Video: Rekürsif Denklemler ve İterasyon Yöntemi ile Çözümü (Algoritma Analizi 11) 2024
Yapı, algoritmaların çalışması için gerekli bir öğedir. Veri ile çalışmanın bir parçası olarak buluşmanın önemli bir ihtiyacı, veri içeriğini anlamamızdır. Bir arama algoritması yalnızca, veri kümesini anladığınızda çalışır; böylece, algoritmayı kullanarak ne arayacağınızı bilirsiniz.
Veri kümesi sayıları içerdiğinde sözcük aramak imkansız bir görevdir, bu daima hatalarla sonuçlanır. Bununla birlikte, veri kümesi içeriğinin anlaşılamamasından kaynaklanan arama hataları, en iyi arama motorlarında bile yaygın bir durumdur.
İnsanlar, algoritmaların başarısız olmasına neden olan veri kümesi içeriği hakkında varsayımlar yaparlar. Sonuç olarak, yapısal biçimlendirme yoluyla içeriği daha iyi görebilir ve anlayabilir, algoritma tabanlı görevlerin başarıyla gerçekleştirilmesi kolaylaşır.
Bununla birlikte, içeriğe bakmak bile insanlar ve bilgisayarlarla uğraşırken genellikle hata yapmaya eğilimlidir. Örneğin, veri kümesi tamsayılar biçiminde biçimlendirilmiş sayılar içerdiğinde, bir dize biçimlendirilmiş bir sayı ararsanız, arama başarısız olur.
Bilgisayarlar insanların yaptığı gibi, dizeler ve tamsayılar arasında otomatik olarak tercüme yapmazlar. Aslında, bilgisayarlar her şeyi sayı olarak görürler ve dizeler yalnızca bir programcı tarafından sayılara dayatılan bir yorumdur. Bu nedenle, "1" (dize) ararken, bilgisayar ASCII karakter kullanırken sayı 49 için bir istek olarak görür. Sayısal değeri 1 bulmak için, 1 olarak tamsayı değer araması gerekir.
Yapı ayrıca, nüanslı veri ayrıntılarını keşfetmenize olanak tanır. Örneğin, bir telefon numarası (555) 555-1212 biçiminde görünebilir. 1 (555) 555-1212 formunu kullanarak bir arama veya diğer algoritma görevi gerçekleştirirseniz, arama, arama teriminin başına bir 1 eklenmesinden dolayı başarısız olabilir. Çoğu kimse iki formun eşit olduğunu gördüğü için bu tür sorunlar önemli sorunlara neden olur, ancak bilgisayar bunu yapmaz. Bilgisayar iki tamamen farklı form görüyor ve hatta onları iki farklı uzunlukta görüyor. İnsanlara şekil vermeye çalışmak nadiren çalışır ve genellikle algoritmayı daha da zorlaştıran hayal kırıklığıyla sonuçlanır, bu nedenle veri manipülasyonu ile uygulanan yapı daha da önem kazanır.
