xinyin025/hello-algo
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/krahets/hello-algo.git synced 2026-09-01 20:57:13 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

Review the ru version with Codex. (#1870)

Browse Source
This commit is contained in:
Yudong Jin
2026-03-30 07:27:40 +08:00
committed by GitHub
parent 7a78369e4c
commit fe6443235b
97 changed files with 769 additions and 767 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
ru/docs/chapter_searching/searching_algorithm_revisited.md
+4 -4
View File
@@ -7,14 +7,14 @@
- **Поиск целевого элемента путем обхода структуры данных**, например обход массива, списка, дерева или графа.
- **Эффективный поиск элементов с использованием структуры организации данных или априорной информации**, например двоичный поиск, хеш-поиск и поиск в двоичном дереве поиска.
Нетрудно заметить, что эти темы уже рассматривались в предыдущих главах, поэтому алгоритмы поиска нам уже знакомы. В этом разделе мы еще раз посмотрим на них, но уже более системно.
Нетрудно заметить, что эти темы уже рассматривались в предыдущих главах, поэтому алгоритмы поиска нам уже знакомы. В этом разделе мы систематизируем полученные ранее знания и еще раз посмотрим на них как на единую группу методов.
## Полный перебор
Полный перебор заключается в том, что мы обходим каждый элемент структуры данных, чтобы найти целевой элемент.
- "Линейный поиск" применяется к линейным структурам данных, таким как массивы и списки. Он начинается с одного конца структуры данных и последовательно проверяет элементы, пока не найдет целевой элемент или пока не достигнет другого конца структуры данных.
- "Поиск в ширину" и "поиск в глубину" - это две стратегии обхода графов и деревьев. Поиск в ширину стартует из начального узла и исследует все узлы текущего уровня, прежде чем переходить к следующему. Поиск в глубину стартует из начального узла, проходит один путь до конца, затем возвращается назад и пробует другие пути, пока не будет полностью пройдена вся структура данных.
- "Обход в ширину" и "обход в глубину" - это две стратегии обхода графов и деревьев. Обход в ширину стартует из начального узла и исследует все узлы текущего уровня, прежде чем переходить к следующему. Обход в глубину стартует из начального узла, проходит один путь до конца, затем возвращается назад и пробует другие пути, пока не будет полностью пройдена вся структура данных.
Преимущество полного перебора состоит в его простоте и универсальности, **поскольку он не требует предварительной обработки данных и использования дополнительных структур данных**.
@@ -28,13 +28,13 @@
- "Хеш-поиск" использует хеш-таблицу для построения отображения между поисковыми данными и целевыми данными, благодаря чему запросы выполняются эффективно.
- "Поиск в дереве" ведется в конкретной древовидной структуре (например, в двоичном дереве поиска) и позволяет быстро отсекать узлы на основе сравнения значений, чтобы найти цель.
Преимущество этих алгоритмов в высокой эффективности, **их временная сложность может достигать $O(\log n)$ и даже $O(1)$** .
Преимущество этих алгоритмов заключается в высокой эффективности: **их временная сложность может достигать $O(\log n)$ и даже $O(1)$** .
Однако **для использования таких алгоритмов обычно требуется предварительная обработка данных**. Например, для двоичного поиска нужно заранее отсортировать массив, а хеш-поиск и поиск в дереве требуют дополнительных структур данных, поддержание которых тоже отнимает время и память.
!!! tip
Адаптивные алгоритмы поиска часто называют алгоритмами поиска в узком смысле, **поскольку они в основном предназначены для быстрого поиска целевого элемента в конкретной структуре данных**.
Адаптивные алгоритмы поиска часто называют алгоритмами поиска в узком смысле, **поскольку они в основном предназначены для быстрого нахождения целевого элемента в конкретной структуре данных**.
## Выбор метода поиска