Den genomsnittliga sökande runtime för ett nyckelord beror starkt på datastrukturen och algoritmen som används för sökning. Här är en uppdelning:
1. Linjär sökning (t.ex. iterering genom en lista eller array):
* Genomsnittligt fall: O (n/2) som förenklar till o (n) . I genomsnitt måste du titta igenom hälften av elementen.
* värsta fall: O (n) - Nyckelordet är det sista elementet eller inte alls.
* bästa fall: O (1) - Nyckelordet är det första elementet.
2. Binär sökning (kräver en sorterad datastruktur):
* Genomsnittligt fall: O (log n)
* värsta fall: O (log n)
* bästa fall: O (1) - Nyckelordet är det mellersta elementet.
3. Hashtabeller (eller hashkartor):
* Genomsnittligt fall: O (1) - Utmärkt för snabba uppslag. Detta förutsätter en bra hashfunktion som distribuerar nycklar jämnt.
* värsta fall: O (n) - Om alla nycklar hash till samma plats (en kollision) har du effektivt en linjär sökning. Detta är sällsynt med en väl utformad hashfunktion och lastfaktor.
* bästa fall: O (1)
4. Träd (t.ex. binära sökträd, balanserade träd som AVL eller röd-svarta träd):
* binära sökträd (obalanserad):
* Genomsnittligt fall: O (log n) - Om trädet är relativt balanserat.
* värsta fall: O (n) - Om trädet är skevat (som en länkad lista).
* bästa fall: O (1) - Nyckelordet är i roten.
* balanserade träd (AVL, röd-svart):
* Genomsnittligt fall: O (log n)
* värsta fall: O (log n) - garantera en balanserad struktur.
* bästa fall: O (1) - Nyckelordet är i roten.
5. Trie (prefixträd):
* Söktiden är proportionell mot längden på nyckelordet, inte storleken på datasättet.
* Genomsnitt och värsta fall: O (k), där * k * är längden på nyckelordet som söks. Försök är mycket effektiva för prefixbaserade sökningar och autokompletta.
6. Indexerade databaser:
* Prestandan förlitar sig starkt på de index som skapats.
* Genomsnittligt fall: Vanligtvis O (log N) eller bättre, tack vare B-träd eller liknande indexeringsstrukturer.
* värsta fall: Kan försämras till o (n) om ett index inte används eller om frågan tvingar en fullständig tabellskanning.
Sammanfattningstabell:
| Datastruktur/algoritm | Genomsnittligt fall | Värsta fall | Bästa fallet | Anteckningar |
| --------------------------- | -------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Linjär sökning | O (n) | O (n) | O (1) | Enkelt, men ineffektivt för stora datasätt. |
| Binär sökning | O (log n) | O (log n) | O (1) | Kräver sorterade data. Mycket effektiv. |
| Hash Tabell | O (1) | O (n) | O (1) | Mycket snabbt i genomsnitt, men prestanda beror på hash -funktionen. Amorterade O (1) för införande och borttagning också. |
| Obalanserad BST | O (log n) | O (n) | O (1) | Kan vara effektivt, men benägna till värsta fall om inte balanserad. |
| BALANCED BST (AVL, RED-BRACK) | O (log n) | O (log n) | O (1) | Garanterad log n prestanda. Mer komplex att implementera än en enkel BST. |
| Trie | O (k) | O (k) | O (1) (tom strängsökning) | Effektivt för prefixbaserade sökningar, där * k * är längden på nyckelordet. |
Nyckelöverväganden för att välja en algoritm:
* storleken på datasättet: För små datasätt kanske overheaden för mer komplexa algoritmer kanske inte är värt det. Linjär sökning kan vara tillräckligt snabb.
* Frekvens av sökningar: Om du söker ofta är optimering för sökprestanda avgörande.
* är uppgifterna sorterade? Binär sökning kräver sorterade data. Om uppgifterna måste sorteras först, faktor i sorteringstiden.
* Typ av sökning: Är det ett enkelt sökordsuppslag, en prefixsökning eller något mer komplicerat?
* Mutabilitet av uppgifterna: Om uppgifterna ändras ofta, överväg kostnaden för att upprätthålla datastrukturen (t.ex. återbalansera ett träd, som omvandlar en hashtabell).
* Minnesanvändning: Vissa datastrukturer (som hashtabeller) kan konsumera betydande minne.
Avslutningsvis finns det ingen enda "genomsnittlig sökande runtime" för ett nyckelord. Det bästa valet beror helt på applikationens sammanhang och egenskaperna hos data. För sökordssökning för allmänt syfte är det vanliga val av sökord i stora datasätt vanliga val på grund av deras goda genomsnittliga prestanda. Om datasättet inte ändras ofta och sortering är genomförbar ger binär sökning utmärkt prestanda.
