Algoritma pencarian

Dalam ilmu komputer, sebuah **algoritma pencarian** dijelaskan secara luas adalah sebuah algoritma yang menerima masukan berupa sebuah masalah dan menghasilkan sebuah solusi untuk masalah tersebut, yang biasanya didapat dari evaluasi beberapa kemungkinan solusi. Sebagian besar algoritma yang dipelajari oleh ilmuwan komputer adalah algoritma pencarian. Himpunan semua kemungkinan solusi dari sebuah masalah disebut ruang pencarian. Algoritma pencarian brute-force atau pencarian naif/*uninformed* menggunakan metode yang sederhana dan sangat intuitif
pada ruang pencarian, sedangkan algoritma pencarian *informed* menggunakan heuristik untuk menerapkan pengetahuan tentang struktur dari ruang pencarian untuk berusaha mengurangi banyaknya waktu yang dipakai dalam pencarian.

## Pencarian ''Uninformed''

Sebuah algoritma pencarian *uninformed* adalah algoritma yang tidak mempertimbangkan sifat alami dari masalah. Oleh karena itu algoritma tersebut dapat diimplementasikan secara umum, sehingga dengan implementasi yang sama dapat digunakan pada lingkup masalah yang luas, hal ini berkat abstraksi. Kekurangannya adalah sebagian besar ruang pencarian adalah sangat besar, dan sebuah pencarian *uninformed* (khususnya untuk pohon) membutuhkan banyak waktu walaupun hanya untuk contoh yang kecil. Sehingga untuk mempercepat proses, kadang-kadang hanya pencarian *informed* yang dapat melakukannya.

### Pencarian List
Algoritma pencarian list mungkin adalah algoritma pencarian paling dasar. Tujuannya adalah mencari sebuah elemen dari sebuah himpunan dengan suatu kunci (kemungkinan memuat informasi yang terkait dengan kunci). Oleh karena hal ini adalah masalah yang lazim dalam ilmu komputer, kompleksitas komputasi algoritma-algoritma tersebut telah dipelajari dengan baik. Algoritma paling sederhana adalah pencarian linear, yang secara sederhana melihat setiap elemen dari list secara berurutan. Waktu pengerjaan algoritma ini adalah O(*n*), di mana *n* adalah banyaknya elemen dalam list, dan dapat digunakan langsung pada list yang belum diproses. Algoritma pencarian list yang lebih canggih adalah pencarian biner; waktu pengerjaannya adalah O(log *n*). Waktu pengerjaannya jauh lebih baik daripada pencarian linear untuk list yang memiliki data banyak, tetapi sebelum dilakukan pencarian list terlebih dahulu harus terurut (lihat algoritme pengurutan) dan juga harus dapat diakses secara acak (pengaksesan acak). Pencarian interpolasi adalah lebih baik dari pencarian biner untuk list terurut yang sangat besar dan terdistribusi merata. Algoritme Grover adalah sebuah algoritme kuantum yang menawarkan percepatan kuadrat dibandingkan pencarian linear klasik untuk list tak terurut.

Tabel hash juga digunakan untuk pencarian list, hanya memerlukan waktu yang konstan untuk mencari pada kasus rata-rata, tetapi memiliki *overhead* ruang yang lebih dan pada kasus terburuk waktu pengerjaannya adalah O(*n*). Pencarian lain yang berdasarkan struktur data khusus, menggunakan pohon pencarian biner yang *self-balancing* (self-balancing binary search tree) dan membutuhkan waktu pencarian O(log *n*); hal ini dapat dipandang sebagai pengembangan dari ide utama pencarian biner untuk memungkinkan penyisipan dan penghapusan yang cepat. Lihat array asosiatif untuk diskusi lanjut dari struktur data pencarian list.

Sebagian besar algoritma pencarian, seperti pencarian linear, pencarian biner dan pohon pencarian biner yang *self-balancing*, dapat dikembangkan dengan sedikit tambahan *cost* untuk menemukan semua nilai yang kurang dari atau lebih dari sebuah kunci, operasi ini disebut pencarian jangkauan (*range search*). Pengecualian ada pada tabel hash, yang tidak dapat melakukan pencarian tersebut secara efisien.

### Pencarian Pohon
Algoritme pencarian pohon adalah jantung dari teknik pencarian. Algoritma tersebut mencari node dari pohon, terlepas apakah pohon tersebut eksplisit atau implisit (dibangkitkan saat pengerjaan). Prinsip dasarnya adalah sebuah node diambil dari sebuah struktur data, suksesornya diperiksa dan ditambahkan pada struktur data. Dengan memanipulasi struktur data, pohon ditelusuri dalam urutan yang berbeda-beda, ditelusuri dari satu tingkat ke tingkat berikutnya (pencarian Breadth-first) atau mengunjungi node pucuk terlebih dahulu kemudian lacak balik/*backtracking* (pencarian Depth-first). Contoh lain dari pencarian pohon antara lain pencarian iterative-deepening, pencarian berbatas kedalaman, pencarian dwiarah dan pencarian uniform-cost.

### Pencarian Graf
Banyak masalah dalam teori graf dapat dipecahkan dengan memanfaatkan algoritma pencarian, seperti algoritme Dijkstra, algoritme Kruskal's, algoritme tetangga terdekat, dan algoritme Prim.-first|pencarian iterative-deepening]], pencarian berbatas kedalaman, pencarian dwiarah dan pencarian uniform-cost.

## Pencarian ''Informed''
Pada pencarian *informed*, sebuah heuristik yang khusus untuk masalah tertentu digunakan sebagai pedoman. Sebuah heuristik yang baik dapat membuat sebuah pencarian *informed* bekerja secara dramatis melebihi pencarian *uninformed*.

Terdapat beberapa algoritma pencarian list *informed* yang dikenali. Salah satu anggota dari algoritma tersebut adalah sebuah tabel hash dengan sebuah fungsi *hashing*, yaitu algoritma dengan heuristik yang berdasarkan pada masalah yang dihadapi. Sebagian besar algoritma *informed* adalah mengeksplore pohon. Termasuk di dalamnya adalah pencarian Breadth-first, dan A*. Sebagaimana algoritma *uninformed*, algoritma *informed* dapat dikembangkan untuk bekerja pada graf.

## Pencarian Adversarial
Dalam permainan seperti catur, terdapat sebuah pohon permainan dari semua kemungkinan gerak dari kedua pemain dan konfigurasi hasil dari papan catur, dan kita dapat mencari pada pohon tersebut untuk menemukan strategi permainan yang efektif. Tipe masalah ini memiliki karakteristik unik yang mengharuskan kita memperhatikan semua kemungkinan gerak dari lawan yang mungkin terjadi. Untuk melakukannya, program permainan komputer, atau bentuk lain dari kecerdasan buatan seperti perencanaan mesin, biasanya menggunakan algoritma pencarian seperti algoritme minimaks, pemangkasan pohon pencarian dan pemangkasan alpha-beta.

## Pemenuhan Kendala
Ini adalah satu jenis pencarian yang memecahkan permasalahan pemenuhan kendala di mana, bukan dengan melihat sebuah jalur, solusinya adalah sebuah himpunan nilai yang diberikan pada sebuah himpunan peubah. Karena peubah-peubah dapat diproses dengan urutan apa saja, algoritma pencarian pohon biasa adalah tidak efisien. Metode pemecahan masalah kendala memuat pencarian kombinatorial dan lacak balik, keduanya mengambil keuntungan dari kebebasan yang diasosiasikan dengan masalah kendala.

## Pencarian Interpolasi
Bayangkan perihal mencari sebuah kata dalam sebuah kamus. Diberikan sembarang kata, anda memiliki beberapa ide perihal di mana membuka kamus untuk mendapatkan huruf pertama dari kata. Dari sana, anda akan memiliki ide untuk membuka beberapa halaman lagi untuk mendapatkan kota yang hampir mirip denan kata. Dan seterusnya, ini adalah ide dasar dari pencarian interpolasi.

## Jenis Lain
* Algoritme pencarian string mencari pola dalam string; salah satu struktur data yang populer yang membuat lebih efisien adalah pohon sufiks.
* Algoritme genetika menggunakan ide dari evolusi sebagai heuristik untuk mengurangi ruang pencarian.
* Simulated annealing adalah sebuah algoritma pencariaan probabilistik.
* Pencarian Tabu adalah sebuah teknik untuk mencekah pencarian diskrit menjadi terhenti pada minimum lokal.
* Pencarian Federated

## Lihat pula

* Algoritme Pemilihan
* Teorema tidak ada makan siang gratis berhubungan dengan keumuman dari algoritma pencarian untuk kebutuhan pengetahuan ranah.
* Permasalahan Sekretaris adalah sebuah masalah pencarian online (yaitu dipresentasikan secara sekuens) dengan informasi tak lengkap, dan sebuah strategi statistik yang optimal.