검색 데이터 구조 란 무엇입니까?

컴퓨터 데이터 목록에서 항목을 찾는 것은 어렵고 시간이 많이 걸리기 때문에 검색 데이터 구조가 만들어졌습니다. 검색 데이터 구조는 큰 데이터베이스이든 작은 목록이든 자동으로 검색 할 수있는 모든 데이터 구조입니다. 검색 구조에는 정적 및 동적의 두 가지 주요 유형이 있습니다. 정적은 변경할 수 없지만 동적은 수정할 수 있습니다. 검색은 비용이 많이 드는 작업이므로 검색 기능이 데이터를 찾는 데 도움이되도록 대부분의 데이터 구조가 최적화됩니다. 항목을 빨리 찾는 것이이 구조의 명백한 이점이지만 비용이 많이 들기 때문에 검색 기능이 큰 구조에서 가장 잘 사용됩니다.

대부분의 다른 데이터 구조와 달리 검색 데이터 구조는 모든 유형의 데이터 구조 일 수 있습니다. 이 구조의 주요 특징은 사용자가 쿼리를 통해 구조를 검색 할 수 있다는 것입니다. 대부분의 구조에는 수만, 수백 또는 수천 개의 항목이 있지만 구조에는 목록에 두 개 이상의 항목이 있어야합니다. 이는 데이터베이스, 목록, 문자열 또는 이진 트리가 검색 구조로 규정 될 수 있음을 의미합니다.

검색 데이터 구조는 정적 및 동적의 두 가지 범주 중 하나로 분류 될 수 있습니다. 정적 버전은 변경할 수 없으며 사용자는 목록 만 검색 할 수 있습니다. 사용자가 북마크 시스템 변경에 대해 걱정할 필요가없고 검색이 더 쉬워지기 때문에이 구조는 유지 관리가 훨씬 쉽습니다. 동적 구조를 사용하면 항목을 변경하거나 삭제하여 항목을 수정할 수 있지만 실행하기가 더 어렵습니다. 항목이 너무 자주 변경되어 모든 항목의 위치를 ​​추적하는 책갈피 시스템이 있어야합니다.

데이터 구조를 통한 검색은 비용이 많이들 수 있으므로 컴퓨터에 많은 시간과 노력이 소요될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 구조를 선형 적으로 검색하고 항목이 맨 아래에 있으면 쿼리는 올바른 항목을 찾을 때까지 모든 항목을 살펴 봐야합니다. 컴퓨터를 돕기 위해 대부분의 검색 데이터 구조는 북마크 시스템을 사용하고 구조를 여러 섹션으로 나눠서 검색 쿼리가 전체 구조 대신 오른쪽 섹션을 살펴볼 수 있도록 최적화됩니다.

검색 데이터 구조를 사용하면 얻을 수있는 확실한 이점은 사용자가 필요한 특정 정보를 찾을 때까지 레코드를 검색 할 수 있다는 것입니다. 동시에 쿼리 비용이 너무 많이 들기 때문에 작은 데이터 구조에는 도움이되지 않습니다. 데이터 구조가 작고 사람이 쉽게 검색 할 수 있으면 사용자가 수동으로 검색하는 것보다 실제로 컴퓨터에서 레코드를 찾는 데 시간이 더 걸릴 수 있습니다.