موتور جستجو
موتور جستجو (پردازش)
موتور جستجو (به انگلیسی: Search Engine) یا جویشگر، در فرهنگ رایانه، به طور عمومی به برنامه‌ای گفته می‌شود که کلمات کلیدی را در یک سند یا بانک اطلاعاتی جستجو می‌کند. در اینترنت به برنامه‌ای گفته می‌شود که کلمات کلیدی موجود در فایل‌ها و سندهای وب جهانی، گروه‌های خبری، منوهای گوفر و آرشیوهای FTP را جستجو می‌کند. جویشگر های زیادی وجود دارند که امروزه از معروفترین و پراستفاده ترین آنها می‌توان به google و یاهو! جستجو اشاره کرد.





بهینه‌سازی موتور جستجو
بهینه‌سازی موتور جستجو (به انگلیسی: ‎Search engine optimization (SEO)) که گاهی در فارسی به آن سئو گفته می‌شود عملیاتی است که برای بهبود دید یک وب‌گاه یا یک صفحهٔ وب در صفحه نتایج موتورهای جستجو که می‌تواند طبیعی و یا الگوریتمی باشد، می‌گویند. این یکی از روش‌های بازاریابی موتور جستجو است. به صورت کلی وب‌گاه‌هایی که دارای بالاترین مکان و بیشترین تکرار در صفحهٔ نتایج موتورهای جستجو باشند، بازدیدکنندهٔ بیشتری از طریق موتورهای جستجو به دست می‌آورند.برای وبمسترها یکی از عوامل مهم و حیاتی بدست اوردن کاربران جدید از موتورهای جستجو و بخصوص گوگل می باشد.







تاریخچه

علم سئو در اواسط دهه ۱۹۹۰ توسط وب مستر ها و مدیران سایتهای بزرگ شروع شد. در ابتدا همه وب مسترها می بایست تمام صفحات خود را برای آمدن خزنده ها به سایت آنها ثبت می کردند تا در نهایت صفحات آنها در نتایج جستجو به نمایش گذاشته می شد. امروزه با رشد اینترنت فروش خدمات اینترنتی هم افزایش یافته است.







روش‌ها
شاخص گذاری کردن

موتورهای جستجوی پیشتاز همچون Yahoo!،Google و Bing از خزنده‌ها جهت یافتن صفحات برای نتایج جستجوی الگوریتمیک استفاده می‌کنند. صفحاتی که از داخل باقی صفحات ایندکس شده توسط موتورهای جستجو Link شده‌اند نیاز به ارسال به موتور جستجو نداشته و بصورت خودکار پیدا می‌شوند. بعضی از موتورهای جستجو ازجمله!Yahoo سرویس پولی ارسال را پیاده می‌کنند که استفاده از خزنده‌ها را هم بصورت مجموعه‌ای از قیمت‌ها و نیز بصورت سیستم بها به ازاء هر Click، اجرا می‌کند. این برنامه‌ها معمولاً قرارگیری در بانک اطلاعاتی موتور جستجو را ضمانت کرده و در قبال رتبه‌ای مشخص برای صفحه در لیست نتایج جستجو ضمانتی نمی‌کنند. دو فهرست اصلی اینترنتی یعنی Yahoo Directory و Open Directory Project، هردو نیاز به ارسال دستی و بررسی انسانی دارند.Google ابزاری به نام Google Webmaster Tools ارائه می‌دهد که در آن می‌توان نقشه سایت را توسط خوراک XML ایجاد کرده و بصورت رایگان ارسال نمود تا از یافته شدن تمام صفحات حتی صفحاتی که بصورت خودکار از طریق دنبال کردن Linkها پیدا نمی‌شوند، اطمینان حاصل نمود. خزنده‌های موتورهای جستجو می‌توانند به عوامل مختلفی در هنگام خزیدن در یک سایت توجه کنند. تمامی صفحات ایندکس نمی‌شوند. همچنین فاصله یک صفحه از ریشه سایت می‌تواند عاملی در پیدا شدن یا عدم آن توسط خزنده‌های موتورهای جستجو باشد. امروزه بسیاری از شرکتهای مطرح در دنیا به بررسی و اجرای خدمات سئو برای شرکتهای مختلف مشغول هستند.







صفحه فرود یا landing page

یکی از فاکتورهای مهم در خصوص سئو مشخص کردن صفحات فرود یا landing page است.
انتخاب کلید واژه‌های مناسب

انتخاب کلید واژه‌های مناسب یکی از فاکتورهای مهم در این رابطه‌است که بایستی توسط دارندگان وب سایت و برنامه نویسان در نظر گرفته شود.







جلوگیری از اجرای خزنده‌ها در صفحات

وبمسترها برای جلوگیری از نتایج ناخواسته در شاخص‌های جستجومی‌توانندعنکبوتهایی توسط فایل استاندارد robots.txt که در فهرست ریشه دامنه ذخیره می‌شود، بسازند که فایلها و فهرست‌های خاصی را مورد خزیدن (Crawl)قرار ندهد.







تولید محتوای جدید و کاربرپسند

یکی از کارهای مهمی که وب مسترها برای بهینه سازی سایت خود و یا سایت های دیگران انجام می دهند تولید محتوای مناسب و جدید برای آن سایت می باشد. محتوای مناسب علاوه بر اینکه بازدید یک سایت را بالا می برد اعتبار سایت را نزد موتورهای جستجو افزایش می دهد و می توانید لینک های طبیعی برای سایت ایجاد کند.





الگوریتم جستجو
در علوم کامپیوتر و ریاضیات، یک الگوریتم جستجو، الگوریتمی است که یک مساله را به عنوان ورودی می‌گیرد و بعد از ارزیابی کردن راه حل‌های ممکن، یک راه حل برای آن مساله برمی گرداند.مجموعهٔ راه حل‌های ممکن برای یک مساله را فضای جستجو می‌نامند.بعضی از الگوریتم‌ها که با عنوان الگوریتم‌های ناآگاهانه شناخته می‌شوند الگوریتم‌هایی هستند که از متدهای ساده‌ای برای جستجوی فضای نمونه استفاده می‌کنند.در حالی که الگوریتم‌های آگاهانه با استفاده روش‌هایی مبتنی بر دانش در بارهٔ ساختار فضای جستجو، می‌کوشند تا زمان جستجو را کاهش دهند.







رده بندی

در کتاب راسل این الگوریتم‌ها به شکل زیر رده بندی شده‌اند.

الگوریتم‌های ناآگاهانه
الگوریتم نخست-پهنا
الگوریتم نخست-ژرفا
الگوریتم‌های آگاهانه
الگوریتم نخست-بهترین
الگوریتم مکاشفه‌ای








جستجوی ناآگاهانه

یک الگوریتم جستجوی ناآگاهانه الگوریتمی است که به ماهیت مساله کاری ندارد.از این رو می‌توانند به طور عمومی طراحی شوند و از همان طراحی برای محدودهٔ عظیمی از مسائل استفاده کنند، این امر نیاز به طراحی انتزاعی دارد. از جمله مشکلاتی که این چنین الگوریتم‌هایی دارند این است که اغلب فضای جستجو بسیار بزرگ است و نیازمند زمان زیادی (حتی برای نمونه‌های کوچک) می‌باشد.از این رو برای بالا بردن سرعت پردازش غالبا از الگوریتم‌های آگاهانه استفاده می‌کنند.







جستجوی لیست

الگوریتم‌های جستجوی لیست شاید از ابتدایی ترین انواع الگوریتم‌های جستجو باشند.هدف آن پیدا کردن یک عنصر از مجموعه‌ای از کلید هاست(ممکن است شامل اطلاعات دیگری مرتبط با آن کلید نیز باشد). ساده ترین این الگوریتم‌ها، الگوریتم جستجوی ترتیبی است که هر عنصر از لیست را با عنصر مورد نظر مقایسه می‌کند. زمان اجرای این الگوریتم از (O(n است وقتی که n تعداد عناصر در لیست باشد. اما می‌توان از روش دیگری استفاده کرد که نیازی به جستجوی تمام لیست نباشد.جستجوی دودویی اندکی از جستجوی خطی است.زمان اجرای آن از(O(lgn است.این روش برای لیستی با تعداد دادهٔ زیاد بسیار کار آمد تر از روش الگوریتم جستجوی ترتیبی است.اما در این روش لیست باید قبل از جستجو مرتب شده باشد.{{جستجو با میان یابی برای داده‌های مرتب شده با تعداد زیاد و توزیع یکنواخت، مناسب تر از جستجوی دودویی است.زمان اجرای آن به طور متوسط ((O(lg(lgn است ولی بدترین زمان اجرای آن (O(n می‌باشد. الگوریتم graver الگوریتم پله‌ای است که برای لیست‌های مرتب نشده استفاده می‌شود. جدول درهم‌سازی نیز برای جستجوی لیست به کار می‌رود. به طور متوسط زمان اجرای ثابتی دارد.اما نیاز به فضای اضافه داشته و بدترین زمان اجرای آن از(O(n است.







جستجوی درختی

الگوریتم‌های جستجوی درختی، قلب شیوه‌های جستجو برای داده‌های ساخت یافته هستند.مبنای اصلی جستجوی درختی، گره‌هایی است که از یک ساختمان داده گرفته شده‌اند. هر عنصر که بخواهد اضافه شود با داده‌های موجود در گره‌های درخت مقایسه می‌شود و به ساختار درخت اضافه می‌شود.با تغییر ترتیب داده‌ها و قرار دادن آنها در درخت، درخت با شیوه‌های مختلفی جستجو می‌شود. برای مثال سطح به سطح (جستجوی نخست-پهنا) یا پیمایش معکوس درخت (جستجوی نخست-ژرفا).از مثال‌های دیگر جستجوهای درختی می‌توان به جستجوی عمقی تکرار شونده، جستجوی عمقی محدود شده، جستجوی دوطرفه، جستجوی هزینه یکنواخت اشاره کرد.







جستجوی گراف

بسیاری از مسائل در نظریهٔ گراف می‌تواند با الگوریتم‌ها ی پیمایش درخت حل شوند، مثل الگوریتم دیکسترا، الگوریتم کروسکال، الگوریتم نزدیک ترین همسایه و الگوریتم پریم. می‌توان این الگوریتم‌ها را توسعه یافتهٔ الگوریتم‌های جستجوی درختی دانست.







جستجوی آگاهانه

در یک جستجوی آگاهانه، از نوع خاصی از مسائل به عنوان راهنما استفاده می‌شود.یک گونهٔ خوب یک جستجوی آگاهانه با کارایی قابل توجهی نسبت به جستجوی ناآگاهانه به وجود می‌آورد. الگوریتم‌های برجستهٔ کمی از جستجوی آگاهانهٔ یک لیست وجود دارد. یکی از این الگوریتم‌ها hash table با یک تابع hash که برمبنای نوع مساله‌ای که دردست است می‌باشد.بیشتر الگوریتم‌های جستجوی آگاهانه، بسطی از درخت‌ها هستند.همانند الگوریتم‌های ناآگاهانه، این الگوریتم‌ها برای گراف‌ها نیز می‌توانند به کار روند.







جستجوی خصمانه

در یک بازی مثل شطرنج، یک درخت بازی شامل تمام حرکات ممکن توسط هر دو بازیکن و نتایج حاصل از ترکیب این حرکات وجود دارد، و ما می‌توانیم این درخت را جستجو کرده و موثرترین استراتژی برای بازی را بیابیم. این چنین مسائلی دارای مشخصهٔ منحصر به فردی هستند.برنامه‌های بازی‌های رایانه‌ای، و همچنین فرم‌های هوش مصنوعی مثل برنامه ریزی ماشین‌ها، اغلب از الگوریتم‌های جستجو مثل الگوریتم minimax (می نیمیم مجموعه‌ای از ماکزیمم‌ها)، هرس کردن درخت جستجو و هرس کردن آلفا-بتا استفاده می‌کنند.

==الگوریتم اف اسکن==

(FSCAN) F-SCAN یک الگوریتم زمان بندی دیسک است که حرکت آرم و هد دیسک در سرویس دهی درخواست‌های خواندن و نوشتن را تعیین می‌کند. طی روبش تمام درخواست‌ها در صف اول داده‌ها ی اولیه هستند و تمام درخواست‌های جدید در صف داده‌های ثانویه قرار داده می‌شوند. بنا براین سرویس دهی به درخواست‌های جدید به تاخیر می‌افتد تا زمانی که تمام درخواست‌های قدیمی تحت پردازش قرار گیرد. هنگامی که روبش پایان می‌یابد آرم به تمام صف داده‌های اولیه برده می‌شود و دوباره سرتاسر آن شروع می‌شود.







تحلیل الگوریتم

الگوریتم F-SCAN مطابق N-Step-SCAN از چسبانکی آرم جلوگیری می‌کند در صورتی که در الگوریتم‌های دیگر مانند SSTF، SCAN و C-LOOK چنین امری اتفاق نمی‌افتد. چسبانکی آرم در الگوریتم‌های دیگر وقتی رخ می‌دهد که هجمه‌ای از درخواست‌ها برای مسیر مشترک موجب می‌شود تا آرم دیسک توقف پردازش در آن مسیر گردد، از این رو ترجیح داده می‌شود که هیچ جستجوئی برای درخواست‌های آن مسیری که در آن است مورد تایید واقع نشود، از آن جا که F-SCAN درخواست‌ها را به دو صف داده‌ها جدا می‌کند، روبرو شدن با درخواست‌های جدید به صف داده‌های در حال انتظار برده می‌شود، آرم روبش خود را تا مسیر بیرونی ادامه می‌دهد و از این رو چسبانکی پیش روی الگوریتم نیست. یک معاوضه آشکار وجود دارد به طوری که درخواست‌ها در صف داده‌های در حال انتظار باید انتظار طولانی تر تا برای به اجرا درآوردن بکشند، اما در مبادله F-SCAN برای تمام درخواست‌های رضایت بخش تر است.

دیگر متغیرها شامل موارد زیر می‌شود:

الگوریتم آسانسور –اسکن
LOOK (C-LOOK)
N-Step-SCAN






جستجو سه‌تایی

جستجو سه‌تایی

در علوم کامپیوتر رویه ی جستجو ترنری مهارتی برای پیدا کردن مقدار بیشینه و یا کمینه در توابع أکید است. در این رویه مشخص می‌کنیم که مقدار بیشینه یا کمینه تابع نمی‌تواند در یک سوم ابتدا یا انتهای دامنه ی تابع وجود داشته باشد. سپس همین شیوه را بر روی دو سوم باقی‌مانده به کار می‌بریم. جستجو سه‌تایی نمومه‌ای از روش الگوریتم_تقسیم_و_حل است





موتور جستجوی وب
موتور جستجوی وب (به انگلیسی: Web search engine) موتور جستجویی است که برای جستجوی اطلاعات تحت محیط وب طراحی شده‌است.





جستجوگر گوگل
جستجوی گوگل (به انگلیسی: Google search) یک موتور جستجو در وب است که تحت مالکیت گوگل قرار دارد. گوگل از راه این وب‌گاه روزانه صدها میلیون دلار دریافت می‌کند و این وب‌گاه در سال ۱۹۹۷ به وجود آمد. دامنهٔ اصلی این سایت در مه ۲۰۰۸ ۱۳۵ میلیون بار بازدید شده‌است. این موتور جستجو بیشترین بازدیدکننده در بین کاربران را دارد. موتور گوگل روزانه چند صد میلیون بار به طرق مختلف استفاده می‌شود. مهم ترین هدف گوگل یافتن متن مورد نظر در میان صفحات وب است. اما انواع دیگر اطلاعات به وسیله قسمت‌های دیگر آن مثل جستجوی تصاویر گوگل، نیز مورد جستجو قرار می‌گیرند. جستجوگر گوگل توسط لری پیج و سرگئی برین در سال ۱۹۹۷ ساخته شد. این جستجوگر به جز جستجوی واژگان، ۲۲ حالت جستجوی دیگر نیز دارد. مثل جستجوی مترادف‌ها، پیش‌بینی هوا، محدوده‌های زمانی (وقت محلی)، قیمت سهام، اطلاعات زلزله، زمان نمایش فیلم‌ها، اطلاعات فرودگاه و.... همچنین مختص اعداد، امکانات ویژه‌ای وجود دارد مانند بازه (۷۰...۸۰)، دماها، واحدهای پول و تبدیل اینها به هم، عبارات محاسباتی (\tan 30 + \ln y^3 ) و... ترتیب قرارگرفتن نتایج جستجوی گوگل بستگی به عاملی به نام رنک (به انگلیسی: Rank) صفحه دارد. جستجوی گوگل با به کاربردن عملگرهای جبر بولی مانند شمول و عدم شمول گزینه‌های زیادی را برای کاربران قابل تنظیم کرده‌است.(به انگلیسی: Advanced search)







بین‌المللی

گوگل به زبان‌ها و دامنه‌های مختلفی فعالیت می‌کند.

آفریکانس
آلبانیایی
آمهاری
عربی
آرامی
آذربایجانی
باسکی
بلاروسی
بنگالی
بیهاری
بوسنیایی
زبان برتون
بلغاری
خمر
زبان کاتالان
چینی (ساده)
چینی (سنتی)
زبان کرسی
کرواتی
چک



دانمارکی
زبان آلمانی
انگلیسی
اسپرانتو
استونیایی
فارویی
فیلیپینی
فنلاندی
فرانسوی
فریسی غربی
گالیشی
گرجی
آلمانی
یونانی
گوارانی
گجراتی
عبری
هندی
مجاری
ایسلندی



اندونزیایی
زبان اینترلینگوا
ایرلندی
ایتالیایی
ژاپنی
جاوه‌ای
کانارا
قزاقی
کره‌ای
کردی
قرقیزی
لائوسی
لاتین
لتونیایی
زبان لینگالایی
لیتوانیایی
مقدونی
مالایی
زبان مالایالم
مالتی



مائوری
مراتی
مولداویایی (زبان)
مغولی
نپالی
نروژی
نروژی (نو)
اوستی
زبان اوریه
پشتو
فارسی
لهستانی
پرتغالی (برزیل)
پرتغالی (پرتغال)
پنجابی
کویچوا
رومانیایی
رومنش
روسی
زبان گالیک اسکاتلندی



صربی
صربوکرواتی
زبان سوتو
زبان شونا
سندی
سینهالی
اسلواکیایی
اسلوونیایی
سومالی
اسپانیایی
زبان سوندایی
سواحیلی
سوئدی
تاگالوگ
تاجیک
تامیل
تاتار
تلوگو
تایلندی
زبان تیگرینیا
تونگا



ترکی
ترکمنی
زبان اکانی
اویغوری
اکراینی
اردو
ازبکی
ویتنامی
ولزی
خوزا
ییدیش
زبان یوروبایی
زولو







یاهو! جستجو

یاهو! جستجو (به انگلیسی: Yahoo! Search) یک موتور جستجوگر اینترنتی است که در ۱۹۹۵ توسط شرکت یاهو! راه‌اندازی شد. طبق آمار نت اپلیکیشنز (به انگلیسی: Net Applications) یاهو! جستجو دومین موتور جستجوگر پربازدید با ۶٬۴۲% بازدید موتورهای جویشگر پس از جستجوگر گوگل با ۸۵٬۳۵% میزان بازدید و بالاتر از موتور جویشگر بایدو با ۳٬۶۷% است.







زبان‌ها

یاهو! جستجو رابط جستجوگر خود را حداقل در ۳۸ زبان گوناگون و بین‌المللی در دسترس گذاشته‌است.
زبان‌ها

عربی
بلغاری
کاتالان
چینی ساده
چینی سنتی
کرواتی
چکی
دانمارکی
هلندی
انگلیسی
استونیایی
فنلاندی
فرانسوی
آلمانی



یونانی
عبری
مجارستانی
ایسلندی
اندونزیایی
ایتالیایی
ژاپنی
کره‌ای
لتونیایی
لیتوانیایی
مالایی
نروژی
فارسی
لهستانی



پرتغالی
رومانیایی
روسی
صربی
اسلواکیایی
اسلونیایی
اسپانیایی
سوئدی
تاگالوگ
تایلندی
ترکی استانبولی
ویتنامی






الگوریتم جستجوی عمق اول

در نظریه‌ٔ گراف، جستجوی عمق اول (به انگلیسی: Depth-first Search، به‌اختصار DFS) یک الگوریتم پیمایش گراف است که برای پیمایش یا جستجوی یک درخت یا یک گراف به کار می‌رود.

استراتژی جستجوی عمق اول برای پیمایش گراف، همانطور که از نامش پیداست "جستجوی عمیق‌تر در گراف تا زمانی که امکان دارد" است.







چگونه کار می‌کند؟

الگوریتم از ریشه شروع می‌کند (در گراف‌ها و یا درخت‌های بدون ریشه راس دلخواهی به عنوان ریشه انتخاب می‌شود) و در هر مرحله همسایه‌های رأس جاری را از طریق یال‌های خروجی رأس جاری به ترتیب بررسی کرده و به محض روبه‌رو شدن با همسایه‌ای که قبلاً دیده نشده باشد، به صورت بازگشتی برای آن رأس به عنوان رأس جاری اجرا می‌شود. در صورتی که همهٔ همسایه‌ها قبلاً دیده شده باشند، الگوریتم عقب‌گرد می‌کند و اجرای الگوریتم برای رأسی که از آن به رأس جاری رسیده‌ایم، ادامه می‌یابد. به عبارتی الگوریتم تا آنجا که ممکن است، به عمق بیشتر و بیشتر می‌رود و در مواجهه با بن بست عقب‌گرد می‌کند. این فرایند تامادامیکه همهٔ رأس‌های قابل دستیابی از ریشه دیده شوند ادامه می‌یابد.

همچنین در مسائلی که حالات مختلف متناظر با رئوس یک گراف‌اند و حل مسئله مستلزم یافتن رأس هدف با خصوصیات مشخصی است، جستجوی عمق اول به صورت غیرخلاق عمل می‌کند. بدین‌ترتیب که هر دفعه الگوریتم به اولین همسایهٔ یک رأس در گراف جستجو و در نتیجه هر دفعه به عمق بیشتر و بیشتر در گراف می‌رود تا به رأسی برسد که همهٔ همسایگانش دیده شده‌اند که در حالت اخیر، الگوریتم به اولین رأسی بر می‌گردد که همسایهٔ داشته باشد که هنوز دیده نشده باشد. این روند تا جایی ادامه می‌یابد که رأس هدف پیدا شود و یا احتمالاً همهٔ گراف پیمایش شود. البته پیاده‌سازی هوشمندانهٔ الگوریتم با انتخاب ترتیب مناسب برای بررسی همسایه‌های دیده نشدهٔ رأس جاری به صورتی که ابتدا الگوریتم به بررسی همسایه‌ای بپردازد که به صورت موضعی و با انتخابی حریصانه به رأس هدف نزدیک‌تر است، امکان‌پذیر خواهد بود که معمولاً در کاهش زمان اجرا مؤثر است.

از نقطه نظر عملی، برای اجرای الگوریتم، از یک پشته (stack) استفاده می‌شود. بدین ترتیب که هر بار با ورود به یک رأس دیده نشده، آن رأس را در پشته قرار می‌دهیم و هنگام عقب‌گرد رأس را از پشته حذف می‌کنیم. بنابراین در تمام طول الگوریتم اولین عنصر پشته رأس در حال بررسی است. جزئیات پیاده‌سازی در ادامه خواهد آمد.

وقتی در گراف‌های بزرگی جستجو می‌کنیم که امکان ذخیرهٔ کامل آنها به علت محدودیت حافظه وجود ندارد، در صورتی که طول مسیر پیمایش شده توسط الگوریتم که از ریشه شروع شده، خیلی بزرگ شود، الگوریتم با مشکل مواجه خواهد شد. در واقع این راه‌حل ساده که "رئوسی را که تا به حال دیده‌ایم ذخیره کنیم" همیشه کار نمی‌کند. چراکه ممکن است حافظهٔ کافی برای این کار نداشته باشیم. البته این مشکل با محدود کردن عمق جستجو در هر بار اجرای الگوریتم حل می‌شود که در نهایت به الگوریتم تعمیق تکراری (Iterative Deepening) خواهد انجامید.







الگوریتم

پیمایش با انتخاب رأس r به عنوان ریشه آغاز می‌شود. r به عنوان یک رأس دیده شده برچسب می‌خورد. رأس دلخواه r_1 از همسایگان r انتخاب شده و الگوریتم به صورت بازگشتی از r_1 به عنوان ریشه ادامه می‌یابد.از این پس در هر مرحله وقتی در رأسی مانند v قرار گرفتیم که همهٔ همسایگانش دیده شده‌اند، اجرای الگوریتم را برای آن رأس خاتمه می‌دهیم. حال اگر بعد از اجرای الگوریتم با ریشهٔ r_1 همهٔ همسایگان r برچسب خورده باشند، الگوریتم پایان می‌یابد. در غیر این صورت رأس دلخواه r_2 از همسایگان r را که هنوز برچسب نخورده انتخاب می‌کنیم و جستجو را به صورت بازگشتی از r_2 به عنوان ریشه ادامه می‌دهیم. این روند تامادامیکه همهٔ همسایگان r برچسب نخورده‌اند ادامه می‌یابد.

البته پیمایش گراف برای تأمین هدفی صورت می‌گیرد. بر این اساس برای انعطاف پذیر ساختن الگوریتم در قبال کاربردهای مختلف، دو نوع عملیات preWORK و postWORK را به همراهِ بازدید از هر رأس یا یال انجام می‌دهیم، که preWORK در زمان برچسب خوردنِ رأسِ در حال بازدید، و postWORK بعد از بررسی هر یالِ خروجی از رأسِ در حال بازدید انجام خواهد شد. هر دوی این عملیات وابسته به هدفِ استفاده از الگوریتم، مشخص خواهند شد.

الگوریتم بازگشتی جستجوی اول عمق به صورت زير است. آرايه يک بعدی Visited تعيين می کند آيا راسی قبلاً ملاقات شده است يا خير





الگوریتم جستجوی اول سطح

در نظریهٔ گراف، جستجوی اول سطح (به انگلیسی: Breadth-first Search، به‌اختصار: BFS) یکی از الگوریتم‌های پیمایش گراف است.

استراتژی جستجوی سطح اول برای پیمایش گراف، همانطور که از نامش پیداست «جستجوی سطح به سطح گراف» است.







چگونه کار می‌کند؟

الگوریتم از ریشه شروع می‌کند (در گراف‌ها و یا درخت‌های بدون ریشه رأس دلخواهی به عنوان ریشه انتخاب می‌شود) و آن را در سطح یک قرار می‌دهد. سپس در هر مرحله همهٔ همسایه‌های رئوس آخرین سطح دیده شده را که تا به حال دیده نشده‌اند بازدید می‌کند و آنها را در سطح بعدی می‌گذارد. این فرایند زمانی متوقف می‌شود که همهٔ همسایه‌های رئوس آخرین سطح قبلاً دیده شده باشند. همچنین در مسائلی که حالات مختلف متناظر با رئوس یک گراف‌اند و حل مسئله مستلزم یافتن رأس هدف با خصوصیات مشخصی است که در عین حال در بین همهٔ رئوس هدف با آن خصوصیات به ریشه نزدیک‌ترین باشد، جستجوی سطح اول به صورت غیرخلاق عمل می‌کند. بدین ترتیب که الگوریتم هر دفعه همهٔ همسایه‌های یک رأس را بازدید کرده و سپس به سراغ رأس بعدی می‌رود و بنابراین گراف سطح به سطح پیمایش خواهد شد. این روند تا جایی ادامه می‌یابد که رأس هدف پیدا شود و یا احتمالاً همهٔ گراف پیمایش شود. براساس آنچه گفته شد پیاده‌سازی هوشمندانهٔ الگوریتم آنقدر مؤثر نخواهد بود.

از نقطه نظر عملی، برای پیاده‌سازی این الگوریتم از صف استفاده می‌شود. بدین ترتیب که در ابتدا ریشه در صف قرار می‌گیرد. سپس هر دفعه عنصر ابتدای صف بیرون کشیده شده، همسایگانش بررسی شده و هر همسایه‌ای که تا به حال دیده نشده باشد به انتهای صف اضافه می‌شود. جزئیات پیاده‌سازی در ادامه خواهد آمد.







الگوریتم

پیاده‌سازی این الگوریتم مشابه پیاده‌سازی جستجوی عمق اول است با این تفاوت که به جای پشته از صف استفاده می‌شود. در این جا نیز مانند جستجوی عمق اول، preWORK را برای انعطاف بیشتر الگوریتم در نظر می‌گیریم که در زمان بررسی کردن هر رأس خارج شده از صف انجام می‌شود.

الگوريتم جستجوی اول سطح به صورت زير است. آرايه Visited برای تعيين رئوس ملاقات شده بکار می رود. از يک صف برای نگهداشتن رئوس مجاور استفاده می شود. هر بار که راسی ملاقات می شود کليه رئوس مجاور آن در صف اضافه می شود. پيمايش از راسی که از صف برداشته می شود ادامه پيدا می کند.





مرتب‌سازی دایره‌ای

مرتب سازی دایره‌ای (به انگلیسی: Cycle sort) یا مرتب‌سازی درجا یا الگریتم مرتب‌سازی ناپایدار، یک مرتب سازی مقایسه‌ای که تئوری خوبی از نظر تعداد عناصر نوشته‌شده در آرایهٔ اصلی است، بر خلاف تمام الگوریتم‌های مرتب‌سازی. این بر اساس ایده‌ای است که جایگشت می‌تواندفاکتوری برای مرتب سازی باشد، که به صورت جداگانه چرخش برای بدست آمدن نتیجه ایجاد شود.

بر خلاف تمام الگوریتم‌های نزدیک به آن، داده‌ها در جای دیگر آرایه به سادگی نوشته نمی‌شوندتا آن‌ها را از عملیات خارج کنیم. هر مقداردهی در زمان صفر صورت می‌گیرد اگر درآن زمان در مکان درست خودش موجود باشد، ویا در جای درس در یک زمان نوشته می‌شود. این مسابقه نیازمند دوباره کاری کمتری برای مرتب‌سازی درجا است. کم کردن تعداد نوشتن‌ها زمانی که تعداد زیادی از داده‌ها را قرار است که ذخیره کنیم بسیار سودمند است، مانند EEPROM‌ها یا Flash memory که نوشتن عمر مفید دستگاه را کاهش می‌دهد. الگوریتم: الگوریتم زیر پیدا می‌کند با چرخش و دوراندن آن و نتیجهٔ مرتب شده را به ما می‌دهد. توجه داشته‌باشید که range(a, b) از مقدار a تا b – 1 است.





جستجوی ابتدا بهترین

جستجوی بهترین ابتدا (best-first search) یک الگوریتم جستجو است که یک گراف را با بسط دادن محتمل‌ترین نود که بنابر قوانین خاص انتخاب می‌شوند پیمایش می‌کند.

این نوع جستجو را به عنوان تخمین احتمال انتخاب نود N به وسیلهٔ heuristic evaluation function که به صورت کلی، ممکن است بر پایه توصیف N، توصیف هدف، اطلاعات جمع اوری شده به وسیلهٔ جستجو تا ان نقطه و هر گونه اطلاعات اضافی در زمینهٔ مساله توصیف می‌کند.

بعصی از نویسندگان از جستجوی اولویت بهترین‌ها استفاده می‌کنند تا به طور خاص به یک جستجو با یک اشاره کنند که تلاش می‌کند تا پیش‌بینی کند که چقدر پایان یک مسیر به راه حل نزدیکتر است، بنابر این ان مسیرهایی که نزدیکتر به جواب هستند اول بسط داده شوند. الگوریتم جستجوی یک نمونه از الگوریتم بهترین‌ها-اول است. الگوریتم بهترین‌ها-اول معمولاً برای پیدا کردن پیدا کردن مسیر در جستجوهای ترکیبی استفاده می‌شود.
page1 - page2 - page3 - page4 - page5 - page7 - page8 - | 12:57 am
فیلم یا پرده بینی اصطلاحی است که به‌طور عام شامل تصاویر متحرک و هم‌چنین زمینه می‌گردد. ریشهٔ این نام در این واقعیت است که فیلم عکاسی به‌طور تاریخی عنصر اساسی رسانه ضبط و پخش تصاویر متحرک به حساب می‌آمده‌است. تولید فیلم‌ها از طریق ضبط تصویر مردم و اشیاء واقعی با دوربین یا بوجود آوردن آن‌ها از طریق تکنیک‌های انیمیشن و یا جلوه‌های ویژه است. فیلم‌ها از مجموعه‌ای از قاب‌های انفرادی تشکیل شده‌اند که زمانی که به سرعت و پشت سرهم نمایش داده می‌شوند، توهم حرکت را در بیننده بوجود می‌آورند. بر اثر پدیده‌ای به نام ماندگاری تصویر که بر اثر آن یک منظره برای کسری از ثانیه پس از از بین رفتن آن در حفظ می‌کنند، چشمک‌های بین تصاویر، قابل رویت نیستند. هم‌چنین عامل ارتباط عامل دیگری است که باعث مشاهده تصاویر متحرک می‌گردد. این اثر روانی به نام حرکت بتا معروف است.




از نظر اکثر انسان‌ها، فیلم از انواع مهم هنر به‌شمار می‌آید. فیلم‌ها قابلیت سرگرم کردن، آموزش، روشنگری والهام بخشیدن به حضار را داراست. عوامل دیداری سینما نیاز به هیچ نوع ترجمه نداشته و قدرت ارتباطات جهانی را به یک محصول تصویر متحرک می‌بخشند. هر فیلم قابلیت جذب مخاطبان جهانی را دارد به‌خصوص اگر از تکنیک‌های دوبله و یا زیرنویس که گفتار را ترجمه می‌سازد، بهره جسته باشد. فیلم‌ها هم‌چنین محصولاتی هستند که توسط فرهنگ‌های مشخص تولید گشته و آن فرهنگ‌ها را منعکس و در برابر از آن‌ها تأثیر می‌پذیرد.

در اوایل دهه ۱۸۶۰ با استفاده از وسایلی مانند زوتروپ و پراکسینوسکوپ، مکانیزم‌های تولید مصنوعی به وجود آمده و تصاویر دو بعدی متحرک به نمایش در آمدند. این ماشین‌ها انواع تکامل یافته ابزارهای ساده اپتیکی (مانند توری‌های سحرآمیز) بودند. این ابزار قابلیت نمایش متوالی تصاویر با سرعتی را داشتند که در آن تصاویر به شکل متحرک به نظر می‌رسیدند. این پدیده ماندگاری منظر نام گرفت. طبیعتاً، تصاویر می‌بایست به‌طور دقیق طراحی می‌شدند تا اثر مورد نظر را داشته باشند، به همین منظور اصول زیربنائی خاصی به‌عنوان بنیان ساخت فیلم انیمیشن در نظر گرفته شدند.

با پیشرفت فیلم سلولوئید برای مقاصد عکاسی ثابت، امکان گرفتن عکس از اشیاء متحرک در زمان حرکت، نیز میسر شد. در مراحل اولیه فناوری گاهی لازم است که شخص بیننده برای مشاهده تصاویر، در داخل دستگاهی مخصوص نگاه کند. در سال‌های دهه ۱۸۸۰، با معرفی دوربین تصویر متحرک امکان گرفتن تصاویر انفرادی و ضبط آن‌ها بر روی یک حلقه واحد فراهم آمد که به سرعت به اختراع پروژکتور تصویر متحرک انجامید. کار این دستگاه گذراندن نور از فیلم پردازش و چاپ شده و در نهایت بزرگ‌نمائی «اجرای تصاویر در حال حرکت» بر روی پرده جهت رویت تمام حاضران بود. این حلقه‌های فیلم‌های نمایش داده شده به نام «تصاویر متحرک» معروف شدند. اولین فیلم‌های تصویر متحرک حالت استاتیک صحنه داشتند که در آن‌ها یک حادثه یا عمل بدون هیچ‌گونه ویرایش کردن و یا دیگر تکنیک‌های سینمایی، به نمایش در می‌آمدند.

تصاویر متحرک تا پایان سده ۱۹، تنها به‌عنوان هنر دیداری به حساب می‌آمدند. اما ابتکار فیلم‌های صامت ذهنیت مردم را نیز در اختیار گرفته بود. در آغاز سده بیستم، رفته رفته ساختار داستانی فیلم‌ها شکل گرفت. در این زمان فیلم‌هائی به صورت دنباله‌دار صحنه ساخته شدند که در مجموع یک داستان را نقل می‌کردند. این صحنه‌ها بعداً جای خود را به صحنه‌های چندگانه از زوایا و ابعاد متفاوت دادند. تکنیک‌های دیگر از قبیل حرکت دوربین نیز به‌عنوان راه‌های اثرگذار در انتقال داستان فیلم شناخته و به کار گرفته شدند. صاحبان سالن‌های تئاتر نیز به جای این‌که حاضران را در سکوت نگاه دارند، با در اختیار گرفتن یک پیانیست و یا نوازنده ارگ و یا یک ارکستر کامل، به نواختن موسیقی متناسب با فضای هر صحنه فیلم اقدام می‌نمودند. در اوایل دهه ۱۹۲۰، اکثر فیلم‌ها با لیست صفحات موسیقی تهیه شده بدین منظور عرضه می‌شدند. در محصولات شاخص، این صفحات به صورت کامل برای کل فیلم تدارک می‌گردیدند.

رشد صنعت سینما در اروپا با بروز جنگ جهانی اول متوقف گردید و این در حالی بود که صنعت فیلم در ایالات متحده با ظهور هالیوود به شکوفائی رسید. به‌هرحال در دهه ۱۹۲۰، فیلم‌سازان اروپائی مانند سرگئی آینشتاین و اف. دبلیو. مارنائو به همراهی مبتکر آمریکائی دی. دبلیو. گریفیت و دیگران، به ارتقاء سطح این رسانه پرداختند. در طول سال‌های دهه ۱۹۲۰، فناوری جدید امکان الصاق حاشیه صوتی گفتار، موسیقی و افکت‌های صوتی متناسب با نوع صحنه به فیلم میسر ساخت. این فیلم‌های صوت دار از ابتدا با نام‌های «تصاویر با صداً یا»تاکیز" شناخته می‌شدند.

قدم اصلی بعد در پیشرفت صنعت سینما معرفی رنگ بود. اگرچه اضافه شدن صداسرعت فیلم‌های صامت و موزیسین‌های تئاتر را تحت‌الشعاع قرار داد، رنگ به تدریج مورد استفاده قرار گرفت. عامه مردم در رابطه با رنگ و در مقایسه آن با فیلم‌های سیاه و سفید بالنسبه بی‌تفاوتی نشان می‌دادند. اما هم‌چنان که روش‌های پردازش رنگ بهبود یافته و در مقایسه با فیلم‌های سیاه – و – سفید قابل رقابت‌تر می‌گشتند، فیلم‌های رنگی بیش‌تر و بیش‌تر تولید می‌شدند. این زمان هنگام پایان جنگ جهانی دوم بود. هم‌چنان که این صنعت در آمریکا رنگ را به‌عنوان عنصر اصلی جذب مخاطب تشخیص داد، آن را در رقابت با تلویزیون که تا اواسط دهه ۱۹۶۰ به صورت رسانه‌ای سیاه و سفید باقی‌مانده بود، مورد استفاده قرار داد. در پایان دهه ۱۹۶۰، رنگ به‌عنوان شیوه عادی کار فیلم‌سازان مطرح شد.

دهه‌های ۱۹۵۰، ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰ شاهد تغییرات در روش تولید و سبک فیلم بودند. هالیوود جدید، موج جدید فرانسوی و ارتقاء فیلم‌های فیلم‌سازان تحصیل‌کرده و مستقل همه و همه از تغییراتی بودند که این رسانه آن‌ها را در نیمه دوم سده بیستم تجربه نمود. در دهه ۱۹۹۰ و در آستانه ورود به سده بیست و یکم، فناوری دیجیتال، موتور اصلی تحولات به‌شمار می‌آمد.

تئوری فیلم در جستجوی بسط مفاهیم مختصر و سیستماتیک که بر مطالعه فیلم / سینما به‌عنوان یک هنر دلالت دارند، است. تئوری‌های کلاسیک فیلم چهارچوبی ساختاری در خصوص موضوعات کلاسیک تکنیک‌های داستان سرائی، دایجسیز، قوانین سینما، «تصویر»، دسته، فردیت و تالیف فراهم می‌آورد. اکثر تجزیه و تحلیل‌های جدید به مسائلی از قبیل روش تحلیل روانی تئوری فیلم، ساختارگرائی تئوری فیلم، تئوری زن‌سالاری فیلم و دیگر موارد مشابه توجه نشان داده‌اند.

تعریف نقادی فیلم عبارت‌اند از تحلیل و ارزیابی فیلم‌ها هست. به صورت کلی، این کارها را می‌توان به دو گروه تقسیم نمود؛ نقادی فیلم توسط افراد صاحب‌نظر در رشته فیلم‌سازی و نقادی روزنامه‌ای که به صورت روزمره در روزنامه‌ها و دیگر رسانه‌ها دیده می‌شود.

منتقدین فیلم که برای روزنامه‌ها، مجلات و رسانه‌های گروهی کار می‌کنند، به‌طور عمده بر روی فیلم‌های جدید نظر می‌دهند. آن‌ها به صورت عادی فقط یک‌بار فیلم مورد نظر را دیده و فقط یک یا دو روز وقت دارند تا نظر خود را ارائه نمایند. علی‌رغم این موضوع، منتقدین تأثیری عمده بر فیلم‌ها دارند به‌خصوص آن‌هائی که دارای یک نوع خاص هستند. فیلم‌های پر طرفدار اکشن، ترسناک. کمدی کمتر مورد قضاوت منتقدین قرار دارند. از سوی دیگر خلاصه طرح و شرح و بسط یک فیلم که موضوع اصلی مرور آن به حساب می‌آیند نیز تأثیر عمده‌ای بر انتخاب فیلم توسط بینندگان دارد. در فیلم‌های معتبر مانند درام، تحت تأثیر قرار دادن بیننده از اهداف اصلی و بسیار مهم محسوب می‌گردد. تحلیل‌های ضعیف، گاهی‌اوقات یک فیلم را تا درجه گمنامی و زیان مالی پیش می‌برند.

تأثیر نظرات یک منتقد بر روی نحوه عملکرد اکران یک فیلم مشخص محل بحث دارد. برخی ادعا می‌کنند که امروزه نحوه بازاریابی سینما به‌گونه‌ای گسترده و فشرده واز نظر مالی برنامه‌ریزی شده‌است که منتقدین توان تأثیرگذاری بر آن را ندارند. ولی به‌هرحال، مردودیت فاجعه بار برخی فیلم‌هائی که به نحو گسترده‌ای بر موفقیت آن‌ها سرمایه‌گذاری شده بود بر اثر نقادی تند آن‌ها و هم‌چنین موفقیت غیرقابل پیش‌بینی فیلم‌های مستقلی که نقد مثبت داشته‌اند، نشانگر این موضوع است که تأثیر نظرات منتقدین می‌تواند اثرات بسیار عمیقی داشته باشد. برخی دیگر اعتقاد دارند که نقد مثبت فیلم باعث ایجاد اشتیاق در بینندگان فیلم‌های کم شهرت بوده‌است. برعکس، فیلم‌های متعددی وجود داشته‌اند که شرکت‌های فیلم‌ساز به‌قدری به آن‌ها بی‌اعتماد بوده‌اند که به جهت جلوگیری از افت فروش، به منتقدین اجازه ارائه نظراتشان را نداده‌اند. به‌هرحال، این کار نتیجه منفی داشته و منتقدینی که نسبت به این تاکتیک حساس بوده‌اند، به جامعه هشدار داده‌اند که این فیلم ارزش دیدن را ندارد که در نتیجه این‌گونه فیلم‌ها اقبال چندانی نیافتند.

مسأله مورد مناقشه آن است که منتقدین روزنامه‌ای فیلم را می‌باید فقط مرورگر فیلم نامیده و منتقدین واقعی فیلم آن‌هائی هستند که به صورت آکادمیک به نقد فیلم می‌پردازند. این روش فکری را معمولاً به نام تئوری فیلم یا مطالعات فیلم می‌شناسند. تلاش اصلی منتقدین، فهم روش کارکرد فیلم و تکنیک‌های فیلم‌برداری و تأثیرات آن‌ها بر روی مردم است. نتیجه کارکرد منتقدین بیش از آن‌که در روزنامه‌ها به چاپ رسیده و یا در تلویزیون نمایش داده شود، در ژورنال‌های تخصصی و گاهی‌اوقات نیز در مجلات سطح بالای جامعه ارائه می‌گردند. هم‌چنین گاهی‌اوقات منتقدین با کالج‌ها و دانشگاه‌ها همکاری می‌نمایند.
ساعت : 12:57 am | نویسنده : admin | مطلب بعدی
فیلم | next page | next page