Линейный поиск

Линейный, последовательный поиск — алгоритм нахождения заданного значения произвольной функции на некотором отрезке. Данный алгоритм является простейшим алгоритмом поиска и, в отличие, например, от двоичного поиска, не накладывает никаких ограничений на функцию и имеет простейшую реализацию. Поиск значения функции осуществляется простым сравнением очередного рассматриваемого значения (как правило, поиск происходит слева направо, то есть от меньших значений аргумента к большим) и, если значения совпадают (с той или иной точностью), то поиск считается завершённым.

Если отрезок имеет длину N, то найти решение с точностью до ${\displaystyle \epsilon }$ можно за время ${\displaystyle N \over \epsilon }$, а асимптотическая сложность алгоритма — ${\displaystyle O(n)}$. В связи с малой эффективностью по сравнению с другими алгоритмами линейный поиск обычно используют, только если отрезок поиска содержит очень мало элементов, тем не менее, линейный поиск не требует дополнительной памяти или обработки/анализа функции, так что может работать в потоковом режиме при непосредственном получении данных из любого источника. Также линейный поиск часто используется в виде линейных алгоритмов поиска максимума/минимума.

В качестве примера можно рассмотреть поиск значения функции на множестве целых чисел, представленной таблично.

Переменные ${\displaystyle L}$ и ${\displaystyle R}$ содержат, соответственно, левую и правую границы отрезка массива, где находится нужный нам элемент. Исследования начинаются с первого элемента отрезка. Если искомое значение не равно значению функции в данной точке, то осуществляется переход к следующей точке. То есть в результате каждой проверки область поиска уменьшается на один элемент.

int function LinearSearch (Array A, int L, int R, int Key); begin   for X = L to R do     if A[X] = Key then        return X   return -1; // элемент не найден end; 

Пример на Swift 3, с "ускоренным" поиском:

 func linearSearch(element: Int, in array: [Int]) -> Int? {     var array = array      let realLastElement: Int?     if array.isEmpty {         return nil     } else {         realLastElement = array[array.count - 1]         array[array.count - 1] = element     }      var i = 0;     while array[i] != element {         i += 1;     }      let foundElement = array[i];     if i == array.count - 1 && findedElement != realLastElement {         return nil     } else {         return i     }  } 

Для списка из n элементов лучшим случаем будет тот, при котором искомое значение равно первому элементу списка и требуется только одно сравнение. Худший случай будет тогда, когда значения в списке нет (или оно находится в самом конце списка), в случае чего необходимо n сравнений.

Если искомое значение входит в список k раз и все вхождения равновероятны, то ожидаемое число сравнений

${\displaystyle {\begin{cases}n&k=0\\[5pt]\displaystyle {\frac {n+1}{k+1}}&1\leq k\leq n.\end{cases}}}$

Например, если искомое значение встречается в списке один раз, и все вхождения равновероятны, то среднее число сравнений равно ${\displaystyle {\frac {n+1}{2}}}$. Однако, если известно, что оно встречается один раз, то достаточно n — 1 сравнений, и среднее число сравнений будет равняться

${\displaystyle \displaystyle {\frac {(n+2)(n-1)}{2n}}}$

(для n = 2 это число равняется 1, что соответствует одной конструкции if-then-else).

В любом случае вычислительная сложность алгоритма O(n).

Обычно линейный поиск очень прост в реализации и применим, если список содержит мало элементов, либо в случае одиночного поиска в неупорядоченном списке.

Если предполагается поиск в одном и том же списке большое число раз, то часто имеет смысл предварительной обработки списка, например, сортировки и последующего использования бинарного поиска, либо построения какой-либо эффективной структуры данных для поиска. Частая модификация списка также может оказывать влияние на выбор дальнейших действий, поскольку делает необходимым процесс перестройки структуры.

• Двоичный поиск
• Метод дихотомии
• Метод золотого сечения
• Троичный поиск
• Полный перебор

• Дональд Кнут. Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск = The Art of Computer Programming, vol.3. Sorting and Searching. — 2-е изд. — М.: «Вильямс», 2007. — С. 824. — ISBN 0-201-89685-0.

В статье есть список источников, но не хватает сносок. Без сносок сложно определить, из какого источника взято каждое отдельное утверждение. Вы можете улучшить статью, проставив сноски на источники, подтверждающие информацию. Сведения без сносок могут быть удалены. (2 июля 2021)