جستجو چیست؟ (جستجو چیست؟)
ما هر روز به دنبال چیزهای زیادی هستیم – هیچ تماسی در تلفن همراه ، هیچ دوستی در فیس بوک یا صندوق ورودی Gmail وجود ندارد. جستجو در علوم کامپیوتر دقیقاً به معنای یافتن اطلاعاتی از مجموعه داده ها است.
جستجو یک مفهوم اساسی از علوم کامپیوتر است که در دنیای ساختار داده و الگوریتم بسیار مهم است. این فرایندی است که با استفاده از آن ، هر عنصر را از جمع آوری داده ها (مانند آرایه ، لیست و غیره) می یابیم.
چرا جستجو الگوریتم؟ (چرا ما به الگوریتم های جستجو نیاز داشتیم؟)
بیایید با چند مثال واقعی زندگی درک کنیم:
- سیستم مدیریت کتابخانه
* একটি লাইব্রেরিতে হাজার হাজার বই আছে
* একজন student specific একটি বই খুঁজছে
* Searching algorithm ছাড়া প্রতিটি বই check করা virtually impossible
- سیستم عامل های تجارت الکترونیکی
* Amazon বা Daraz এ millions of products আছে
* User যখন specific product search করে
* Efficient searching algorithm না থাকলে result পেতে hours লেগে যেতে পারে
- مخاطبین تلفن های هوشمند
* আপনার ফোনে hundreds of contacts থাকতে পারে
* Specific কাউকে call করার জন্য খুঁজতে হয়
* Searching algorithm এই কাজটি milliseconds এ করে ফেলে
- نمایش داده های پایگاه داده
* বড় বড় companies এর database এ millions of records থাকে
* Specific customer বা transaction information খুঁজতে হয়
* Efficient searching crucial for quick response times
جستجو এর انواع
در اصل دو نوع الگوریتم جستجو وجود دارد:
- جستجوی خطی (جستجوی متوالی)
* Simplest searching technique
* One by one প্রতিটি element check করে
- جستجوی دودویی
* More efficient for sorted data
* Divide and conquer approach ব্যবহার করে
امروز ما در مورد جستجوی خطی با جزئیات بحث خواهیم کرد ، زیرا:
-
این اساسی ترین الگوریتم جستجو است
-
مفهوم t به راحتی قابل درک است
-
اساسی برای درک سایر الگوریتم های پیشرفته جستجو
-
در داده های ناشناخته در مورد واقعی آن به طور گسترده استفاده می شود
جستجوی خطی: جستجوی خطی: مفاهیم اصلی
جستجوی Linar چیست؟ (جستجوی خطی چیست؟)
بیایید با یک مثال سرگرم کننده شروع کنیم! من فکر می کنم شما ناگهان برای یافتن تصویر داستان اسباب بازی قدیمی خود رفتید. شما یک آلبوم عکس قدیمی دارید ، جایی که هیچ نظمی وجود ندارد – تمام تصاویر به طور تصادفی نگهداری می شوند. حالا چیکار میکنی؟ به طور طبیعی ، هر تصویر را از صفحه اول مشاهده خواهید کرد ، تا زمانی که تصویر مورد نظر را بدست آورید.
این مفهوم اصلی جستجوی خطی است! جستجوی خطی دقیقاً در علوم کامپیوتر کار می کند – از اولین عنصر یک آرایه یا لیست ، بررسی هر عنصر ، تا زمانی که عنصر هدف در دسترس باشد.
چند نمونه جالب دیگر (مثالها)
1. پیدا کردن کفش در حالی که دیر به مدرسه می روید!
-
شما دیر به مدرسه می روید
-
یک کفش گرفت ، به دنبال دیگری
-
نگاه کردن به آن تمام راه (جستجوی خطی!)
-
بهترین مورد: اول
-
بدترین مورد: آخرین مکان را گرفتم (یا یافت نشد 😅)
2. پیدا کردن شکلات داده شده به مادر در جعبه تیفین
آرایه = [রুটি, আলুর চপ, ডিম, সবজি, চকলেট]
چگونه کار می کند؟ (چگونه کار می کند؟)
مرحله به مرحله فرایند:
-
شروع کردن: آرایه کنید و با مقدار هدف شروع کنید
-
تکرار کردن: هر عنصر از اولین عنصر تا هر عنصر بررسی می شود
-
مقایسه کردن: با هر عنصر با مقدار هدف مقایسه کنید
-
تصمیم:
* Match পেলে → position return করে
* না পেলে → পরের element এ যায়
* শেষ পর্যন্ত না পেলে → -1 return করে
কখন جستجوی خطی بهترین گزینه؟ (چه زمانی جستجوی خطی بهترین انتخاب است؟)
سناریوهای عالی:
- دسترسی تصادفی مورد نیاز است
* যেমন: WhatsApp এ random কোন message search
* Facebook timeline এ specific post খোঁজা
- داده های پویا
* Instagram feed - constantly changing
* Live cricket score updates
- مجموعه داده های کوچک
* Class এর attendance sheet
* Daily to-do list
واقعیت سرگرم کننده!
هنگامی که پیام قدیمی را با پیمایش در موبایل جستجو می کنید ، این یک جستجوی خطی است! آیا می دانید؟
تجزیه و تحلیل پیچیدگی زمان (تجزیه و تحلیل پیچیدگی زمان)
مدرسه
به یاد داشته باشید ، شما به دنبال یک معلم و دانشجویی به نام “رحیم” در کلاس 40 دانش آموز خود هستید.
بهترین سناریو
-
اگر رحیم در نیمکت اول نشسته است
-
شما اولین تلاش را کردید
-
پیچیدگی زمان: O (1) – زمان ثابت
-
مثالهای واقعی: یافتن “امیر” در لیست تماس موبایل (اگر اولین تماس با “A” اولین تماس است)
سناریوی بدترین حالت
-
رحیم در آخرین نیمکت نشسته یا در کلاس مفقود شده است
-
شما باید کل کلاس را بررسی کنید
-
پیچیدگی زمان: o (n) – زمان خطی
-
نمونه های واقعی: با پیمایش در WhatsApp پیام را از ماه گذشته جستجو کنید
سناریوی مورد متوسط
-
رحیم در جایی در وسط کلاس نشسته است
-
پیچیدگی زمان: O (n/2) – هنوز زمان خطی است
-
نمونه های واقعی: پیدا کردن شخصی در لیست دوستان فیس بوک
تجزیه و تحلیل تطبیقی موارد مختلف (تجزیه و تحلیل مقایسه ای)
بهترین مورد [O(1)] 🚀
Array = ["রহিম", "করিম", "সালমা", "জরিনা", "তানিয়া"]
Target = "রহিম"
Steps = 1 (একদম প্রথমেই পেয়ে গেলাম!)
بدترین حالت [O(n)] 🐌
Array = ["করিম", "সালমা", "জরিনা", "তানিয়া", "রহিম"]
Target = "রহিম"
Steps = 5 (সবগুলো element check করতে হল)
অথবা,
Array = ["করিম", "সালমা", "জরিনা", "তানিয়া", "লাবিবা"]
Target = "রহিম"
Steps = 5 (সবগুলো check করেও পাওয়া গেল না)
میانه [O(n/2)] 🏃
Array = ["করিম", "সালমা", "রহিম", "জরিনা", "তানিয়া"]
Target = "রহিম"
Steps = 3 (মাঝামাঝি position এ পাওয়া গেল)
مقایسه با الگوریتم ساده دیگر. (مقایسه)
1. مقایسه با جستجوی باینری
-
جستجوی خطی: O (N)
-
جستجوی باینری: O (ورود به سیستم N)
-
مثال:
- جستجوی خطی = یافتن کتاب عاقلانه سریال
- جستجوی باینری = فرهنگ لغت برای یافتن کلمات (از وسط شروع می شود)
2. مقایسه با آرایه گذرگاه
-
جستجوی خطی: O (n) با بررسی شرایط
-
سفر ساده: O (n) بدون شرط
-
نمونه های خنده دار:
- جستجوی خطی = یافتن دانش آموز خاص در کلاس ها
- Traversal = حضور در کلاس گرفته شده است
پیچیدگی فضا
-
فضای اضافی: O (1)
-
دلیل: هیچ حافظه اضافی لازم نیست
-
مثالهای واقعی: محاسبه همان حساب ها بدون گرفتن کتاب جدید
تجسم پیچیدگی زمانی
بیایید با یک مثال تجسم کنیم
n = 5 elements:
Best: * [1 step]
Worst: * * * * * [5 steps]
Average: * * * [3 steps]
n = 10 elements:
Best: * [1 step]
Worst: * * * * * * * * * * [10 steps]
Average: * * * * * [5 steps]
به یاد داشته باشید: هر الگوریتم قدرت خاص خود را دارد. اگرچه جستجوی خطی کند است ، اما سادگی و انعطاف پذیری آن اغلب آن را به بهترین انتخاب تبدیل می کند!
جستجوی Linar: نمای کلی نظری
ویژگی های کلیدی (خصوصیات کلیدی)
1. الگوی دسترسی متوالی
-
چگونه کار می کند:
- عناصر به روشی متوالی به آن دسترسی پیدا می کنند
- با بررسی به ترتیب از اول تا آخر
-
مثال واقعی:
Array = ["আম", "জাম", "লিচু", "কাঁঠাল", "আনারস"] Target = "কাঁঠাল" Process: আম -> জাম -> লিচু -> কাঁঠাল (Found!)
2. الگوی دسترسی به حافظه
-
رفتار در حافظه:
- عناصر در مکان های حافظه متناوب قرار دارند
- دسترسی به حافظه متوالی برای ذخیره سازی CPU کارآمد است
-
ردپای حافظه:
- اضافی فضا را نمی گیرد
- فقط برای متغیرهای حلقه به فضا احتیاج دارد
3
نقاط قوت جستجوی خطی
1 سادگی
2. انعطاف پذیری
3. راندمان حافظه
-
حداقل فضای اضافی:
- o (1) فضای اضافی
- عمل در محل
-
حافظه نهان:
- دسترسی به حافظه متوالی
- نسبت ضربه به حافظه پنهان خوب
محدودیت های جستجوی خطی
1. مسائل مربوط به عملکرد
2. ناکارآمدی در داده های مرتب شده
-
از سفارش استفاده نمی کند:
Sorted Array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] Target = 10 Still checks all elements! 🤦♂️ -
فرصت های بهینه سازی را از دست می دهد:
- داده های مرتب شده তে جستجوی باینری بهتر
3. منابع فشرده برای مجموعه داده های بزرگ
-
استفاده از CPU:
- انجام هر فرآیند عنصر است
- استفاده از CPU بالا
-
مصرف زمان:
- مجموعه داده های بزرگ এ وقت گیر
- برای برنامه های زمان واقعی مناسب نیست
از تجزیه و تحلیل مورد استفاده کنید
چه زمانی استفاده کنید:
-
مجموعه داده های کوچک:
- مثال: پیدا کردن کسی از 40 دانش آموز در کلاس
-
داده های نامشخص:
- مثال: یافتن عکس خاص در گالری عکس تصادفی
-
جستجوهای یک بار:
- مثال: یافتن کار خاص در لیست TODO
در صورت عدم استفاده:
-
مجموعه داده های بزرگ:
- مثال: 1 میلیون+ پایگاه داده کاربر এ جستجو
-
جستجوهای مکرر:
- مثال: وب سایت تجارت الکترونیکی এর جستجوی محصول
-
الزامات زمان واقعی:
- مثال: بازی زنده এ تطبیق بازیکن
نکات
-
رسیدگی به خطا در ابتدا!
- به یاد داشته باشید: روهیم در کلاسهای خالی یافت نمی شود! همیشه بررسی کنید که آیا آرایه ابتدا تهی است یا خالی است.
-
بازگشت به نوع موارد
- -1 چرا بازگشت؟ زیرا شاخص معتبر هرگز نمی تواند -1 باشد!
-
آن را ساده نگه دارید
- যত ساده ، তত بهتر! منطق پیچیده = اشکالات بیشتر
ورزش! 🎮
سعی کنید این تغییرات را اجرا کنید:
-
آخرین وقوع یک عنصر را پیدا کنید
-
وقایع کل را بشمارید
-
تمام موقعیت های یک عنصر را پیدا کنید
بخش پیچیدگی زمان ما را به خاطر می آورید؟ پیچیدگی این تغییرات چیست؟
نکاتی برای اشکال زدایی! 🔍
-
چاپ کنید و بیایید ببینیم در کدام موقعیت قرار دارد
-
مقدار هدف بررسی کنید که آیا خوب است
-
شرایط حلقه خوب است تا ببینید آیا خوب است
به یاد داشته باشید: rohim = “rohim” به رایانه!
مشکل تمرین: Mastery Search Linar!
Q1: یافتن شخصیت در رشته
مشکل: اولین بار در “سلام جهان” کجاست؟
فکر کنید ، به دنبال هیچ کلمه خاصی در پیام WhatsApp خود هستید!
Function searchCharacter(text, target):
If text is empty:
Return "Text is empty!"
For position from 0 to text.length - 1:
If text[position] equals target:
Return "Found at position " + position + "! 🎉"
Return "Character not found!"
Example:
Input: text = "Hello World", target = 'o'
Step 1: 'H' == 'o'? No
Step 2: 'e' == 'o'? No
Step 3: 'l' == 'o'? No
Step 4: 'l' == 'o'? No
Step 5: 'o' == 'o'? Yes! 🎉
Output: "Found at position 4!"
پیچیدگی زمان: o (n) – نمونه های کلاس ما را به خاطر بسپارید؟ به همین ترتیب هر شخصیت باید بررسی کند!
Q2: جستجوی دامنه
مشکل: در آرایه [start, end] هدف را در محدوده پیدا کنید
به یاد داشته باشید ، شما به دنبال یک دانش آموز خاص در رول 20-30 کلاس هستید!
Function searchInRange(array, target, start, end):
If array is empty:
Return "Array is empty! Where should I search? 🤔"
If start > end OR start < 0 OR end >= array.length:
Return "Invalid range! Did you fail in Math? 😅"
For position from start to end:
If array[position] equals target:
Return "Target found at " + position + "! 🎉"
Return "Not in this range! Try another range! 🔄"
Q3: حداقل تعداد (بخش Turchlight)
مشکل: پیدا کردن تعداد کمترین تعداد در آرایه
یادآوری کردن عکسهای فروشگاه اسباب بازی ما؟ حالا من به جای تصویر با اعداد کار خواهم کرد!
Function findMinimum(numbers):
If array is empty:
Return "Array is empty! Just like my wallet! 💸"
Let minimum = first element
// Assume first number is smallest
For each number in array (starting from index 1):
If current number < minimum:
minimum = current number
// Found a new smallest number!
Return "Smallest number is: " + minimum
Q4: آرایه های 2D তে جستجو
مشکل: یافتن عنصر در ماتریس
به یاد داشته باشید ، برنامه صندلی در کلاس خود! (5 ردیف ، 8 ستون)
Function searchIn2DArray(matrix, target):
If matrix is empty:
Return "Empty matrix! Like an empty classroom! 📝"
For row from 0 to matrix.rows:
For col from 0 to matrix.cols:
If matrix[row][col] equals target:
Return "Found at desk: Row " + row + ", Col " + col + "!"
Return "Not in class today! 🏃♂️"
نکاتی برای حل این مشکلات
-
ساده شروع کنید
Always start with empty array/string check! মনে আছে আমাদের empty classroom example? 😄 -
آن را خراب کنید
বড় problem কে ছোট ছোট steps এ ভাগ করুন Just like আমরা linear search কে step by step শিখলাম! -
لبه های لبه
Special cases check করতে ভুলবেন না: - Empty input - Invalid ranges - Single element - All same elements
به یاد داشته باشید: تمرین عالی می شود! درست مثل রহিম سرانجام پس از جستجوی همه جا ، گمشده خود را پیدا کرد!
جستجوی خطی: بررسی کامل
سفر ما: بیایید نگاه کنیم!
نمونه های پیچیده جدید! 🎯
مثال 1: جستجوی چند شرط
مشکل: دانش آموز را در دانش آموزان کلاس پیدا کنید:
-
نام با 'a' آغاز می شود
-
سن بیش از 20 است
-
بالاتر از CGPA 3.5
Function findSpecialStudent(students):
If students is empty:
Return "Empty classroom! 📝"
For each student in students:
If (student.name starts with 'A' AND
student.age > 20 AND
student.cgpa > 3.5):
Return "Found special student: " + student.name + "! 🎉"
Return "No student matches all criteria! 😢"
مثال 2: الگوی مطابقت
مشکل: در جستجوی الگوی خاص در رشته ، مثال جستجوی رشته ما را به خاطر بسپارید؟ اکنون چالش برانگیز تر!
Function findPattern(text, pattern):
If text.length < pattern.length:
Return "Text too short! 📏"
For i from 0 to text.length - pattern.length:
Let matched = true
For j from 0 to pattern.length:
If text[i + j] != pattern[j]:
matched = false
Break
If matched:
Return "Pattern found at position " + i + "! 🎯"
Return "Pattern not found! 🔍"
مثال 3: جستجوی آرایه دایره ای
مشکل: عنصر را در آرایه دایره ای پیدا کنید (به یک کلاس دایره ای فکر کنید ، جایی که اولین نیمکت بعد از نیمکت اول!)
Function searchCircular(array, target, startPos):
Let visited = 0
Let position = startPos
While visited < array.length:
If array[position] equals target:
Return "Found at seat " + position + "! 🎉"
position = (position + 1) % array.length
visited += 1
Return "Not found in the circle! 🔄"
برنامه های دنیای واقعی مجدداً مورد بررسی قرار گرفت
1. مشکل تغذیه رسانه های اجتماعی
مثال جدول زمانی فیس بوک ما را به خاطر می آورید؟
Problem: Specific post খোঁজা with multiple filters
- Date range
- Post type (photo/video/text)
- Author
2. چالش جستجوی تجارت الکترونیکی
یک مثال فروشگاه اسباب بازی را به خاطر دارید؟
Problem: Products খোঁজা with:
- Price range
- Category
- Rating threshold
استراتژی های پیچیده حل مسئله
1. رویکرد چند لایه
Step 1: Basic linear search
Step 2: Add conditions one by one
Step 3: Optimize specific cases
2. تکنیک بهینه سازی
Remember Time Complexity section?
- Early termination conditions
- Skip unnecessary checks
- Use helper data structures
و از همه مهمتر ، تمرین خود را ادامه دهید! درست مثل রহিম سرانجام مهارت های جستجوی او را تسلط داد! 😄
نکاتی برای تمرین
1. با مشکلات واقعی شروع کنید
2 خود را به چالش بکشید
3. روشهای مختلف را با یکدیگر مقایسه کنید
دروس مهم زندگی از جستجوی خطی
1. سادگی قدرتمند است
Just like রহিম'র গল্প:
- Simple approach
- Still solves problems
- Easy to understand
2 بنیاد مهم است
Linear Search teaches:
- Basic problem solving
- Algorithm analysis
- Code optimization
3. هر ابزاری جای خود را دارد
Remember:
- No "best" algorithm
- Context matters
- Choose wisely
افکار نهایی سرگرم کننده
فلسفه جستجوی خطی
Life এর মত:
- Sometimes you need to check everything
- Patience pays off
- Simple solutions often work best
درست مثل রহিম ، شما آموخته اید:
-
قدرت یک رویکرد سیستماتیک
-
چه موقع از جستجوی خطی استفاده کنید
-
چگونه در مورد الگوریتم ها فکر کنیم
پایان … یا این است؟ 🤔
تمام نشده ، شروع کنید!
بعدی: – جستجوی باینری – الگوریتم های بیشتر – ماجراهای بیشتر!
به یاد داشته باشید: هر متخصص زمانی مبتدی بود. مانند سفر خطی Tao Tao از Rahim به Engineer – قدم به قدم! 🚀
برنامه نویسی را ادامه دهید ، به جستجو ادامه دهید و از همه مهمتر ، یادگیری را ادامه دهید! 😊
