesquisa binária na estrutura de dados.
Pesquisa linear
O algoritmo de busca linear pesquisa todos os elementos na matriz sequencialmente. Seu melhor tempo de execução é um, enquanto o pior tempo de execução é n, onde n é o número total de itens na matriz de pesquisa.
É o algoritmo de busca mais simples em estrutura de dados e verifica cada item do conjunto de elementos até que corresponda ao elemento de busca até o final da coleta de dados. Quando os dados não são classificados, é preferível um algoritmo de pesquisa linear.
A pesquisa linear tem algumas complexidades, conforme indicado abaixo:
- Complexidade do Espaço
A complexidade do espaço para busca linear é O(n), pois não usa nenhum espaço extra onde n é o número de elementos em uma matriz.
- Complexidade de tempo
*Complexidade de melhor caso = O(1) ocorre quando o elemento de pesquisa está presente no primeiro elemento da matriz de pesquisa.
*Complexidade de pior caso = O(n) ocorre quando o elemento de busca não está presente no conjunto de elementos ou array.
*Complexidade média = O(n) é referido quando o elemento está presente em algum lugar na matriz de pesquisa.
Exemplo,
Vamos pegar um array de elementos como dado abaixo:
45, 78, 12, 67, 08, 51, 39, 26
Para encontrar '51' em uma matriz de 8 elementos fornecida acima, um algoritmo de busca linear verificará cada elemento sequencialmente até que seu ponteiro aponte para 51 no espaço de memória. Leva tempo O(6) para encontrar 51 em uma matriz. Para encontrar 12, na matriz acima, é necessário O(3), enquanto que, para 26, é necessário tempo O(8).
Pesquisa binária
Esse algoritmo encontra itens específicos comparando os itens mais intermediários na coleta de dados. Quando ocorre uma correspondência, ele retorna o índice do item. Quando o item do meio é maior que o item, ele procura um item central da submatriz esquerda. Por outro lado, se o item do meio for menor que o item de pesquisa, ele explorará o meio do item na submatriz direita. Ele continua procurando por um item até encontrá-lo ou até que o tamanho das sub-matrizes se torne zero.
A pesquisa binária precisa de uma ordem ordenada de itens. É mais rápido que um algoritmo de busca linear. Ele funciona no princípio de dividir e conquistar.
Complexidade em tempo de execução = O(log n)
O algoritmo de busca binária tem complexidades como indicado abaixo:
- Complexidade do pior caso = O (n log n)
- Complexidade média = O (n log n)
- Complexidade do melhor caso = O (1)
Exemplo,
Vamos pegar um algoritmo ordenado de 08 elementos:
08, 12, 26, 39, 45, 51, 67, 78
Para encontrar 51 em uma matriz dos elementos acima,
O algoritmo dividirá um array em dois arrays, 08, 12, 26, 39 e 45, 51, 67, 78
Como 51 é maior que 39, ele começará a procurar por elementos do lado direito do array.
Ele dividirá ainda mais em dois, como 45, 51 e 67, 78
Como 51 é menor que 67, ele começará a pesquisar à esquerda desse sub-matriz.
Esse subarray é novamente dividido em dois como 45 e 51.
Como 51 é o número correspondente ao elemento de pesquisa, ele retornará seu número de índice desse elemento na matriz.
Concluirá que o elemento de busca 51 está localizado na 6ª posição em uma matriz.
A pesquisa binária reduz o tempo para metade, pois a contagem de comparação é significativamente reduzida do que o algoritmo de pesquisa linear.
Leia: Tipos de estruturas de dados em Python
Pesquisa de interpolação
É uma variante melhorada do algoritmo de busca binária e funciona na posição de sondagem do elemento de busca. Semelhante aos algoritmos de pesquisa binária, ele funciona com eficiência apenas na coleta de dados classificados.
Pior tempo de execução = O(n)
Quando a localização do elemento de destino é conhecida na coleta de dados, é utilizada uma pesquisa de interpolação. Para encontrar um número na lista telefônica, se alguém quiser pesquisar o número de telefone de Monica, em vez de usar a pesquisa linear ou binária, pode-se sondar diretamente o armazenamento do espaço de memória onde os nomes começam com 'M'.
Conclusão
A pesquisa em estruturas de dados refere-se a encontrar um determinado elemento na matriz de 'n' elementos. Existem duas categorias, a saber. Pesquisa sequencial e pesquisa de intervalo na pesquisa. Quase todos os algoritmos de busca são baseados em uma dessas duas categorias. As pesquisas lineares e binárias são os dois algoritmos simples e fáceis de implementar nos quais o binário funciona mais rápido que os algoritmos lineares.
Embora a pesquisa linear seja mais direta, ela verifica cada elemento até encontrar uma correspondência com o elemento de pesquisa, sendo eficiente quando a coleta de dados não é classificada corretamente. Mas, se a coleta de dados for classificada e o comprimento de uma matriz for considerável, a pesquisa binária será mais rápida.
A estrutura de dados é uma parte essencial da programação de computadores ao lidar com conjuntos de dados. Programadores e desenvolvedores precisam continuar se atualizando e se aprimorando com noções básicas e atualizações em técnicas de programação de computadores. Programadores que lidam com estrutura de dados devem optar por cursos com frequência.
Se você estiver curioso para aprender mais sobre ciência de dados, confira o Programa PG Executivo em Ciência de Dados do IIIT-B & upGrad, criado para profissionais que trabalham e oferece mais de 10 estudos de caso e projetos, workshops práticos práticos, orientação com especialistas do setor, 1-on-1 com mentores do setor, mais de 400 horas de aprendizado e assistência de trabalho com as principais empresas.
