m分割検索法と最適化条件

概要

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高性能なコンピュータが開発されるに従い、大量のデータから、目的の情報を検索することのできる検索エンジンは不可欠になる。本論文では、従来の逐次検索と2分探索法を組み合わせて、高速検索が可能な処理系の開発を試みた。プログラムの構造は単純であるが,全データをm群からなるサブデータ群に分けることにより、検索対象であるデータ数を見かけ上減少させることができた。その結果、検索処理時間は逐次法に比べ約300倍、2分探索法に比べ3倍程度の処理効率の改善が確認された。 (英文)　As a highly efficient computer is developed, the high-speed search engine which can search the information on target from a lot of data becomes indispensable. In this paper, development of the processing system which can search data at high-speed was tried by combination of the conventional sequential search and binary search. Although the structure of a program is simple, by dividing all data into the m sub data-groups, the apparent number for reference data could be decreased. Consequently, reference processing time became high-speed about 300 and 3 times compared with the sequential search and binary search, respectively.
近畿大学短期大学部の論文