Alan Zhan 部落格

Live for nothing, or die for something

Interpolation Search Algorithm - 插補搜尋法

繼續使用猜數字當範例， 1 ~ 100 的數字，但是這次你已經知道結果了，你如果還是繼續使用二元搜尋法，那麼效率不會那麼好，那我們該用甚麼方式解決呢？概念插補搜尋法 (Interpolation Search)：是一個基於二元搜尋法的演算法，被搜尋的清單是需要事先先被排序過的，而且資料的分布狀態最好是呈現線性的，如果不是呈現線性分布，那麼在搜尋的過程中，將有可能會得到 O(n) 的結果，可能會 …

Posted by Alan Zhan on Tuesday, July 13, 2021

Jump Search Algorithm - 跳躍搜尋法

延續猜數字遊戲，1 ~ 100 我們是不是可以換個猜法呢？如果我們從一開始，只要每次沒猜中，我們就往後面 +10 繼續猜，直到最大值範圍值變成我們所猜的數值後，往回開始找值，這樣做，在數值較小的時候，將會更有效率。

Posted by Alan Zhan on Sunday, July 11, 2021

Binary Search Algorithm - 二元搜尋法

我們來玩猜數字遊戲，1 ~ 100 中的整數，你必須猜中我腦海中的數字，而且我們必須在最少的布數內猜到答案，那麼你會怎麼猜呢？答案很簡單，你一定會從 50 開始猜，如果沒猜中的話，太高你就會從 25 開始猜，太低你就會從 75 開始猜，以此類推，你每次操作的過程，你都會從中剖一半來猜測，其實你所使用的就是 Binary Search。

Posted by Alan Zhan on Saturday, July 10, 2021

Linear Search Algorithm - 線性搜尋法

在查找一個元素是否存在的時候，我們最常使用的方式是甚麼呢？答案是 for 或者是 while 迴圈，恭喜你！已經學習完 Linear Search 了！概念線性搜尋 (Linear Search)：這個演算法會訪問每個元素，確認元素在陣列中的哪個位置，如果找不到元素則會回傳 -1。

Posted by Alan Zhan on Saturday, July 10, 2021

Divide and Conquer - 分而治之

分而治之從字面上看起來，就是把一個複雜的問題分解成兩個或者很多個相同或者相似的問題，讓小問題可以被解決，再將最終結果合併求出問題的答案。優點解決問題的難度降低。可以提升執行效率。有些時候能夠平行處理，增進性能。使用步驟分解：將一個問題分解成若干個較小的問題，相對獨立，與原先問題形式相同的子問題。解決：若子問題規模較小並且容易解決時，就直接解決。否則，就遞迴的方式解決子問題。合併： …

Posted by Alan Zhan on Wednesday, July 7, 2021

Big O Notation - Big O 符號

如何選擇演算法來解決問題同一個問題可以用不同的演算法來解決問題，但是選擇哪一個最好？有兩個指標可以評估一個算法的好壞：時間複雜度 (花的時間) 空間複雜度 (花的記憶體) 所以花費的時間越少、花費的記憶體越少，通常就是越好的演算法，但是演算法的時間複雜度分析又可以細分為以下三種：

Posted by Alan Zhan on Tuesday, July 6, 2021