検索データ構造とは

コンピューターデータリストでアイテムを見つけるのは難しく、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。 検索データ構造とは、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、静的と動的の2つの主なタイプがあります。 静的は変更できませんが、動的は変更できます。 検索はコスト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、検索機能がデータを見つけるのに役立つように最適化されています。 アイテムをすばやく見つけることは、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、検索機能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、検索データ構造には任意のタイプのデータ構造を使用できます。 この構造の主な特徴は、ユーザーがクエリを介して構造全体を検索できることです。 ほとんどの構造には数十、数百または数千の項目がありますが、構造にはリストに少なくとも2つの項目が必要です。 これは、データベース、リスト、文字列、またはバイナリツリーが検索構造として修飾できることを意味します。

検索データ構造は、静的と動的の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。 この構造は、ユーザーがブックマークシステムの変更を心配する必要がなく、通常は検索が簡単なので、保守がはるかに簡単です。 動的構造を使用すると、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、実行はより困難です。 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。

データ構造全体の検索にはコストがかかる場合があります。つまり、コンピューターに多くの時間と労力がかかる可能性があります。 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が見つかるまですべてのアイテムを調べる必要があります。 コンピュータを支援するために、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て構造をセクションに分割することにより最適化され、検索クエリが構造全体ではなく適切なセクションを検索できるようにします。

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、クエリは非常にコストがかかるため、小規模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実際にコンピューターがレコードを見つけるのに時間がかかる場合があります。