в чем суть линейного поиска

Линейный поиск в C++: подробное руководство

Все программисты, при решении задач сталкивались с необходимостью проверить массив на наличие какого-то значения. Существует много алгоритмов для решения этой задачи. Все эти алгоритмы используются и в других языках программирования.

Сегодня мы изучим самый простой для реализации алгоритм поиска (но и самый затратный по времени) — линейный поиск.

Как работает линейный поиск

Этот алгоритм перебирает все элементы в массиве, сравнивая их с заданным ключом, из-за полного перебора скорость поиска намного меньше, чем в других алгоритмах.

Его обычно используют, если в отрезке поиска находится мало элементов, в ином случае используют другие алгоритмы поиска (один из них бинарный поиск).

Как создать линейный поиск

В строке 26 мы предлагаем пользователю с клавиатуры ввести ключ, а дальше мы проверим массив на наличие этого ключа. Если ключ совпал с какой-то ячейкой в массиве, то мы выведем индекс этой ячейки. Это типичный пример чтобы понять как работает алгоритм.

Линейный поиск находится в строках 28 — 32.

Давайте разберем этот пример:

В массиве ans будут храниться все индексы.

Давайте выполним этот код:

А если такого ключа нет в массиве :

Использовать ли линейный поиск

Из плюсов у этого алгоритма только одно — простая реализация.

Минус один, но очень большой — код работает медленно.

Мы советуем использовать его «чайникам» для решения их первых задач. Однако, если вы разрабатываете высоко нагруженное приложение или веб-сервер, такой поиск будет слишком затратным. Вам понадобятся более эффективные алгоритмы. Например, бинарный поиск. Он работает очень быстро и реализация не на много сложнее линейного поиска.

Упражнение

В качестве домашнего задания создайте массив из 10 ячеек заполнив его случайными числами от 1 до 10 (включительно). Предложите пользователю с клавиатуры ввести ключ и выведите сколько раз ключ совпадал со значением ячеек в массиве, используя при подсчете линейный поиск.

Надеемся, что эта статья помогла вам узнать, что такое линейный поиск и как он работает. Если вы нашли ошибки в статье или хотите задать вопрос, то пишите в комментарии. Удачи!

Источник

Алгоритм линейного поиска.

Для нахождения некоторого элемента (ключа) в заданном неупорядоченном массиве используется алгоритм линейного (последовательного) поиска. Он работает как с неотсортированными массивами, так и отсортированными, но для вторых существуют алгоритмы эффективнее линейного поиска.

Эту неэффективность компенсируют простая реализация алгоритма и сама возможность применять его к неупорядоченным последовательностям. Здесь, а также при рассмотрении всех других алгоритмов поиска, будем полагать, что в качестве ключа выступает некоторая величина, по мере выполнения алгоритма, сравниваемая именно со значениями элементов массива.

Слово «последовательный» содержит в себе основную идею метода. Начиная с первого, все элементы массива последовательно просматриваются и сравниваются с искомым. Если на каком-то шаге текущий элемент окажется равным искомому, тогда элемент считается найденным, и в качестве результата возвращается номер этого элемента, либо другая информация о нем. (Далее, в качестве выходных данных будет выступать номер элемента). Иначе, следуют возвратить что-то, что может оповестить о его отсутствии в пройденной последовательности.

Ниже, на примере фигур, наглядно демонстрируется работа алгоритма линейного поиска. В качестве искомого элемента (в данном случае это квадрат) задается фигура, и она поочередно сравнивается со всеми имеющимися фигурами до тех пор, пока не будет найдена тождественная ей фигура, или окажется, что в данном множестве таковой нет.

Примечателен тот факт, что имеется вероятность наличия нескольких элементов с одинаковыми значениями, совпадающими со значением ключа. В таком случае, если нет конкретных условий, можно, например, за результирующий взять номер первого найденного элемента (реализовано в листинге ниже), или записать в массив номера всех тождественных элементов.

Источник

Оптимизация при помощи линейного поиска на Python

Линейный поиск — это алгоритм оптимизации, который может использоваться для целевых функций с одной или несколькими переменными. Он предоставляет возможность использовать алгоритм одномерной оптимизации, например поиск методом деления пополам (бисекции) для многомерной целевой функции, работая с линейным поиском для определения оптимального размера шага в каждом измерении от известной точки до оптимума. Мы уже делились переводами Джейсона Браунли, например статьёй о смешанных ансамблях, а в этом учебном руководстве, которое мы перевели к старту курса о машинном и глубоком обучении, рассказывается об основах: вы узнаете, как на Python с помощью линейного поиска выполнить оптимизацию.

Прочитав это руководство, вы узнаете:

что линейный поиск — это алгоритм оптимизации для одномерных и многомерных задач оптимизации;

что библиотека SciPy предоставляет API выполнения линейного поиска, который требует знания о том, как вычисляется первая производная вашей целевой функции;

как выполнить линейный поиск для целевой функции и работать с результатом.

Обзор

Этот учебный материал разделён на три части:

Что такое линейный поиск?

Линейный поиск на Python.

Как выполняется линейный поиск? Он состоит из:

a) определения целевой функции;

б) выполнения линейного поиска;

в) работы со сбоями алгоритма.

Что такое линейный поиск?

Линейный поиск — это алгоритм оптимизации для одномерной или многомерной оптимизации. Он требует начальной позиции в пространстве поиска, а также указания направления поиска. Затем он из начальной выбирает следующую позицию в пространстве поиска, которая приведёт к значению лучше или же к наилучшему значению целевой функции.

Направление имеет знак (плюс или минус) вдоль линии и максимальную протяжённость поиска, поэтому его лучше рассматривать как область поиска кандидатов, оно должно быть достаточно большим, чтобы охватить оптимумы или точку лучше начальной.

Линейный поиск автоматически выберет коэффициент масштаба, который называется альфа, для размера шага (направления) исходя из текущей, минимизирующей целевую функцию позиции. Чтобы найти оптимальную точку в выбранном направлении и выбрать соответствующую альфа, используется другой алгоритм одномерной оптимизации

Один из подходов заключается в применении линейного поиска, выбирающего коэффициент шага, который минимизирует одномерную функцию [. ]. Мы можем применить метод одномерной оптимизации по нашему выбору.

Альфа — коэффициент масштаба для направления, поэтому при поиске учитываются только значения в диапазоне от 0,0 до 1,0. Один шаг линейного поиска решает задачу минимизации, которая минимизирует целевую функцию для текущей позиции в сумме с масштабируемым направлением, то есть:

Минимизирует objective(position + alpha * direction).

Таким образом, линейный поиск работает в одном измерении за один раз и возвращает расстояние перемещения в выбранном направлении.

Каждая итерация метода линейного поиска вычисляет направление поиска pk, а затем решает, как далеко двигаться в этом направлении.

Чтобы перенести пространство поиска к решению, линейный поиск может быть вызван повторно и может завершиться неудачей, если выбранное направление не содержит точки с меньшим значением целевой функции, например когда алгоритм направлен искать по склону вверх.

Решение приблизительно или неточно и в зависимости от формы пространства поиска может не оказаться общим решением. Условия, при которых этот алгоритм подходит, называются условиями Вольфе. Теперь, когда мы знакомы с линейным поиском, давайте посмотрим, как выполнять его на Python.

Линейный поиск на Python

Выполнить линейный поиск на Python можно вручную, с помощью функции line_search(). Она поддерживает одномерную оптимизацию, а также многомерные задачи оптимизации. Эта функция принимает имя целевой функции и имя градиента для целевой функции, а также текущее положение в пространстве поиска и направление движения.

Таким образом, вы должны знать первую производную вашей целевой функции. Вы также должны иметь некоторое представление о том, с чего начать поиск и насколько широко выполнять его. Напомним, что поиск может выполняться несколько раз с разными направлениями (знаком и протяжённостью).

Функция возвращает кортеж из шести элементов, включая коэффициент масштаба для направления, называемый альфа, и количество выполненных вычислений функций, а также другие значения. Первый элемент в результирующем кортеже содержит альфа. Если поиск не сойдётся, альфа будет иметь значение None.

Альфа, начальная точка и направление могут использоваться при построении конечной точки линейного поиска.

Для задач оптимизации с более чем одной входной переменной, например многомерной оптимизации, функция line_search() вернёт одно альфа-значение для всех измерений. Это значит, функция предполагает, что оптимум равноудалён от начальной точки во всех измерениях, такое ограничение существенно. Теперь, после ознакомления с тем, как в Python выполнять линейный поиск, давайте рассмотрим работающий пример.

Как выполняется линейный поиск?

Мы можем продемонстрировать, как использовать линейный поиск с простой одномерной целевой функцией и её производной. Этот раздел, в свою очередь, разделён на несколько частей, включая определение тестовой функции, выполнение линейного поиска и обработку неудачных случаев, когда оптимум не находится.

Определение целевой функции

Во-первых, мы можем определить целевую функцию. Здесь поработаем с одномерной целевой функцией, а именно со сдвинутой на небольшую величину от нуля функцией x^2. Это выпуклая функция, она была выбрана потому, что её легко понять, а также легко вычислить первую производную.

Обратите внимание, что линейный поиск не ограничивается одномерными или выпуклыми функциями. Реализация этой функции приведена ниже.

Первая производная этой функции может быть вычислена аналитически следующим образом:

gradient(x) = 2 * (-5 + x).

Градиент для каждого входного значения просто указывает наклон к оптимумам в каждой точке. Реализация функции градиента приведена ниже:

Затем, чтобы получить представление о форме функции, мы можем построить график входных значений в сравнении с целевыми значениями:

Связав всё это воедино, получим такой код:

Линейный график выпуклой целевой функции

Выполнение линейного поиска

Затем можно выполнить линейный поиск по этой функции. Во-первых, мы должны определить отправную точку поиска и его направление. Здесь воспользуемся начальной точкой x=-5, расстояние от которой до оптимума — около 10 единиц. Сделаем большой шаг вправо, в данном случае в 100 единиц (что значительно превышает оптимум), например, в положительном направлении. Напомним, что направление похоже на размер шага и поиск масштабирует размер шага, чтобы найти оптимум:

Затем поиск ищет оптимумы и возвращает альфа или расстояние, чтобы изменить направление. Из результата мы можем получить значение альфа, а также количество выполненных вычислений функций:

Мы можем использовать альфа вместе с нашей начальной точкой и размером шага для вычисления местоположения оптимумов и вычисления целевой функции в этой точке (которая, как мы ожидаем, будет равна 0,0):

Затем, для развлечения, мы можем снова построить график функции и показать начальную точку в виде зелёного квадрата, а конечную точку — в виде красного квадрата.

Ниже приведён полный пример выполнения линейного поиска для выпуклой целевой функции:

Программа-пример сначала сообщает начальную точку и направление. Поиск выполняется, и обнаруживается изменяющая направление для нахождения оптимума значение альфа, в данном случае — найденное после трёх вычислений функции 0.1. Точка оптимума находится на отметке 5,0, значение y, как и ожидалось, равно 0,0:

Наконец, создаётся график функции, показывающий зелёную начальную точку и красную цель.

Линейный график целевой функции с оптимумами и начальной точкой поиска

Работа со сбоями алгоритма

Линейный поиск не гарантирует нахождения оптимумов функции. Он может не найти оптимумы, если задано значение направления, недостаточно большое, чтобы охватить их. Например, найти оптимумы будет невозможно, когда направление имеет значение 3. Продемонстрировать это можно на полном примере ниже:

Кроме того, мы можем выбрать неправильное направление, ведущее только к вычислениям хуже стартовой точки. Здесь оно будет отрицательным в сторону от оптимума, например, вверх по склону от начальной точки:

Ожидается, что поиск не сойдётся, поскольку он не может найти какие-либо точки лучше начальной. Полный пример поиска, который не сходится, приведён ниже:

Выполнение программы приводит к предупреждению LineSearchWarning, указывающему на то, что поиск, как и ожидалось, не может сойтись. Альфа — возвращённое в результате поиска значение — равно None:

Дальнейшее чтение

Если вы хотите глубже погрузиться в тему, смотрите этот раздел.

Источник

Линейный поиск в Python

Python – один из самых популярных и мощных языков. Для выполнения кода требуется несколько строк, что делает его более удобным для пользователя языком. В этом руководстве мы изучим линейный поиск в Python. Поиск – это метод определения того, присутствует ли конкретный элемент в данном списке.

Есть два типа поиска:

Оба метода широко используются для поиска элемента в данном списке.

Что такое линейный поиск?

Линейный поиск – это метод поиска элементов в списке. Его еще называют последовательным поиском. Это простейший алгоритм поиска, поскольку он ищет желаемый элемент последовательно.

Он сравнивает каждый элемент со значением, которое мы ищем. Если оба совпадают, элемент найден, и алгоритм возвращает позицию индекса ключа.

Концепция линейного поиска

Давайте разберемся в следующих шагах, чтобы найти элемент key = 7 в данном списке.

Шаг – 1: Начните поиск с первого элемента и проверьте ключ = 7 с каждым элементом списка x.

Шаг – 2: Если элемент найден, вернуть индексную позицию ключа.

Шаг – 3: Если элемент не найден, возвращаемого элемента нет.

Алгоритм

Есть список из n элементов и ключевого значения для поиска. Ниже представлен алгоритм линейного поиска.

Программа Python

Давайте разберемся в следующей реализации алгоритма линейного поиска на Python.

Сложность линейного поиска

Временная сложность алгоритма линейного поиска:

Алгоритм линейного поиска подходит для небольшого списка (

Источник

Алгоритмы поиска в линейных структурах

Таким образом, определим общий алгоритм поиска данных:

Шаг 1. Вычисление элемента, что часто предполагает получение значения элемента, ключа элемента и т.д.

Шаг 2. Сравнение элемента с эталоном или сравнение двух элементов (в зависимости от постановки задачи).

Основные идеи различных алгоритмов поиска сосредоточены в методах перебора и стратегии поиска.

Рассмотрим основные алгоритмы поиска в линейных структурах более подробно.

Последовательный (линейный) поиск

Последовательный (линейный) поиск – это простейший вид поиска заданного элемента на некотором множестве, осуществляемый путем последовательного сравнения очередного рассматриваемого значения с искомым до тех пор, пока эти значения не совпадут.

Идея этого метода заключается в следующем. Множество элементов просматривается последовательно в некотором порядке, гарантирующем, что будут просмотрены все элементы множества (например, слева направо). Если в ходе просмотра множества будет найден искомый элемент, просмотр прекращается с положительным результатом; если же будет просмотрено все множество, а элемент не будет найден, алгоритм должен выдать отрицательный результат.

Алгоритм последовательного поиска

При наличии в массиве нескольких элементов со значением key данный алгоритм находит только первый из них (с наименьшим индексом).

Недостатком рассматриваемого алгоритма поиска является то, что в худшем случае осуществляется просмотр всего массива. Поэтому данный алгоритм используется, если множество содержит небольшое количество элементов.

Бинарный (двоичный) поиск

Бинарный (двоичный, дихотомический) поиск – это поиск заданного элемента на упорядоченном множестве, осуществляемый путем неоднократного деления этого множества на две части таким образом, что искомый элемент попадает в одну из этих частей. Поиск заканчивается при совпадении искомого элемента с элементом, который является границей между частями множества или при отсутствии искомого элемента.

Бинарный поиск применяется к отсортированным множествам и заключается в последовательном разбиении множества пополам и поиска элемента только в одной половине на каждой итерации.

Алгоритм бинарного поиска

Шаг 3. Если искомое значение больше значения среднего элемента, то возьмем в качестве массива все элементы справа от среднего, иначе возьмем в качестве массива все элементы слева от среднего (в зависимости от характера упорядоченности). Перейдем к Шагу 1.

В массиве может встречаться несколько элементов со значениями, равными ключу. Данный алгоритм находит первый совпавший с ключом элемент, который в порядке следования в массиве может быть ни первым, ни последним среди равных ключу. Например, в массиве чисел 1, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 7, 8 с ключом key =5 совпадет элемент с порядковым номером 4, который не относится ни к первому, ни к последнему.

Существуют две модификации рассматриваемого алгоритма для поиска первого и последнего вхождения. Все зависит от того, как выбирается средний элемент: округлением в меньшую или большую сторону. В первом случае средний элемент относится к левой части массива, а во втором – к правой.

Ключевые термины

Бинарный (двоичный, дихотомический) поиск – это поиск заданного элемента на упорядоченном множестве, осуществляемый путем неоднократного деления этого множества на две части таким образом, что искомый элемент попадает в одну из этих частей.

Ключ поиска – это поле записи, по значению которого происходит поиск

Поиск – это процесс нахождения конкретной информации в ранее созданном множестве данных.

Последовательный (линейный) поиск – это простейший вид поиска заданного элемента на некотором множестве, осуществляемый путем последовательного сравнения очередного рассматриваемого значения с искомым до тех пор, пока эти значения не совпадут.

Источник