検索データ構造とは何ですか？

コンピューターデータリストでアイテムを見つけることは困難で時間がかかる場合があります。そのため、検索データ構造が作成されました。検索データ構造は、大きなデータベースであれ小さなリストであれ、自動的に検索できるデータ構造です。検索構造には、静的かつ動的な2つのタイプがあります。静的は変更できませんが、動的により変更が可能になります。検索は費用のかかる操作になる可能性があるため、ほとんどのデータ構造は最適化されており、検索機能がデータを見つけるのに役立ちます。アイテムを迅速に見つけることはこの構造にとって明らかな利点ですが、非常にコストがかかるため、検索関数は大きな構造で使用するのが最適です。

他のほとんどのデータ構造とは異なり、検索データ構造はあらゆるタイプのデータ構造になります。この構造の主要な特徴は、ユーザーがクエリを介して構造を検索できることです。また、構造にはリストに少なくとも2つのアイテムが必要ですが、ほとんどの構造には数十、数百、または数千のアイテムがあります。これは、データベースを意味しますIST、文字列、またはバイナリツリーは、検索構造としての資格があります。

検索データ構造は、静的と動的な2つのカテゴリのいずれかに分類できます。静的バージョンは変更できず、ユーザーはリストのみを検索できます。ユーザーはブックマークシステムを変更することを心配する必要がなく、通常、検索が簡単になるため、この構造はメンテナンスがはるかに簡単です。動的構造により、ユーザーはアイテムを変更または削除することでアイテムを変更できますが、実行するのは難しいです。アイテムは頻繁に変更される可能性があるため、すべてのアイテムの位置を追跡するためのブックマークシステムが必要です。

データ構造を検索するには費用がかかる場合があります。つまり、コンピューターには多くの時間と労力がかかる場合があります。たとえば、データ構造が直線的に検索され、アイテムが下部にある場合、クエリは正しいアイテムを見つけるまですべてのアイテムを調べる必要があります。彼にLPコンピューター、ほとんどの検索データ構造は、ブックマークシステムを使用し、構造をセクションに分割して、検索クエリが構造全体ではなく正しいセクションを調べることにより最適化されています。

検索データ構造を使用することの明らかな利点は、ユーザーが必要な特定の情報を見つけるまでレコードを検索できることです。同時に、クエリは非常に費用がかかるため、これは小さなデータ構造ではそれほど有益ではありません。データ構造が小さく、人が簡単に検索できる場合、ユーザーが手動で検索を行った場合よりも、コンピューターがレコードを見つけるのに実際に時間がかかる場合があります。