自己組織化探索

自己組織化探索はデータを含む配列やリストなどから線形探索のようなしらみつぶしの探索をした後に、見つけ出した要素を配列から削除して先頭に挿入する探索アルゴリズムです. 探索するデータに偏りがありデータによって頻繁に探索されることが前提です.即ち例えば"0"を一度探索されたら近いうちに再度"0"で探すと先頭に"0"を置いているので直ぐに見つけることができます.そのため効率的になっています. 自己組織化探索：手法 1.配列の先頭から目的のデータを探す. 2.見つけた目的のデータを配列から削除して、先頭に移動 これは複数回探索を行うことで効率的に探索ができるようになっていくもので、一回しか行われない探索では線形探索と同じです.

頻繁に探索されるデータがあった場合に配列の先頭に持ってくる手法を紹介しました. しかし、逆に一度探索されたらもう探索されないデータがある場合は逆に先頭ではなく末尾に加えます. そのようにすると次の探索で不要な比較を減らすことができます.