搜索的演算法流程圖

Ⅰ 常見的搜索演算法有哪幾種

• 廣度優先搜索（BFS）

• 深度優先搜索（DFS）

• 爬山法（Hill Climbing）

• 最佳優先演算法（Best-first search strategy）

• 回溯法 （Backtracking）

• 分支限界演算法（Branch-and-bound Search Algorithm）

Ⅱ 求助：二分查找演算法流程圖，在Raptor中實現該演算法

二分查找演算法流程圖，實現核演算法

Ⅲ 百度搜索引擎工作原理是什麼，試寫出流程

你好！

搜索引擎的工作原理包括如下三個過程：首先在互聯中發現、搜集網頁信息；同時對信息進行提取和組織建立索引庫；再由檢索器根據用戶輸入的查詢關鍵字，在索引庫中快速檢出文檔，進行文檔與查詢的相關度評價，對將要輸出的結果進行排序，並將查詢結果返回給用戶。

1、抓取網頁。每個獨立的搜索引擎都有自己的網頁抓取程序（spider）。Spider順著網頁中的超鏈接，連續地抓取網頁。被抓取的網頁被稱之為網頁快照。由於互聯網中超鏈接的應用很普遍，理論上，從一定范圍的網頁出發，就能搜集到絕大多數的網頁。

發現、抓取網頁信息需要有高性能的「網路蜘蛛」程序(Spider)去自動地在互聯網中搜索信息。一個典型的網路蜘蛛工作的方式，是查看一個頁面，並從中找到相關信息,然後它再從該頁面的所有鏈接中出發，繼續尋找相關的信息，以此類推，直至窮盡。網路蜘蛛要求能夠快速、全面。網路蜘蛛為實現其快速地瀏覽整個互聯網，通常在技術上採用搶先式多線程技術實現在網上聚集信息。通過搶先式多線程的使用，你能索引一個基於URL鏈接的Web頁面，啟動一個新的線程跟隨每個新的URL鏈接，索引一個新的URL起點。當然在伺服器上所開的線程也不能無限膨脹，需要在伺服器的正常運轉和快速收集網頁之間找一個平衡點。在演算法上各個搜索引擎技術公司可能不盡相同，但目的都是快速瀏覽Web頁和後續過程相配合。目前國內的搜索引擎技術公司中，比如網路公司的網路蜘蛛採用了可定製、高擴展性的調度演算法使得搜索器能在極短的時間內收集到最大數量的互聯網信息，並把所獲得的信息保存下來以備建立索引庫和用戶檢索。

2、處理網頁。搜索引擎抓到網頁後，還要做大量的預處理工作，才能提供檢索服務。其中，最重要的就是提取關鍵詞，建立索引庫和索引。其他還包括去除重復網頁、分詞（中文）、判斷網頁類型、分析超鏈接、計算網頁的重要度/豐富度等。

索引庫的建立關繫到用戶能否最迅速地找到最准確、最廣泛的信息，同時索引庫的建立也必須迅速，對網路蜘蛛抓來的網頁信息極快地建立索引，保證信息的及時性。對網頁採用基於網頁內容分析和基於超鏈分析相結合的方法進行相關度評價，能夠客觀地對網頁進行排序，從而極大限度地保證搜索出的結果與用戶的查詢串相一致。新浪搜索引擎對網站數據建立索引的過程中採取了按照關鍵詞在網站標題、網站描述、網站URL等不同位置的出現或網站的質量等級等建立索引庫，從而保證搜索出的結果與用戶的查詢串相一致。新浪搜索引擎在索引庫建立的過程中，對所有數據採用多進程並行的方式，對新的信息採取增量式的方法建立索引庫，從而保證能夠迅速建立索引，使數據能夠得到及時的更新。

3、提供檢索服務。用戶輸入關鍵詞進行檢索，搜索引擎從索引資料庫中找到匹配該關鍵詞的網頁；為了用戶便於判斷，除了網頁標題和URL外，還會提供一段來自網頁的摘要以及其他信息。

用戶檢索的過程是對前兩個過程的檢驗，檢驗該搜索引擎能否給出最准確、最廣泛的信息，檢驗該搜索引擎能否迅速地給出用戶最想得到的信息。對於網站數據的檢索，新浪搜索引擎採用多進程的方式在索引庫中檢索，大大減少了用戶的等待時間，並且在用戶查詢高峰時伺服器的負擔不會過高（平均的檢索時間在0.3秒左右）。對於網頁信息的檢索，作為國內眾多門戶網站的網頁檢索技術提供商的網路公司其搜索引擎運用了先進的多線程技術，採用高效的搜索演算法和穩定的UNIX平台，因此可大大縮短對用戶搜索請求的響應時間。作為慧聰I系列應用軟體產品之一的I-Search2000採用的超大規模動態緩存技術，使一級響應的覆蓋率達到75%以上，獨有的自學能力可自動將二級響應的覆蓋率擴充到20%以上。

我現在是在搜外網上學習，他們網站上有很多免費的視頻教程可以學，建議去看看！

Ⅳ 搜索引擎的排序演算法都有哪些是怎麼實現的

搜索引擎的排序演算法：

詞頻統計——詞位置加權的搜索引擎

關鍵詞在文檔中詞頻越高，出現的位置越重要，則被認為和檢索詞的相關性越好。

1）詞頻統計

2）詞位置加權

2.2基於鏈接分析排序的第二代搜索引擎

1）PageRank演算法

PageRank演算法的基本思想是：頁面的重要程度用PageRank值來衡量，PageRank值主要體現在兩個方面：引用該頁面的頁面個數和引用該頁面的頁面重要程度。
其計算公式為：
PR（A）：頁面A的PageRank值；
d：阻尼系數，由於某些頁面沒有入鏈接或者出鏈接，無法計算PageRank值，為避免這個問題（即LinkSink問題），而提出的。阻尼系數常指定為0.85。
R（Pi）：頁面Pi的PageRank值；
C（Pi）：頁面鏈出的鏈接數量；

2）Topic-Sensitive PageRank演算法

3）HillTop演算法
HillTop演算法通過不同等級的評分確保了評價結果對關鍵詞的相關性，通過不同位置的評分確保了主題（行業）的相關性，通過可區分短語數防止了關鍵詞的堆砌。

4）HITS

HITS演算法只計算主特徵向量，處理不好主題漂移問題；其次，進行窄主題查詢時，可能產生主題泛化問題；因此可據LIngmao了解看待，找尋適合的演算法

Ⅳ 演算法流程圖怎麼畫

演算法流程圖繪制方法：

1、根據具體的步驟先畫出流程圖的形狀，然後在裡面填上事情的發展順序；

2、在紙上的畫法是一樣的，先根據事情的發展順序畫出具體的圖案，然後在裡面填上事情的發展順序；

3、在電腦上操作比較簡單，數據也比較清晰，在紙上畫電腦的流程圖的時候先將具體的數據分析清楚之後在按照步驟畫出來。

流程在畫的時候非常的考驗人的數字總結能力，需要有清晰的邏輯將事物的發展過程敘述清楚，再將整個事件總結成幾個主要的過程，根據過程的條數在電腦上面畫出具體的發展流程。

一般在電腦上的流程圖畫起來比較方便，因為在電腦上操作的時候一些數據可以直接從上面計算。先總結出開始和結尾的具體過程，總結好之後在電腦上面畫出具體的流程圖圖標，將事情的發展經過填到圖標裡面，流程圖在做的時候還要有很好的思維發散能力，根據具體發生的某一件事，做出事情的原因，經過，預測的結果。

手繪流程圖過程和電腦上一樣，都是需要思考過事情的起因，經過，結果，將發展過程畫在紙上就可以，畫的時候注意事情的發展順序不要出現錯誤。

(5)搜索的演算法流程圖擴展閱讀：

演算法流程圖的基本結構：

1、順序結構

順序結構是最簡單的一種基本結構。

2、選擇結構

根據給定的條件p是否成立而選擇執行A和B。p條件可以是「x>0」或「x>y」等。注意，無論p條件是否成立，只能執行A或B之一，不可能既執行A又執行B。無論走哪一條路徑，在執行完A或B之後將脫離選擇結構。A或B兩個框中可以有一個是空的，即不執行任何操作。

3、循環結構

又稱重復結構，即反復執行某一部分的操作。有兩類循環結構：

當型(While)：當給定的條件p成立時，執行A框操作，然後再判斷p條件是否成立。如果仍然成立，再執行A框，如此反復直到p條件不成立為止。此時不執行A框而脫離循環結構。

直到型(Until)：先執行A框，然後判斷給定的p條件是否成立。如果p條件不成立，則再執行A，然後再對p條件作判斷。如此反復直到給定的p條件成立為止。此時脫離本循環結構。

Ⅵ 計算機搜索演算法的一般過程是什麼

一般採用的都是二分查找吧，時間復雜度O(log n)，算是比較快的了。
不過我也不太確定，你可以F12進去查看頁面源代碼分析一下。

Ⅶ 想要流程圖

圖的遍歷

從圖中某一頂點出發訪遍圖中其餘頂點，且使每一頂點僅被訪問一次。這一過程叫做圖的遍歷。
遍歷圖的基本方法有兩種：深度優先搜索和廣度優先搜索。這兩種方法都適用於有向圖和無向圖。
和樹的遍歷類似，圖的遍歷也是從某個頂點出發，沿著，某條邊搜索路徑對圖中所有頂點各作一次訪問。若給定的圖是連通圖，則從圖中任意頂點出發順著邊可以訪問到該圖中所有的頂點，然而，圖的遍歷比樹的遍歷復雜得多，這是因為圖中的任一點都可能和其餘頂點相鄰接，故在訪問了某個頂點之後，可能順著某條迴路又到了該頂點。為了避免重復訪問同一個頂點，必須記住每個頂點是否被訪問過。為此，可設置一個布爾向量visited[1..n],它的初值為false，一旦訪問了頂點vi，便將visited[i]置為ture。

一、連通圖的深度優先搜索
連通圖深度優先搜索的基本思想如下：假定圖中某個頂點v1為出發點，首先訪問出發點v1，然後任選一個v1的訪問過的鄰接點v2，以v2為新的出發點繼續進行深度優先搜索，直至圖中所有頂點被訪問過。
顯然，圖的深度優先搜索是一個遞歸過程，類似於樹的前序遍歷，它的特點是盡可能先對縱深方向進行搜索，故稱之深度優先搜索。
現以圖5-10中G為例說明深度優搜索過程。假定v1是出發點，首先訪問v1。因v1有兩個鄰接點v2、v3均未被訪問，選擇v2作為新的出發點。訪問v2之後，再找v2的未訪問過的鄰接點。同v2鄰接的有v1、v4、v5，其中v1以被訪問過，而v4、v5未被訪問。選擇v4作為新的出發點。重復上述搜索過程繼續依次訪問v8、v5。訪問v5之後，由於與v5相鄰的頂點均以被訪問，搜索退回到v8。由於v8、v4、v2都沒有未被訪問的鄰接點，所以搜索過程連續地從v8退回到v4，再退回到v2最後退回到v1這時選擇v1的未被訪問過的鄰接點v3，繼續往下搜索，依次訪問v3、v6、v7，從而遍歷了圖中全部頂點。在這個過程中得到的頂點的訪問序列：

(a)無向圖G

(b)G的深度優先搜索過程
圖5-10a 深度優先搜索過程示例

v1→v2→v4→v8→v5→v3→v6→v7
這樣的序列就稱之為圖的深度優先搜索遍歷序列。
連通圖的深度優先搜索的非形式演算法如下:
procere dfs (g:graph;v1:integer);
//從v1出發深度優先遍歷圖g//
begin write(v1);
visited[v1]:=ture;
找出g中v1的第一鄰接點w;
while w存在do
[ if w 未被訪問 then dfs(g,w);
w:=g中v1的下一鄰接點]
end;
上述非行式演算法未涉及圖的存儲結構.圖的遍歷過程必然地包含對圖中每個頂點查找其鄰接點這一操作;而在圖的不同存儲結構上查找鄰接點的方法是不同的.
若以鄰接表為存儲結構,查找鄰接點操作實際上是順序查找鏈表.鄰接表上的深度優先演算法如下:
procere dfs(g:adj_list;v1:integer);
//從v1出發深度優先遍歷圖g.g以鄰接表為存儲結構//
begin write(v1);
visited[v1]:=ture;//標志v1已訪問//
p=g[v1].link;//找v1的第一個鄰接點//
while p<>nil do
[ if not (visited[p↑.adjvex]);//書錯寫成vertex//
then dfs(g,p↑.adjvex);
p:=p↑.next]//回溯----找v1的下一個鄰接點//
end;

二、連通圖的廣度優先搜索
連通圖廣度優先搜索的基本思想是：從圖中某個頂點v1出發，訪問了v1之後依次訪問v1的所有鄰接點；然後分別從這些鄰接點出發按深度優先搜索遍歷圖的其它頂點，直至所有頂點都被訪問到。它類似於樹的按層次遍歷，其特點是盡可能優先對橫向搜索，故稱之為廣度優先搜索。
下面以圖5-10中G為例說明廣度優先搜索的過程。首先從起點v1出發，訪問v1。v1有兩個未曾訪問的鄰接點v2和v3。先訪問v2，再訪問v3。然後再先後訪問v2的未曾訪問過的鄰接點v4、v5及v3的未曾訪問過的鄰接點v6、v7。最後訪問v4的未曾訪問過的鄰接點v8。至此圖中所有頂點均以被訪問到。得到的頂點訪問序列為：

(a)無向圖G

(b)G的廣度優先搜索過程
圖5-10b 廣度優先搜索過程示例

v1→v2→v3→v4→v5→v6→v7→v8
相應的，這樣的序列就稱之為圖的廣度優先搜索遍歷序列。
在廣度優先搜索中，若對x的訪問先於y，則對x鄰接點的訪問也先於隊y的鄰接點的訪問。因此，可採用隊列來暫存那些剛訪問過，但可能還有為訪問過的鄰接點的頂點。
連通圖的廣度優先搜索演算法如下：
procere bfs(g:adj_list;v1:integer);//書錯寫成adjlist//
//以鄰接表為存儲結構的廣度優先搜索。Q為隊列，假定visited的各分量已只置 為false//
begin init_linkedque(Q);//設計一個空隊Q//
visited[v1]:=ture;write(v1);
in_limkedque(Q,v1); //v1入隊//
while not empty(Q) do
[ v:=out_linkedque(Q);
p:=adj_list[v].link;//書錯寫成adjlist//
while p<>nil do
[ if visited[p↑.adjvex]:=false;//書錯寫成vertex//
then
[visited[p↑.adjvex]:=ture;
with(p↑.adjvex);
in_linkedque(Q,p↑.adjvex);]
p:=p↑.next]]
end;

三、圖的連通分量計算
如果要遍歷一個非連通圖，則需要多次調用dfs或bfs，每一次都要得到一個連通分量；調用dfs或bfs的次數就是連通分量的個數。因此很容易寫出非連通圖的遍歷演算法和計算一個圖的連通分量得演算法。下面給出的是以鄰接表為存儲結構，通過調用深度優先搜索演算法實現的計算連通分量的演算法。
procee conn_component (var g:graph;
var visited:array[1..vnum);
begin for v:=1 to vnum do
visited[v]:flase;
count:=0;
for v:=1 to vnum do
if not(visited[v])then
[count:=count+1;
write('component',count,':');
dfs(g,v);writeln;]
end;
對於圖5-5中非連通圖G3，用上述演算法可求出3個連通分量，各連通分量所含頂點如下：
component1: 1 2 3
component2: 4 5 6 7
component3: 8 9
注意，若從上述演算法中刪去有關連通分量計數器的操作，就得到一個非連通圖德遍歷演算法。

詳細資料和圖片請參看參考資料，那裡的比較詳細

Ⅷ 搜索演算法的運算原理

搜索演算法實際上是根據初始條件和擴展規則構造一棵「解答樹」並尋找符合目標狀態的節點的過程。所有的搜索演算法從最終的演算法實現上來看，都可以劃分成兩個部分——控制結構（擴展節點的方式）和產生系統（擴展節點），而所有的演算法優化和改進主要都是通過修改其控制結構來完成的。其實，在這樣的思考過程中，我們已經不知不覺地將一個具體的問題抽象成了一個圖論的模型——樹，即搜索演算法的使用第一步在於搜索樹的建立。
由圖一可以知道，這樣形成的一棵樹叫搜索樹。初始狀態對應著根結點，目標狀態對應著目標結點。排在前的結點叫父結點，其後的結點叫子結點，同一層中的結點是兄弟結點，由父結點產生子結點叫擴展。完成搜索的過程就是找到一條從根結點到目標結點的路徑，找出一個最優的解。這種搜索演算法的實現類似於圖或樹的遍歷，通常可以有兩種不同的實現方法，即深度優先搜索（DFS——Depth First search）和廣度優先搜索（BFS——Breadth First Search）。