【圖解演算法教學】
還在用古老的二元搜尋法？是時候跟上「Hash Search」 的車尾燈了！
封面圖：https://imgur.com/8GfYiTO
架構圖：https://imgur.com/SbC5IKY
在我們還沒學資料結構前，通常都用Linear Search找東西。
之後，我們學了二元樹，開始利用二元搜尋法，大幅提升搜尋效能。
然而，在演算法的世界中：
還有比Binary Search還快的東西，即是這次要介紹的「Hash Search」！
影片連結：https://bit.ly/2Uv2sBf
影片章節含有：
00:00 開頭
00:02 Linear Search
00:58 Binary Search
02:38 Hash Search
04:38 結尾
[更新2020.11.25]
感謝版友們提供的建議，的確有地方我可以改進，這邊直接幫大家整理出重要內容：
Linear Search : BigO(n)
Binary Search : BigO(n) ~ BigO(log(n))
Hash Seach : BigO(n) ~ BigO(1)
可以看到，在最佳狀況下，Hash Search的效率是最快的，一步到位。
而之所以可以做到這樣的效能，是因為Hash Seach是by Index的搜尋方式。
比如說將 29 這個數字 經過hash之後：
9 = hash(29)
就能拿到 index 9 ，我們只要去查 array[9] == 29 是否正確，就能拿到結果。
當然，現實上沒這麼理想，會遇到「碰撞」，也就是不同來源數字hash到同一個index
這部分將在後續實作中介紹，這次主要是幫大家抓到使用「Hash Search」的誘因。
最後補充，Binary Search由於會先將資料排序，所以更適合用在「範圍搜尋」。
以上內容為影片重點萃取，有需要可以進一步參考影片完整介紹，感謝各位的建議！
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