خوارزميات الترتيب

  • استكشاف خوارزميات الترتيب البارزة في علم الحوسبة

    في عالم علم الحوسبة، تتخذ خوارزميات الترتيب (Sorting Algorithms) دورًا حيويًا في تنظيم وترتيب البيانات بطريقة فعالة. إن فهم هذه الخوارزميات له أهمية خاصة في مجالات مثل قواعد البيانات، وأنظمة إدارة المعلومات، وتطبيقات معالجة الصور، حيث يكون لترتيب البيانات تأثير كبير على أداء البرامج.

    من بين أشهر وأبرز خوارزميات الترتيب التي تميزت بفعاليتها وتطبيقاتها الواسعة، نجد “خوارزمية الفرز السريع” (QuickSort). يتميز هذا الخوارزم بسرعته العالية وقدرته على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات. يعتمد الفرز السريع على مبدأ تقسيم البيانات إلى أقسام أصغر، ثم فرز كل قسم بشكل مستقل.

    من جهة أخرى، تعتبر “خوارزمية الفرز المدمج” (MergeSort) واحدة من الخوارزميات التي تعتمد على مفهوم الدمج. تقوم هذه الخوارزمية بتقسيم البيانات إلى نصفين، ثم دمجهما بشكل تدريجي للحصول على ترتيب نهائي. يتميز الفرز المدمج بكفاءته في التعامل مع مصفوفات كبيرة وقدرته على ضمان أداء مستقر.

    من ناحية أخرى، تأتي “خوارزمية الفرز الإدراكي” (HeapSort) كخوارزمية أخرى مميزة. تعتمد هذه الخوارزمية على هيكل البيانات المعروف باسم “الكومة” (Heap) لتحقيق ترتيب فعال. يتميز الفرز الإدراكي بكفاءته واستقراره، إلا أنه يتطلب تحويل البيانات إلى هيكل كومة قبل بدء عملية الترتيب.

    لكن يجدر بالذكر أن هناك خوارزميات أخرى مثل “خوارزمية فرز الإدراك” (Radix Sort) و “خوارزمية فرز العد بالعكس” (Counting Sort) تجذب انتباه المطورين أيضًا بتصميماتها الفريدة وقدراتها في التعامل مع سيناريوهات محددة.

    في النهاية، يعتبر فهم واختيار الخوارزمية المناسبة لترتيب البيانات أمرًا حيويًا، حيث يعتمد ذلك على حجم البيانات، والموارد المتاحة، والتأثير المتوقع على أداء البرنامج. يمكن لاختيار الخوارزمية المناسبة أن يسهم بشكل كبير في تحسين أداء التطبيقات وتحسين استجابتها تجاه تحديات الترتيب والتنظيم.

    المزيد من المعلومات

    بالتأكيد، دعونا نستكمل استكشاف عالم خوارزميات الترتيب ونتناول المزيد من المعلومات حول بعض الخوارزميات الأخرى التي تلعب دورًا هامًا في هذا المجال.

    “خوارزمية فرز الإدراك” (Radix Sort) هي خوارزمية تعتمد على تقسيم البيانات إلى عدة أقسام استنادًا إلى أرقامها المكونة. يتم تنظيم البيانات بناءً على الأرقام القليلة المستخدمة في تمثيل البيانات. يتم تطبيق الفرز الإدراكي بشكل رئيسي على الأرقام الصحيحة والنصوص، ويتميز بكفاءته في هذه الحالات الخاصة.

    “خوارزمية فرز العد بالعكس” (Counting Sort) هي خوارزمية تعتمد على عد الظهورات لكل قيمة فريدة في مجموعة البيانات. يتم إنشاء جدول لتسجيل عدد المرات التي تظهر فيها كل قيمة، ثم يتم بناء المصفوفة المرتبة من النتائج. تتفوق هذه الخوارزمية في حالة البيانات ذات القيم المحدودة والتي يمكن تمثيلها بأرقام صحيحة.

    “خوارزمية فرز الدفع والسحب” (Shell Sort) تعد تحسينًا لخوارزمية الفرز البسيط (Insertion Sort). يقوم الفرز بتقسيم المصفوفة إلى مجموعات فرعية وفرز كل مجموعة بشكل منفصل باستخدام فرز الدفع والسحب. يتم تكرار هذه العملية بتقليل حجم المجموعات حتى تصبح المصفوفة جاهزة للفرز بواسطة فرز الإدراك.

    “خوارزمية فرز البيانات الوطني” (Natural Merge Sort) تعمل على تحسين فرز الدمج (Merge Sort) للبيانات المرتبة جزئيًا. تمتاز هذه الخوارزمية بفعاليتها في حالة وجود مصفوفة محتوية على تسلسلات متتالية من العناصر المرتبة.

    في الختام، يظهر أن عالم خوارزميات الترتيب غني بتنوع الخوارزميات واستخداماتها. يعتمد اختيار الخوارزمية المناسبة على السياق ومتطلبات التطبيق الخاص بك. فهم هذه الخوارزميات والتفكير في السياقات التي تبرز فيها قوتها يسهم في تحسين أداء البرمجيات وضمان فاعلية تنظيم البيانات.

  • استكشاف خوارزميات الترتيب: فنون تنظيم البيانات في عالم البرمجة

    في عالم البرمجة وعلوم الحاسوب، تأتي خوارزميات الترتيب على رأس الأدوات الأساسية التي يتعامل معها المطورون والمهندسون البرمجيون للتحكم في ترتيب وتنظيم البيانات. إن فهم عميق لهذه الخوارزميات يعتبر أمرًا حيويًا لبناء تطبيقات فعالة وأنظمة متقدمة. دعونا نلقي نظرة سريعة على بعض هذه الخوارزميات ونستكشف مدى تأثيرها وأهميتها في عالم البرمجة.

    بدايةً، يتمثل الهدف الرئيسي لخوارزميات الترتيب في ترتيب مجموعة من العناصر وفقًا لترتيب محدد، سواء كانت هذه العناصر أرقامًا أو سجلات أو أي نوع آخر من البيانات. إحدى الخوارزميات الشهيرة في هذا السياق هي “خوارزمية الفرز السريع” (QuickSort).

    تبرز خوارزمية الفرز السريع بفعاليتها العالية في الفصل السريع للبيانات وترتيبها. تعتمد الخوارزمية على استراتيجية القسم والفرز المتكرر للأقسام حتى تصل الى ترتيب نهائي. يتيح استخدام الفرز السريع إمكانية تحسين أداء البرامج، خاصة مع كميات كبيرة من البيانات.

    من ناحية أخرى، تظهر خوارزمية الفرز المدمج (Merge Sort) كخيار آخر شائع. تعتمد هذه الخوارزمية على مفهوم الدمج لترتيب العناصر، حيث تقوم بتقسيم القائمة إلى أقسام فرعية ثم دمجها بشكل مرتب. يُعتبر الفرز المدمج مناسبًا للتعامل مع مجموعات ضخمة من البيانات ويتميز بالاستقرار في النتائج.

    لنلقي نظرة أيضًا على خوارزمية الفرز الهجين (Timsort)، التي تجمع بين عدة أساليب لتحقيق توازن بين الأداء واستهلاك الموارد. يستفيد الفرز الهجين من فكرة تقسيم البيانات إلى أقسام صغيرة واستخدام تقنيات فرز مختلفة حسب الحاجة.

    علاوة على ذلك، لا يمكن تجاوز الحديث عن خوارزمية فرز العد الظاهر (Radix Sort)، التي تستند إلى ترتيب الأرقام حسب مواقعها الرقمية. تتميز هذه الخوارزمية بكفاءتها في تنظيم البيانات الرقمية وتسريع الفرز عند التعامل مع أعداد كبيرة.

    في الختام، يظهر أن خوارزميات الترتيب ليست مجرد مجموعة من القواعد البرمجية، بل تمثل أساسًا حجريًا لفهم تنظيم البيانات وتحسين أداء البرامج. تتيح هذه الخوارزميات للمطورين استخدام الأدوات الصحيحة في السياق المناسب، مما يسهم في بناء تطبيقات فعالة وقوية.

    المزيد من المعلومات

    بالطبع، دعونا نستكمل رحلتنا في عالم خوارزميات الترتيب بالتعمق في بعض الخوارزميات الأخرى المثيرة والتي تلعب دورًا حاسمًا في تنظيم البيانات وتحسين أداء البرمجيات.

    تعتبر خوارزمية فرز العد السريع (Counting Sort) من بين الخوارزميات التي تبرز في ترتيب العناصر وتصنف ضمن فئة الفرز الخطي. تقوم هذه الخوارزمية بفصل العناصر بناءً على قيمها، ثم تحسب عدد مرات ظهور كل قيمة، وأخيرًا تقوم ببناء القائمة المرتبة. يتميز العد السريع بكفاءته في حال كانت القيم قاصرة ومحددة مسبقًا.

    من جهة أخرى، تعتبر خوارزمية فرز الدلو (Bucket Sort) واحدة من الطرق المبتكرة لترتيب مجموعة من العناصر. تعتمد هذه الخوارزمية على فكرة تقسيم مجموعة البيانات إلى فئات تسمى “الدلاء”، حيث يتم فرز العناصر داخل كل دلو على حدة، ثم يتم دمج النتائج للحصول على القائمة النهائية المرتبة. تتيح خوارزمية الدلو فرصة للتعامل مع مجموعات كبيرة ومتنوعة من البيانات.

    لا يمكن تجاهل خوارزمية فرز القاعدة (Shell Sort)، التي تعتبر تطويرًا لخوارزمية الفرز البسيط. تعتمد هذه الخوارزمية على مفهوم تقسيم القائمة إلى مجموعات فرعية صغيرة وتطبيق خوارزمية الفرز البسيط على كل مجموعة. تظهر الفعالية في تحسين أداء الفرز على مجموعات بيانات كبيرة.

    من بين الخوارزميات الأخرى التي تستحق الاهتمام، نجد خوارزمية فرز الرصاص (Bubble Sort)، والتي تعتمد على تكرار عمليات مقارنة وتبادل القيم لتحقيق الترتيب المطلوب. على الرغم من بساطتها، إلا أنه يتم استخدامها في حالات محددة وتعد فهمها أمرًا مفيدًا للمبرمجين.

    تجدر الإشارة أيضًا إلى أن هذه الخوارزميات ليست نهاية المطاف، حيث يتم تطوير وابتكار العديد من الأساليب لتحسين فعالية الفرز. يعكس هذا التنوع الثراء الذي يميز علوم الحوسبة وبرمجة الحاسوب، حيث يسهم الابتكار المستمر في تطوير خوارزميات أكثر فعالية لتلبية احتياجات التطبيقات المتزايدة وتنوع البيانات.

  • كيف تعمل محركات البحث؟

    محركات البحث هي أنظمة تستخدم للبحث عن معلومات على شبكة الإنترنت وتقديم نتائج متعلقة بالاستعلامات التي تدخلها. هذه هي عملية عامة لكيفية عمل محركات البحث:

    1. الفهرسة: يبدأ العمل بأن محركات البحث تزور مواقع الويب عبر الإنترنت باستمرار. تتفحص هذه المواقع وتقوم بفهرسة المحتوى الموجود عليها. هذا يتضمن فهرسة النص، الصور، الروابط، والمعلومات الأخرى.

    2. تخزين البيانات: تُخزن البيانات المفهرسة في قواعد بيانات ضخمة ومتعددة. هذه القواعد تحتوي على معلومات حول المواقع ومحتواها.

    3. مطابقة البحث: عندما يقوم المستخدم بإدخال استعلام بحث، يقوم المحرك بالبحث في قواعده للعثور على المعلومات المتعلقة بذلك الاستعلام. يتم ذلك باستخدام خوارزميات معقدة لمطابقة الكلمات الرئيسية والعبارات ذات الصلة.

    4. عرض النتائج: يتم تقديم نتائج البحث للمستخدم على شاشته بشكل منظم ومرتب. يتم ترتيب النتائج وفقًا لمجموعة من العوامل، مثل مدى تناسب الموقع مع الاستعلام ومدى جودة المحتوى.

    5. تحسين الأداء: تعتمد محركات البحث على خوارزميات معقدة وتحسين مستمر لضمان تقديم نتائج دقيقة ومفيدة. يتم تقديم تحسينات دورية للبحث وتحسين تجربة المستخدم.

    6. الاستجابة للاستعلامات: تحليل الاستفسارات بمرونة لفهم نيات المستخدمين وتقديم إجابات أفضل.

    هذا ملخص عام لكيفية عمل محركات البحث. إذا كنت بحاجة إلى معلومات إضافية أو تفاصيل أكثر دقة حول هذا الموضوع، فلا تتردد في طرح أسئلتك. 😊🔍

    المزيد من المعلومات

    بالطبع! إليك المزيد من المعلومات حول كيفية عمل محركات البحث:

    1. الكراولر (Web Crawler): هذا هو الجزء الأول من عملية البحث. الكراولر هو برنامج يجوب الويب باستمرار لاستكشاف المواقع الجديدة وتحديث المعلومات في قواعد البيانات. يعمل الكراولر على متابعة الروابط بين الصفحات وجمع البيانات المتاحة.

    2. التصنيف (Indexing): بمجرد جمع البيانات من الكراولر، يتم تنظيمها وتصنيفها بشكل منطقي في قواعد البيانات. يتم استخدام مؤشرات خاصة لتسهيل البحث السريع والفعال.

    3. خوارزميات الترتيب (Ranking Algorithms): هذه الخوارزميات تقوم بتحديد ترتيب الصفحات في نتائج البحث. عوامل متعددة تؤثر على الترتيب، بما في ذلك كلمات البحث وجودة الصفحة وعدد الروابط الواردة والصادرة وغيرها. Google، على سبيل المثال، يستخدم خوارزمية PageRank لتقييم جودة الصفحات.

    4. معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing): بعض محركات البحث تستخدم تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية لفهم أكثر دقة ما يبحث عنه المستخدمين. هذا يسمح بتقديم نتائج أكثر صلة بمفهوم الاستعلام بدلاً من مجرد مطابقة الكلمات.

    5. التحسين المحلي (Local SEO): يتيح التحسين المحلي للمحركات البحث عرض نتائج مخصصة لموقع المستخدم. على سبيل المثال، عند البحث عن مطعم أو خدمة محلية، يمكن للمحرك تقديم نتائج تستند إلى موقع المستخدم.

    6. تحسين للأجهزة المحمولة (Mobile Optimization): بما أن الهواتف الذكية أصبحت شائعة، يجب على محركات البحث توفير نتائج محسنة للأجهزة المحمولة لتوفير تجربة مستخدم مريحة على الهواتف النقالة.

    7. تقييم جودة المحتوى (Content Quality Evaluation): يتم تقييم جودة المحتوى على الصفحات بناءً على معايير مثل الأصالة والموثوقية والسلامة. صفحات ذات محتوى غير موثوق يمكن أن تخسر تصنيفًا جيدًا في نتائج البحث.

    8. تحسين الأمان (Security Enhancements): تحرص محركات البحث على تحسين الأمان بحيث تميل إلى عرض الروابط الآمنة والصفحات الآمنة في النتائج.

    هذه هي بعض المعلومات الإضافية حول كيفية عمل محركات البحث. إذا كان لديك مزيد من الأسئلة أو تحتاج إلى توضيح إضافي، فلا تتردد في طرحها. 😊🔍

    الخلاصة

    في الختام، يمكن القول إن محركات البحث هي أدوات قوية تستخدم للبحث عن المعلومات على الإنترنت. تعتمد على تكنولوجيات معقدة تتضمن فهرسة وتصنيف المواقع ومعالجة اللغة الطبيعية وخوارزميات الترتيب. يُمكن تحسين موقع الويب الخاص بك لزيادة رؤيته في نتائج البحث عبر ممارسات تحسين محركات البحث (SEO).

    بفهم أعمق لكيفية عمل محركات البحث واستراتيجيات SEO، يمكن للأفراد والشركات الاستفادة من هذه الأدوات لجذب المزيد من الزوار وتحقيق أهدافهم على الإنترنت. تأتي معرفة كيفية تصميم محتوى جودة وبناء روابط قوية وتقديم تجربة مستخدم مريحة كأساس لنجاح في عالم البحث عبر الإنترنت.

    بالاستفادة من المصادر المعترف بها والمعرفة المكتسبة حول هذا الموضوع، يمكن للأفراد الازدهار في عالم الإنترنت وتحقيق أهدافهم في مجالات مختلفة. 🔍🚀

    مصادر ومراجع

    بالطبع، هنا بعض المصادر والمراجع التي يمكنك الرجوع إليها للمزيد من المعلومات حول كيفية عمل محركات البحث:

    1. “Search Engine Land” (https://searchengineland.com): هذا الموقع هو مصدر ممتاز لأخبار ومقالات حول عالم محركات البحث واستراتيجيات التسويق عبر الإنترنت.

    2. “Google’s How Search Works” (https://www.google.com/search/howsearchworks/): هذا المصدر من Google نفسه يوفر نظرة عامة على كيفية عمل محرك البحث الشهير.

    3. “Moz: The Beginner’s Guide to SEO” (https://moz.com/beginners-guide-to-seo): هذا الدليل من Moz هو مصدر جيد للمبتدئين في مجال تحسين محركات البحث (SEO).

    4. “The Art of SEO” by Eric Enge, Stephan Spencer, and Jessie Stricchiola: كتاب متميز يغطي أسس تحسين محركات البحث ويقدم نصائح مفصلة.

    5. “SEO for Dummies” by Peter Kent: كتاب آخر يوفر شرحاً مبسطًا لتحسين محركات البحث مع أمثلة عملية.

    6. “Search Engine Optimization (SEO) Starter Guide” من Google: يعتبر هذا دليل Google مصدرًا جيدًا للبداية في مفهوم تحسين محركات البحث.

    7. “The Beginner’s Guide to Link Building” من Moz: يقدم هذا الدليل شرحاً مفصلاً حول بناء الروابط وأهميته في SEO.

    8. “Semrush Blog” (https://www.semrush.com/blog/): مدونة Semrush تحتوي على العديد من المقالات والأخبار حول تحسين محركات البحث واستراتيجيات التسويق عبر الإنترنت.

    هذه المصادر ستمكنك من فهم مفهوم تحسين محركات البحث بشكل أفضل والتعمق في هذا الموضوع. 📚🔍

  • خوارزميات محرك البحث جوجل

    لا بد أن يخطر ببالنا جميعاً العديد من الأسئلة عن ما هية الخوارزمية التي تحكم محرك البحث الأشهر على الإطلاق (Google)، وهل هناك تَجمع لأكثر من خوارزمية معاً؟ أم أن خوارزميات Google تُختزل في واحدة عظيمة تدير عملية البحث برمتها؟ وهل يعمل أحد أمهر الفِرق البرمجية المؤهلة برمجياً على تطوير المزيد من الخوارزميات؟

    في البداية دعونا نتفق على مفهوم الخوارزمية، وهي مجموعة محددة ومحدودة من الخطوات والقواعد المستخدمة لحل مشكلة ما. ومفهوم الخوارزميات لا يتعلق بالضرورة بمحركات البحث وعمليات البحث، بل يُمكن أن يشمل وصف خوارزمية أي خطة برمجية محكمة من التعليمات التي تحل مشكلة ما. ويمكن وصف بعض الخوارزميات على أنها عمليات رياضية (معادلات) لكن بشكل موَّجه لتحقيق هذف معين.

    ⁦▫️⁩ماهي خوارزميات (Google)؟

    خوارزميات google عبارة عن مجموعة من الخوارزميات التي تشكل نظاماً معقداً للغاية، يُستخدم هذا النظام لاستيراد البيانات من جدول الفهرسة الخاص بGoogle بحسب الإستعلام الوارد إليه، ثم تقديم أفضل نتائج ممكنة للمستخدم.
    يَستخدم Google مجموعة متكاملة من الخوارزميات والإشارات والأدوات لتصنيف صفحات الويب وتقديم أفضل النتائح وأكثرها صلةً بالاستعلام الوارد إليه.
    في بدايات Google لم تقم الشركة بتطوير هذه الخوارزميات بشكل كبير، إلاّ أنها اليوم تُقدم آلاف التغييرات كل عام لتتربّع على عرش محركات البحث في العالم.
    ⁦▫️⁩كيف تعمل خوارزميات Google للبحث؟
    وفقاً لما نشرته شركة Google حول خوارزميات البحث الخاصة بها، فهي تتبع معايير عالية وإرشادات صارمة لتقدم أكثر النتائح الملائمة، حيث تدمج Google بين سلسلة من الخوارزميات لإظهار نتائج البحث، وتعتمد على عدة عوامل منها: “كلمة البحث التي أدخلها المستخدم” – “الموقع الموجود فيه من الكرة الأرضية” – “نوع البحث الذي استخدمه” – “إعدادات الحساب”…
    هناك عوامل أخرى أيضاً تتعلق بملائمة صفحة الويب للبحث المطلوب، وتاريخ نشرها ومدى قابليتها للاستخدام وهيكلية الصفحة وكل ذلك في أجزاءٍ من الثانية، ولا تكون جميع العوامل متساوية مع بعضها, فلكل عامل وزن مختلف ضمن الخوارزمية وفقاً لطبيعة الاستعلام.
    لضمان تحقيق خوارزميات Google أداءاً عالياً ونتائح صحيحة، وتطبيقها لمعايير الجودة, يتم اختبار هذه الخوارزميات ضمن آلاف الاختبارات الحية، وإخضاعها لآلاف مقاييس الجودة الخاصة بالبحث وتدريبها في كافة أنحاء العالم.
    ⁦▫️⁩كيف تحدد Google الصفحات الأفضل؟
    تقوم Google بفهرسة جميع صفحات الويب، وعند فهرسة الصفحة فهي تفحص كل مكونات الصفحة بهذف البحث عن مكونات محددة، وكل مكون مرغوب يتواجد في الصفحة يُقابله رقم يدل على أهميته ضمن الخوارزمية، وفي النهاية تجمع خوارزميات google الأرقام الدالة على العناصر المرغوبة في الصفحة، وتعطي النتيجة تقييماً عاماً لهذه الصفحة.
    فكلما زاد الرقم زادت أهمية الصفحة بين نتائح البحث، وكلما أولت الخوارزمية اهتماماً أكبر لها.
    بشكل عام فإن خوارزميات الفهرسة والتصنيف هذه مرنة للغاية، حيث يمكن بلحظات انتقال إحدى الصفحات إلى المرتبة الثانية وبلحظات أيضاً تُرجعها إلى المرتبة العاشرة بحسب الأخبار والمحتوى الذي تنشره، وبحسب سباق المواقع الأخرى التي قد تحسن المحتوى بشكل كبير لتتفوق على غيرها.

    ◽ أهم خوارومية Google :

    تحتوي خوارزمية google الأساسية على سلسلة من الخوارزميات التي تولي اهتماماً لعوامل مختلف كما ذكرنا.

    ⭕ من أشهر هذه الخوارزميات:

    #أولاً: خوارزميات البحث (Searching Algorithms)

    تُستخدم لإيجاد البيانات المطلوبة في هياكل البيانات (مكان تخزين البيانات)، مع إمكانية عدم وجود هذا العنصر من البيانات.
    – أشهر خوارزميات البحث:
    🔸 Leaner Search.
    🔸 Binary Search.
    🔸 Depth First Search (DFS).
    🔸 Breadth First Search (BFS).
    🔸 Jump Search.

    #ثانياً: خوارزميات الترتيب (Sorting Algorithms)

    تُستخدم لإعادة ترتيب عناصر مصفوفة أو قائمة من العناصر وفقاً لنوع الترتيب (تصاعدي أو تناقصي)
    – أشهر خوارزميات الترتيب:
    🔸 Quick Sort.
    🔸 Insertion Sort.
    🔸 Selection Sort.
    🔸 Bubble Sort.
    🔸 Tim Sort.
    🔸 Heap Sort.
    🔸 Radix Sort.
    🔸 Counting Sort.
    🔸 Merge Sort.

    #ثالثاً: الخوارزميات العودية (Recursive Algorithms)

    خوارزمية تستدعي نفسها بقيم إدخال أصغر وأبسط، والنتيجة للمدخلات الحالية نحصل عليها من خلال تطبيق عمليات بسيطة على القيمة الراجعة للمدخلات الأصغر أو الأبسط.
    – أشهر الخوارزميات العودية:
    🔸 Factorial.
    🔸 Exponential.
    🔸 Tower of Hanoi.
    🔸 Tree Traversale.
    🔸 DFS of Graphics.

    #رابعاً: البرمجة الديناميكية (Dynamic Programming)

    تكتيك خوارزمي (رياضي) وبرمجي يُستخدم لتحسين الطرق العودية (Recursion)، يُعد هذا التحسين مقلل للتعقيد الزمني ويقوم بتقسيم المشكلة إلى مشاكل فرعية أبسط ويُخزن نتائج المشطلة الفرعية لإعادة حسابها في مشكلة أخرى لاحقاً.
    – أشهر خوارزميات البرمجة الديناميكية:
    🔸 Fibonaci Number Series.
    🔸 Knapsack Problem.
    🔸 Tower of Hanoi.
    🔸 Shortest Path by Dijkstra.
    🔸 Matrix Chain Multiplication.

    #خامساً: الخوارزميات الأنانية (Greedy Algorithms)

    نموذج خوارزمي يبني الحل خطوةً بخطوة، دائماً ما يتم اختيار الخطوة التالية التي توفر منفعة فورية وواضحة.
    – أشهر الخوارزميات الأنانية:
    🔸 Huffman Coding.
    🔸 Fractional Knapspack Problem.
    🔸 Activity Selection.
    🔸 Job Sequencing Problem.

    #سادساً: خوارزمية باندا (Panda Algorithm)

    أُطلقت هذه الخوارزمية في 24 فبراير 2011 وهي تهتم بالمحتوى المكرر أو المسروق والبريد المزعج الذي يولده المستخدمين، وتحدد خوارةمية Panda نقاطاً أساسية تُسمى نقاط الجودة لصفحات الويب التي تعتمد عليها في التصنيف.

    #سابعاً: خوارزمية البطريق (Pengium Algorithm)

    أُطلقت هذه الخوارزمية في 24 أبريل 2012، وهي مختصة بالروابط الغير مرغوب فيها أو الروابط الغير مرتبطة بالمحتوى، وهي من خوارزميات google التي تعمل في الوقت الحقيق “اي أثناء إجراء عمليات البحث”.

    #ثامناً: خوارزمية الطائر الطنان (Humming-bird Algorithm)

    أُطلقت هذه الخوارزمية في 22 أغسطس 2013، وتهتم بالحشو الذي يطرأ على الكلمات المفتاحية إلى جانب انخفاض جودة المحتوى، وتهتم أيضاً بفهم الكلمات التي يكتبها المستخدم في مربع البحث بشكل أفضل لتقديم نتائج أفضل للباحث.

    #تاسعاً: خوارزمية الحمامة (Pigeon Algorithm)

    أُطلقت هذه الخوارزمية في 24 يوليو 2014 بأمريكا، وتهتم بالصفحات الضعيفة ضمن محركات البحث وارتباط عمليات البحث بموقع المستخدم.

    #عاشراً: خوارزمية موبايل (Mobile Algorithm)

    أُطلقت هذه الخوارزمية في 21 أبريل 2015، وتهتم بوجود أو عدم وجود نسخة من الموقع متوافقة مع الهاتف المحمول، وهي تُصنف الصفحات المناسبة للهاتف في أعلى قائمة البحث.
    تحتوي القائمة على عدد كبير من الخوارزميات والتي تستهذف كل ما يخُص المواقع المفهرسة وكلمات البحث ومعلومات المستخدم لتحقق خليطاً مُميزاً من نتائج البحث مناسبة للجميع.

  • كتاب خوارزميات الترتيب بلغة الباسكال

    يشرح هذا الكتاب خوارزميات الترتيب في لغة الباسكال ويشرحها بالامثلة ويعطي اسم كل خوارزمية وكيف تعمل و مخرجاتها وكيفية التعامل معها والشرح مدعوم بالكود و النتيجة

    للمزيد رابط الكتاب مرفق بالصورة في الأسفل

    [image_with_animation image_url=”2716″ alignment=”center” animation=”None” img_link_target=”_blank” border_radius=”none” box_shadow=”none” max_width=”100%” img_link=”https://it-solutions.center/%D8%A7%D9%83%D9%88%D8%AF%D8%A7-%D8%AE%D9%88%D8%A7%D8%B1%D8%B2%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%AA%D8%B1%D8%AA%D9%8A%D8%A8-%D8%A8%D9%84%D8%BA%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%A8%D8%A7%D8%B3%D9%83%D8%A7/”]
    [recent_posts style=”title_only” category=”pascal” columns=”1″ order=”DESC” orderby=”rand” posts_per_page=”5″]

    [recent_posts style=”title_only” category=”line” columns=”4″ order=”DESC” orderby=”rand” posts_per_page=”8″]
زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق

أنت تستخدم إضافة Adblock

يرجى تعطيل مانع الإعلانات حيث أن موقعنا غير مزعج ولا بأس من عرض الأعلانات لك فهي تعتبر كمصدر دخل لنا و دعم مقدم منك لنا لنستمر في تقديم المحتوى المناسب و المفيد لك فلا تبخل بدعمنا عزيزي الزائر