如果找不到所需資料，世界上所有的資料都是無用的。以下是您必須知道的 7 種搜尋演算法。
1、線性搜尋：
這是最簡單的搜尋演算法。以線性順序逐個搜尋元素。此方法常用於小型資料集或資料無序的情況。
2、二分搜尋：
在已排序陣列上使用此演算法。它涉及反覆將搜尋間隔分成兩半。對於較大的資料集，它比線性搜尋效率高得多。
3、深度優先搜尋 (DFS)：
DFS 遍歷圖或樹。它會沿著分支儘可能遠地探索，然後再回溯。
它通常用於解決以下問題：
- - 查詢路徑
- - 連通分量
- - 遍歷樹結構。
4、廣度優先搜尋 (BFS)：
與 DFS 一樣，BFS 遍歷圖或樹。它會在進入下一級之前探索當前深度級別的所有節點。BFS 通常用於在無加權圖中查詢最短路徑。
5、插值搜尋：
與二分搜尋類似，此演算法適用於已排序的資料集。它根據目標元素的值計算目標元素的可能位置。當資料集均勻分佈時，它特別有用。
6、跳躍搜尋：
跳躍搜尋是對線性搜尋的改進。您將陣列分成塊並確定步長。搜尋以塊為單位向前跳躍，直到找到目標元素或透過它，然後在該塊內執行線性搜尋。
7、指數搜尋：
在已排序的陣列上使用此演算法。它涉及查詢目標元素存在的範圍並在其中執行二分搜尋。
它對於快速縮小搜尋空間很有用。
總結
每種搜尋演算法都提供獨特的用例和效能特徵，使它們成為不同場景的理想選擇。瞭解它們的優缺點可以讓您為任何問題選擇完美的演算法。哪種搜尋演算法讓您絆倒了？對我來說，是指數搜尋。