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 - | 5:27 am
سازمان

اگر چه هر نهاد و موسسه‌ای از سازماندهی ویژه خود برخوردار است، ولی دانشگاه‌ها تقریباً همگی از یک هیات امنا، یک رئیس، دستکم یک معاون و روسای قسمت‌های گوناگون تشکیل شده‌اند که تصمیم‌گیری‌های گوناگون را عملی می‌سازند. دانشگاه‌ها معمولاً به تعدادی دانشکده تقسیم می‌شوند. سیستم‌های دانشگاه دولتی توسط نهادهای آموزش عالی دولتی اداره می‌شوند. این نهادها درخواست‌های مالی و پیشنهادهای بودجه‌ای را بررسی و پس از تصویب، بودجه یاد شده را به دانشگاه تخصیص می‌دهند. این نهادها همچنین برنامه‌های نو آموزشی را تایید و برنامه‌های جاری را لغو یا اصلاح می‌نمایند. به علاوه تدابیر لازم را برای توسعه هماهنگ آموزش عالی در سطح کشور اتخاذ می‌کنند. اما بسیاری از دانشگاه‌های دولتی در دنیا تا حدی از استقلال مالی، پژوهشی و آموزشی برخوردارند. دانشگاه‌های خصوصی بودجه خود را از دولت دریافت نمی‌کنند و در اتخاذ سیاست‌های خود استقلال بیشتری دارند.






هر چند سیاست‌های متغیر یا استانداردهای فرهنگی و اقتصادی در نواحی جغرافیایی گوناگون سبب ایجاد عدم توازن شدید بین دانشگاه‌های گوناگون جهان و حتا دانشگاه‌های یک کشور شده‌است، اما معمولاً دانشگاه‌های هر جامعه در میان موسسات پژوهشی و آموزشی پیشرو آن جامعه قرار دارند.

اغلب دانشگاه‌ها در کنار ارائه دروس علوم طبیعی، مهندسی، معماری، پزشکی، مدیریت ورزش، علوم اجتماعی، حقوق یا علوم انسانی، امکانات رفاهی خاصی را مانند غذا خوری، بانک، مراکز تایپ و چاپ، مراکز شغلی و بوفه‌ها را برای دانشجویان خود فراهم می‌آورند. به علاوه بیشتر دانشگاه‌های بزرگ کتابخانه، مراکز ورزشی، رستوران، اتحادیه دانشجویی، باغهای گیاه شناسی، رصد خانه ستاره شناسی، بیمارستان‌های دانشگاهی و کلینیک‌ها، آزمایشگاه‌های رایانه‌ای، آزمایشگاه‌های علمی و مراکز رشد بازرگانی ویژهٔ خود را دارند.


دانشگاه‌های سراسر جهان
روش‌های تامین بودجه و سازمان دانشگاه‌ها در کشورهای گوناگون جهان بسیار متفاوت هستند. در برخی کشورها بودجه از سوی دولت تامین می‌شود و دربرخی از کشورها از شهریه‌های دانشجویان و کمک‌های مردمی استفاده می‌شود. در برخی کشورها افراد در مناطق خود به دانشگاه می‌روند ودربرخی از کشورها دانشگاه‌ها از سراسر دنیا دانشجو پذیرش می‌کنند و امکانات اقامتی در اختیار دانشجویان قرار می‌دهند.


پذیرش دانشجو
سیستم‌های پذیرش و ساختارهای دانشگاهی در سراسر جهان تفاوت‌های زیادی با هم دارند (به سیستم پذیرش دانشگاه‌ها مراجعه کنید). این تفاوت‌ها در کشورهایی که دانشگاه‌های‌شان نقش کالج‌های اجتماعی را ایفا می‌کنند (مانند اروپا و ایالات متحده) محسوس‌ترند. دانشجویان یا از طریق پرداخت مبالغی پول به عنوان شهریه در دانشگاه پذیرفته می‌شوند و یا از طریق آزمونی به‌نام کنکور.


پذیرش دانشجو با اخذ شهریه

دانشجویان پولی، طبقه‌ای ویژه، در دانشگاه‌ها هستند که به علت پولدار بودن، امکانات در اختیارشان است. این دانشجویان، زیر نظر بهترین استادان، مشغول به تحصیل هستند. مسئولان دانشگاهی، صرفاً به علت کسب درآمد اقدام به چنین کاری می‌کنند.

هرچند که دانشگاه، قابل تقلیل به یک بنگاه اقتصادی یا یک شرکت سهامی نیست. (زیرا که دانشگاه، ابعاد غیر انتفاعی، غیر بازاری و ویژگی‌های اجتماعی و فرهنگی خاصی دارد و پاسخ‌گویی دانشگاه، صرفاً، پاسخ‌گویی به تقاضای بازارها نیست، بلکه مسئولیت اجتماعی پاسخ‌گویی به مسائل فرهنگی جامعه را نیز عهده‌دار است.) ولیکن، برخی دانشگاه‌های خصوصی، اقدام به پذیرش چنین دانشجویانی می‌کنند.


پذیرش از طریق کنکور
کنکور نام آزمونی است که در بسیاری کشورها برای پذیرش دانشجو بر‌گزار می‌شود.
کاربردهای محاوره‌ای
واژه «دانشگاه» از نظر کلامی ممکن است به یک مرحله در زندگی فرد اطلاق شود: «وقتی در دانشگاه بودم...»؛ در ایالات متحده اغلب از واژه «کالج» استفاده می‌شود: «وقتی در کالج بودم...».(برای اطلاعات بیشتر به مقاله کالج، تفاوت کاربرد در آمزیکا و بریتانیا مراجعه کنید.) در استرالیا و نیوزلند واژه دانشگاه را به اختصار یونی (uni) می‌گویند که اخیراً در میان جوانان بریتانیایی هم متداول شده‌است. در نیوزلند و آفریقای جنوبی نیز از لفظ ورسیتی (varsiry) استفاده می‌شود که در قرن ۱۹ در انگلستان رایج بوده‌است. امروزه در ایالات متحده عموماً از واژه «دانشگاه» برای اشاره به موسسه‌ای استفاده می‌شود که از چند دانشکده برخوردار است و طیف گسترده‌ای از مدارک تحصیلی عالی را به دانشجویان می‌دهد (حتا اگر فاقد برنامه‌های تحصیلی در مقطع دکترا باشد) و موسسات کوچکتر که مدارک کارشناسی و کاردانی اعطا می‌کنند، «کالج» نامیده می‌شوند. (به کالج‌های عمومی مراجعه کنید). با این وجود برخی دانشگاه‌های قدیمی تر آمریکا مانند بوستون کالج، دارتموث کالج و کالج ویلیام و مری بنا به دلایل تاریخی لفظ کالج را برروی نام خود حفظ کرده‌اند، اگر چه مدارک دانشگاهی عالی متعددی اعطا می‌کنند. از سوی دیگر بسیاری از کالج‌های کوچکتر وجود دارند که صرف نظر از محدودیت‌های برنامه‌ها و مدارک تحصیلی قابل عرضه خود، خود را «دانشگاه» معرفی می‌کنند. طبقه بندی کارنگی، موسسات دانشگاهی و کالج‌های ایالات متحده را بر اساس آمار مدارک عرضه شده توسط آنها متمایز می‌سازد. این طبقه بندی‌ها عبارتند از: I (دکترا)، IIA (کارشناسی ارشد)، IIB (کارشناسی)، III (موسسات دوساله با رتبه آکادمیک)، IV (موسسات دوساله بدون رتبه آکادمیک). یک دانشگاه «واقعی» موسسه‌ای است که در طبقه بندی‌های I یا IIA قرار می‌گیرد.



دانشکده
دانشکده (به انگلیسی: Faculty)، محلی است که در آن دروس دانشگاهی تدریس می‌شود. معمولاً یک دانشگاه از چندین دانشکده و آموزشکده تشکیل شده‌است.


سازمان و مدیریت دانشکده کلیات و تعاریف

•دانشکده نظام هماهنگ و تشکل اجتماعی خاصی از گروههای علمی وابسته و متجانس می‌باشد که بمنظور آموزش و پژوهش در یکی از زمینه‌های معارف بشری (علوم اجتماعی و انسانی، علوم پزشکی، علوم پایه، فنی و مهندسی، علوم کشاورزی، علوم دامپزشکی وهنر) تشکیل و حداقل دارای سه گروه آموزشی می‌باشد و دارای امکانات و تجهیزات لازم برای ارائه رشته‌های تحصیلی دائر در آن می‌باشد.

• تعریف گروه آموزشی: اجتماعی از اعضای هیات علمی که در رشته‌ای از علوم و معارف بشری با یک زمینه کاملاً تخصصی و یا کاربردی متخصص باشند و عهده دار آموزش و ارائه خدمات پژوهشی در ارتباط با یک رشته و یا یک شاخه می‌باشند، هر گروه آموزشی حداقل دارای ۵ نفر عضو هیات علمی تمام وقت می‌باشند که لااقل سه نفر از آنان در مرتبه استادیاری و یا بالاتر باشند، گروه آموزشی واحد تابعه دانشکده می‌باشد.


ارکان مدیریت دانشکده
هر دانشکده بوسیله، رئیس آن که توسط رئیس دانشگاه انتخاب و برای مدت ۳ سال منصوب شده‌است اداره می‌شود. رئیس هر دانشکده برای اجرای وظایف محوله و بر اساس حجم عملیات و استانداردهای تشکیلاتی می‌تواند معاونینی داشته باشد. تعداد عناوین سازمانی معاونین بر اساس سازمان اداری مصوب دانشگاه که به تصویب مراجع قانونی ذیربط می‌رسد تعیین می‌شود. معاونین دانشکده بر اساس پیشنهاد رئیس دانشکده و تأیید و حکم رئیس دانشگاه برای یک دوره دو ساله منصوب می‌شوند و انتخاب مجدد آنها بلامانع می‌باشد.


سازمان اداری و علمی دانشکده
دانشکده مجموعه متشکل و هدفمندی است که از تعدادی واحدهای اداری و آموزشی و پژوهشی تشکیل می‌شود و هر یک از واحدهای تابعه، مسئولیت اجرای بخشی از اهداف دانشکده را بعهده دارند. ساختار سازمانی و تشکیلات تفصیلی هر دانشکده براساس حجم عملیات و استانداردهای تشکیلاتی تنظیم و پس از تصویب هیات امناء دانشگاه به تأیید سازمان اداری و استخدامی کشور می‌رسد. در حال حاضر واحدهای پشتیبانی علمی و اداری دانشکده در قالب واحد کتابخانه و اداره آموزش و دبیرخانه سازماندهی شده‌اند و واحدهای علمی تابعه دانشکده را گروههای آموزشی و مراکز تحقیقاتی وابسته تشکیل می‌دهند که عهده دار امر آموزش دانشجویان و ارائه خدمات علمی و پژوهشی می‌باشند.



آموزشکده
آموزشکده یک نهاد دانشگاهی است که تا مقطع کاردانی یا فوق دیپلم است. آموزشکده در اصل برای دانشجویان فنی هنرستان‌ها به وجود آمده‌است. برای آموزش تکنسین و افزایش مهارت دانشجویان و کار آفرینی ایجاد شده استو زیر نظر آموزش و پرورش اداره می‌شود. اقتصاد کشورهایی مثل ایالات متحده به شدت وابسته به نیروی کار با مهارت و حرفه‌ای می‌باشد. دولت ایران هزینهٔ زیادی روی آموزشکده‌ها ندارد و توجهی هم به خروجی و ایجاد اشتغال فارغ التحصیلان ندارد و بسیاری از فارغ التحصیلان آموزشکده‌های فنی یا دوباره در کنکور شرکت می‌کنند و در مقطع لیسانس شرکت می‌کنند و یا به شغل‌های نامربوط کشانده می‌شوند که اصل وجودی آوزشکده‌های فنی را زیر سوال می‌برد. مدرک فوق دیپلم هنوز در ایران آن طور که باید و شاید شناحته شده نیست و به همین خاطر همهٔ منابع کشور و وقت با ارزش جوانان در این سنین به هدر می‌رود. وزیر آموزش و پرورش ایران هم در اعترافی تلخ از ناکارآمدی آموزشکده‌های فنی سخن به میان آورده و درخواست انحلال آن را کرده‌است. استفاده از دبیران آموزش و پرورش که عمدتاً لیسانس هستند هم یکی از دلایل مهم ناکار آمدی آموزشکده‌های فنی است. در حالی که استفاده از یک کادر مجرب و با مدرک بالا می‌تواند باعث پیشرفت آن‌ها شود.



کنکور
کنکور یا کانکور (به فرانسوی: Concours)، نام آزمونی است که برای سنجش آموزش‌های داوطلبان ورود به دانشگاه‌ها، در بعضی کشورها مانند چین و ترکیه و ژاپن، برگزار می‌شود.



کنکور در ایران
کنکور سراسری

در ایران، سازمان سنجش آموزش کشور که سازمانی تحت نظر وزارت علوم، تحقیقات و فناوری است، متولّی اصلی برگزاری کنکور سراسری برای ورود به دانشگاه‌های دولتی است. این آزمون در هر سال یک بار در ماه تیر برگزار می‌گردد و در حال حاضر (سال۱۳۹۱) به صورت یک مرحله‌ای و برای پنج گروه آزمایشی علوم ریاضی و فنی، علوم تجربی، علوم انسانی، زبانهای خارجی و هنر به طور جداگانه برگزار می‌شود.

اوّلین کنکور ایران در سال
برگزار شد و ۴۷٬۷۰۳ نفر داوطلب در آن شرکت کردند. سؤالات اوّلین دورهٔ کنکور، به صورت سؤالات جواب کوتاه طرّاحی شده بود. آزمون سال ۱۳۹۲، چهل و سومین آزمون کنکور ایران است.دروس اختصاصی گروه‌های آزمایشی مختلف عبارت‌اند از:


علوم ریاضی و فنی:

ریاضیات (شامل: ریاضی، حسابان، حساب دیفرانسیل و انتگرال، هندسه، هندسه تحلیلی و جبر خطی، ریاضیات گسسته، آمار و مدلسازی، جبر و احتمال)، فیزیک و شیمی.

علوم تجربی:
زیست‌شناسی، زمین‌شناسی، ریاضیات عمومی، فیزیک و شیمی

علوم انسانی:
زبان و ادبیّات فارسی (شامل: تاریخ ادبیات ایران و جهان، آرایه‌های ادبی، عروض و قافیه و متون نظم و نثر)، زبان عربی، اقتصاد، جامعه‌شناسی، روان‌شناسی، فلسفه و منطق، تاریخ، جغرافیا و ریاضیات پایه.

زبانهای خارجی:
زبان خارجی تخصّصی

هنر:
درک عمومی ریاضیات و فیزیک، درک عمومی هنر، رسم فنی، خواصّ مواد، درک اختصاصی هنر (موسیقی، نمایش و تصویری - تجسّمی)

۴ درس زبان و ادبیات فارسی، دین و زندگی، زبان خارجی و زبان عربی در کلیه آزمون‌ها به‌عنوان دروس عمومی مورد سؤال واقع می‌شوند.


کنکور دانشگاه آزاد اسلامی
مرکز آزمون دانشگاه آزاد اسلامی نیز آزمون‌های تقریباً مشابهی را برای پذیرش دانشجو برگزار می‌کرد. دانشگاه آزاد اسلامی، آزمون گروه پزشکی را جداگانه از آزمون علوم تجربی برگزار می‌کرد. از کنکور سراسری ۱۳۹۲ این آزمون با آزمون سراسری تلفیق خواهد شد و داوطلبان فقط در آزمون سراسری شرکت خواهند کرد.



کانکور در افغانستان
کانکور افغانستان هر ساله توسط وزارت تحصیلات عالی برای ورود به دانشگاه‌های این کشور برگزار می‌شود و هزاران نفر از کسانی که علاقه‌مند به ورود به دانشگاه‌ها هستند، در این آزمون بزرگ شرکت می‌کنند و در پایان گروهی که بهترین رتبه‌ها را می‌توانند کسب کنند جذب دانشگاه‌ها می‌شوند. آزمون کانکور افغانستان دارای ۱۶۰ سؤال مختلف بوده و ۳۶۰ نمره دارد، و شامل موضوعات زیر است:

ریاضیات (حساب، الجبر، هندسه و مثلثات)
ساینس (فزیک، کیمیا و بیولوژی)
علوم دینی و اجتماعی (دینیات، تاریخ و جغرافیه)
السنه و معلومات عمومی (دری، پشتو و بخش معلومات عمومی و ذهنی)
ساعت : 5:27 am | نویسنده : admin | مطلب قبلی | مطلب بعدی
تالار دانشجویی | next page | next page