Pythonで実装された線形探索アルゴリズムの詳細説明

線形検索は最も単純な検索アルゴリズムです。データ セットの先頭から開始して、一致するものが見つかるまでデータの各項目をチェックします。ターゲットが見つかると、検索は終了します。

線形探索アルゴリズムの欠点

線形探索アルゴリズムは単純ですが、データを 1 つずつ比較するため、大規模なデータには適さないことに注意してください。データの作成には時間がかかります。

線形検索アルゴリズムの利点

1. データ セットは順序付けする必要がなく、構造化データも必要ありません

2. 挿入や削除の影響を受けません。線形探索ではソート対象のリストを呼び出さないため、追加要素の挿入や削除が可能です

#3. データ量が少ないほど線形探索アルゴリズムの効率が高くなります

線形探索アルゴリズムの図例

k=1 を設定し、配列から対応する値を見つけます。

1. 最初の要素から始めて、K と各要素 XXX

2. x==k の場合、インデックスを返します

3. アルゴリズムは終了します。一致しない場合は「Not Found」が返されます

Python は線形探索アルゴリズムを実装します

def linearSearch(array,n,x):
    for i in range(0,n):
        if(array<i>==x)：
            return i
    return-1

array=[2,4,0,1,9]
x=1
n=len(array)
result=linearSearch(array,n,x)
if(result==-1)：
    print("未找到")
else：
    print("值:",result)

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