cf. 검색,search
CS의 매우 중요한 문제/algorithm/... 중 하나.
이하 모두 search_problem 의 해결책? 인 search_algorithm 얘기... 아닌게 있다면 분리? 대상은 search_space
Sub:
Sub:
선형탐색,linear_search
순차탐색,sequential_search .... linear search sequential search same?
{
linear search
순차탐색,sequential_search .... linear search sequential search same?
{
linear search
exhaustive_search ~= brute force
{
exhaustive search
}// exhaustive search ... exhaustive search exhaustive search
{
exhaustive search
}// exhaustive search ... exhaustive search exhaustive search
맹목적 탐색 blind_search
{
https://ko.wikipedia.org/wiki/맹목적_탐색
blind search
"blind search"
blind search
blind search
}
{
https://ko.wikipedia.org/wiki/맹목적_탐색
"맹목적 탐색(blind search)이란, 이미 정해진 순서에 따라 상태 공간 그래프를 점차 형성해 가면서 해를 탐색하는 방법을 말한다." - 정보/data에 따라 순서가 바뀌지 않는?
blind_search x 2023-08-30blind search
"blind search"
blind search
blind search
}
DFS DFS =,DFS .
{
https://ko.wikipedia.org/wiki/깊이_우선_탐색
https://simple.wikipedia.org/wiki/Depth-first_search
https://en.wikipedia.org/wiki/Depth-first_search
{
https://ko.wikipedia.org/wiki/깊이_우선_탐색
https://simple.wikipedia.org/wiki/Depth-first_search
https://en.wikipedia.org/wiki/Depth-first_search
맹목적탐색방법의 하나
}
}
BFS BFS =,BFS .
{
https://ko.wikipedia.org/wiki/너비_우선_탐색
https://simple.wikipedia.org/wiki/Breadth-first_search
https://en.wikipedia.org/wiki/Breadth-first_search
}
{
https://ko.wikipedia.org/wiki/너비_우선_탐색
https://simple.wikipedia.org/wiki/Breadth-first_search
https://en.wikipedia.org/wiki/Breadth-first_search
}
iterative deepening DFS
iterative-deepening
iterative_deepening
{
반복적_깊이심화_탐색
Iterative_deepening_depth-first_search
iterative-deepening
iterative_deepening
{
반복적_깊이심화_탐색
Iterative_deepening_depth-first_search
= https://en.wikipedia.org/wiki/Iterative_deepening_depth-first_search
"iterative deepening search or more specifically iterative deepening depth-first search (IDS or IDDFS)"
}"iterative deepening search or more specifically iterative deepening depth-first search (IDS or IDDFS)"
game_tree_search =,game_tree_search .
{
game tree search
게임트리탐색
{
game tree search
게임트리탐색
Monte_Carlo_tree_search (MCTS)
{
Monte Carlo tree search
MCTS
Monte_Carlo 탐색,search 트리탐색,tree_search
... Monte.Carlo.tree.search
}//Monte Carlo tree search
{
Monte Carlo tree search
MCTS
Monte_Carlo 탐색,search 트리탐색,tree_search
... Monte.Carlo.tree.search
}//Monte Carlo tree search
}
Sub:
이진탐색트리,binary_search_tree (BST)
=이진탐색트리,binary_search_tree =,binary_search_tree ==,BST .
binary_search_tree
{
=이진탐색트리,binary_search_tree =,binary_search_tree ==,BST .
binary_search_tree
{
search_algorithm - 알고리듬,algorithm
brute-force_search =,brute-force_search . brute-force_search
{
https://en.wikipedia.org/wiki/Brute-force_search
}
{
https://en.wikipedia.org/wiki/Brute-force_search
}
탐색,search 자료구조,data_structure:
search_data_structure =,search_data_structure . search_data_structure
{
search data structure
Search_data_structure = https://en.wikipedia.org/wiki/Search_data_structure
search data structure
search data structure
}
search_data_structure =,search_data_structure . search_data_structure
{
search data structure
Search_data_structure = https://en.wikipedia.org/wiki/Search_data_structure
search data structure
search data structure
}
검색 ¶
Up: 서치,search
같은영단어: 검색,search
{
search의 pagename: 대상이 db/internet/...일때는 검색, 대상이 ds/ast/.. e.g. tree/string...일 때는 탐색을 쓰면 어떨지.
둘 다 영어로 search이지만
같은영단어: 검색,search
{
search의 pagename: 대상이 db/internet/...일때는 검색, 대상이 ds/ast/.. e.g. tree/string...일 때는 탐색을 쓰면 어떨지.
둘 다 영어로 search이지만
전자는 key를 가지고 search_space?(ex. 결정트리,decision_tree)를 traverse. // traversal
후자는 submit을 해서 결과(결과,result > 검색결과 search_result 를 retrieve // retrieval
후자는 submit을 해서 결과(결과,result > 검색결과 search_result 를 retrieve // retrieval
전자는 크기가 비교적 작고, 명확한 구조를 가졌으며 명확한 접근이 가능하고,
후자는 대상이 대체로: 크고, Unstructured_data인 경우가 많고, NLP를 동원해야 할 경우도 있고, .. (del ok)
후자는 대상이 대체로: 크고, Unstructured_data인 경우가 많고, NLP를 동원해야 할 경우도 있고, .. (del ok)
단어
submit n. submission
submit n. submission
Topics:
retrieval
Tools/SWs:
Elasticsearch
{
Elasticsearch
retrieval
Tools/SWs:
Elasticsearch
{
Elasticsearch
Elasticsearch
엘라스틱서치 ? 일래스틱서치 ?
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