1. Búsqueda lineal (por ejemplo, iterando a través de una lista o matriz):
* Caso promedio: O (n/2) que se simplifica a o (n) . En promedio, tendrá que mirar a través de la mitad de los elementos.
* peor de los casos: O (n) - La palabra clave es el último elemento, o no presente en absoluto.
* Mejor caso: O (1) - La palabra clave es el primer elemento.
2. Búsqueda binaria (requiere una estructura de datos ordenada):
* Caso promedio: O (log n)
* peor de los casos: O (log n)
* Mejor caso: O (1) - La palabra clave es el elemento medio.
3. Tablas de hash (o mapas hash):
* Caso promedio: O (1) - Excelente para las búsquedas rápidas. Esto supone una buena función hash que distribuye las teclas de manera uniforme.
* peor de los casos: O (n):si todas las teclas hash en la misma ubicación (una colisión), efectivamente tiene una búsqueda lineal. Esto es raro con una función hash bien diseñada y factor de carga.
* Mejor caso: O (1)
4. Árboles (por ejemplo, árboles de búsqueda binarios, árboles equilibrados como AVL o árboles rojos-negros):
* Árboles de búsqueda binarios (desequilibrado):
* Caso promedio: O (log n) - Si el árbol está relativamente equilibrado.
* peor de los casos: O (n) - Si el árbol está sesgado (como una lista vinculada).
* Mejor caso: O (1) - La palabra clave está en la raíz.
* Árboles equilibrados (AVL, rojo-negro):
* Caso promedio: O (log n)
* peor de los casos: O (log n) - garantizar una estructura equilibrada.
* Mejor caso: O (1) - La palabra clave está en la raíz.
5. Trie (árbol de prefijo):
* El tiempo de búsqueda es proporcional a la longitud de la palabra clave, no al tamaño del conjunto de datos.
* Promedio y peor de los casos: O (k), donde * k * es la longitud de la palabra clave que se busca. Los intentos son muy eficientes para las búsquedas basadas en prefijos y el autocompleto.
6. Bases de datos indexadas:
* El rendimiento se basa en gran medida en los índices creados.
* Caso promedio: Por lo general, o (log n) o mejor, gracias al árbol B o estructuras de indexación similares.
* peor de los casos: Puede degradarse a o (n) si no se usa un índice o si la consulta obliga a un escaneo de tabla completo.
Tabla de resumen:
| Estructura de datos/algoritmo | Caso promedio | Peor de los casos | Mejor caso | Notas |
| --------------------------- | -------------- | -----------
| Búsqueda lineal | O (n) | O (n) | O (1) | Simple, pero ineficiente para grandes conjuntos de datos. |
| Búsqueda binaria | O (log n) | O (log n) | O (1) | Requiere datos ordenados. Muy eficiente. |
| Tabla hash | O (1) | O (n) | O (1) | Muy rápido en promedio, pero el rendimiento depende de la función hash. Amortizado o (1) para inserción y eliminación también. |
| BST desequilibrado | O (log n) | O (n) | O (1) | Puede ser eficiente, pero propenso al comportamiento del peor de los casos, si no está equilibrado. |
| BST equilibrado (AVL, rojo-negro) | O (log n) | O (log n) | O (1) | Rendimiento garantizado de registro. Más complejo de implementar que un simple BST. |
| Trie | O (k) | O (k) | O (1) (búsqueda de cadenas vacías) | Eficiente para búsquedas basadas en prefijos, donde * k * es la longitud de la palabra clave. |
Consideraciones clave para elegir un algoritmo:
* Tamaño del conjunto de datos: Para pequeños conjuntos de datos, la sobrecarga de algoritmos más complejos podría no valer la pena. La búsqueda lineal puede ser lo suficientemente rápida.
* frecuencia de búsquedas: Si busca con frecuencia, la optimización para el rendimiento de la búsqueda es crucial.
* ¿están ordenados los datos? La búsqueda binaria requiere datos ordenados. Si los datos deben ordenarse primero, tenga en cuenta el tiempo de clasificación.
* Tipo de búsqueda: ¿Es una búsqueda simple de palabras clave, una búsqueda de prefijo o algo más complejo?
* Mutabilidad de los datos: Si los datos cambian con frecuencia, considere el costo de mantener la estructura de datos (por ejemplo, reequilibrar un árbol, rehacer una tabla hash).
* Uso de la memoria: Algunas estructuras de datos (como las tablas hash) pueden consumir una memoria significativa.
En conclusión, no existe una sola palabra de ejecución de "búsqueda promedio" para una palabra clave. La mejor opción depende completamente del contexto de la aplicación y las características de los datos. Para la búsqueda de palabras clave de uso general en grandes conjuntos de datos, las tablas hash y los árboles de búsqueda equilibrados son opciones comunes debido a su buen rendimiento promedio. Si el conjunto de datos no cambia con frecuencia y la clasificación es factible, la búsqueda binaria proporciona un excelente rendimiento.