搜索的演算法
① 搜索的演算法
這個匹配演算法應該有很多種的，
建議你看一下「數據結構c++」，黃色封面清華版的，第一章（？第二章），講了一個字元串匹配的演算法，那個演算法可以完成你說的這個功能。
② 搜索引擎的演算法是怎樣的
這個應該能幫上你的
有搜索引擎，包括google的各種演算法和原理的。
③ 幾種搜索引擎演算法研究
2.1Google和PageRank演算法
搜索引擎Google最初是斯坦福大學的博士研究生Sergey Brin和Lawrence Page實現的一個原型系統[2]，現在已經發展成為WWW上最好的搜索引擎之一。Google的體系結構類似於傳統的搜索引擎，它與傳統的搜索引擎最大的不同處在於對網頁進行了基於權威值的排序處理，使最重要的網頁出現在結果的最前面。Google通過PageRank元演算法計算出網頁的PageRank值，從而決定網頁在結果集中的出現位置，PageRank值越高的網頁，在結果中出現的位置越前。
2.1.1PageRank演算法
PageRank演算法基於下面2個前提：
前提1：一個網頁被多次引用，則它可能是很重要的；一個網頁雖然沒有被多次引用，但是被重要的網頁引用，則它也可能是很重要的；一個網頁的重要性被平均的傳遞到它所引用的網頁。這種重要的網頁稱為權威（Authoritive）網頁。
前提2：假定用戶一開始隨機的訪問網頁集合中的一個網頁，以後跟隨網頁的向外鏈接向前瀏覽網頁，不回退瀏覽，瀏覽下一個網頁的概率就是被瀏覽網頁的PageRank值。
④ 搜索引擎的演算法是如何推薦的
搜索引擎排名規則影響因素有：
1、網站權重
2、文章與用戶搜索關鍵詞的匹配度及關鍵詞的密度
3、伺服器，網站是否穩定正常打開
網路資源平台演算法
影響網路收錄及關鍵詞排名的因素有很多，具體問題具體分析。
⑤ 搜索引擎的演算法怎麼這么高效
集群。（N多的索引伺服器）
資料庫cache。（所以搜索結果的實時性是有限的，即使藉助演算法push）
⑥ 搜索引擎演算法的搜索引擎
搜索引擎工作內容
1、收錄頁面：
一般收錄頁面需要有網路蜘蛛抓取完成，通過抓取演算法來決定收錄那些頁面，在網路的演算法調整後，對於偽原創、採集站點予以強烈的打擊，所以網路在收錄頁面方面變得更加的嚴格了，高質量內容頁面以及權重高的站點一般收錄頁面的幾率會高很多。對於收錄頁面這方面相信很多的站長都是很清楚，每天網路蜘蛛都在分分秒秒不停地收錄著，但是你會發現其實大部分的站點的收錄都減少了，這是為什麼呢？因為網路需要過濾頁面。
2、過濾頁面：
很多頁面被網路收錄之後，網路認為該頁面對用戶沒有太大的價值，或者是質量度比較低的頁面，網路必然就會過濾，這也是用戶體驗好的一種表現，很多站點以優化為目的，絲毫不考慮用戶的體驗，例如一些橋頁、跳轉頁面這些就是典型，網路的k站就是一種過濾頁面的表現，把那些作弊的站點的頁面全部的過濾掉。很多人抱怨6.22和6.28網路k站事件，尤其是那些屌絲站長們整天在論壇抱怨這個抱怨那個，為什麼k你的站，很顯然你的站點真的是以用戶體驗為核心運營站嗎？做SEO的人大多都是為了優化而運營站點，每天寫的站內的更新、做外鏈肯定一部分是為了優化而優化，網路k你的站是犧牲少部分人的利益，更多的用戶是從中獲益的，要知道多少人在使用網路，如果搜索出來的信息是你為了優化而運營的站點，低質量的頁面，那網路其實是拿自己未來的前途給你優化站點做鋪墊的。所以過濾頁面這方面網路非常的嚴格，大家也不要使用seo作弊技術了。
3、建立索引：
經過了收錄頁面以及過濾頁面的工作之後，網路會對這些頁面逐一進行標記和識別，並將這信息進行儲存為結構化的數據，儲存到網路的搜索的伺服器中，這些儲存的數據有網頁的信息、網頁的標題關鍵詞頁面描述等標簽、網頁外鏈及描述、抓取記錄。還會將網頁中的關鍵詞信息進行識別和儲存，以便與用戶搜索的內容進行匹配。建立完善的索引資料庫，方便呈現出最佳的顯示信息
4、顯示信息：
用戶輸入的關鍵詞，網路會對其進行一系列復雜的分析，並根據分析的結論在索引庫中尋找與之最為匹配的一系列網頁，按照用戶輸入的關鍵詞所體現的需求強弱和網頁的優劣進行打分，並按照最終的分數進行排列，展現給用戶。一般顯示出最佳信息需要是最適合匹配關鍵詞相關的頁面，包括站內優化和站外優化的因素。
⑦ 搜索演算法的主要分類
如演算法名稱那樣，深度優先搜索所遵循的搜索策略是盡可能「深」地搜索樹。它的基本思想是：為了求得問題的解，先選擇某一種可能情況向前（子結點）探索，在探索過程中，一旦發現原來的選擇不符合要求，就回溯至父親結點重新選擇另一結點，繼續向前探索，如此反復進行，直至求得最優解。深度優先搜索的實現方式可以採用遞歸或者棧來實現。
由此可見，把通常問題轉化為樹的問題是至關重要的一步，完成了樹的轉換基本完成了問題求解。
1、優化思想
減少所遍歷的狀態總數
2、三種方法
(1)減少節點數
思想：盡可能減少生成的節點數
(2)定製回溯邊界
思想：定製回溯邊界條件，剪掉不可能得到最優解的子樹
在很多情況下，我們已經找到了一組比較好的解。但是計算機仍然會義無返顧地去搜索比它更「劣」的其他解，搜索到後也只能回溯。為了避免出現這種情況，我們需要靈活地去定製回溯搜索的邊界。
在深度優先搜索的過程當中，往往有很多走不通的「死路」。假如我們把這些「死路」排除在外，不是可以節省很多的時間嗎？打一個比方，前面有一個路徑，別人已經提示：「這是死路，肯定不通」，而你的程序仍然很「執著」地要繼續朝這個方向走，走到頭來才發現，別人的提示是正確的。這樣，浪費了很多的時間。針對這種情況，我們可以把「死路」給標記一下不走，就可以得到更高的搜索效率。
(3)記憶化
思想：運用記憶化的方法，使得一些遍歷過的子樹不要重復遍歷
3、三個原則
(1)正確性：剪去的「枝條」不包含最優答案；
我們知道，剪枝方法之所以能夠優化程序的執行效率，正如前文所述，是因為它能夠「剪去」搜索樹中的一些「枝條」。然而，如果在剪枝的時候，將「長有」我們所需要的解的枝條也剪掉了，那麼，一切優化也就都失去了意義。所以，對剪枝的第一個要求就是正確性，即必須保證不丟失正確的結果，這是剪枝優化的前提。
為了滿足這個原則，我們就應當利用「必要條件」來進行剪枝判斷。也就是說，通過解所必須具備的特徵、必須滿足的條件等方面來考察待判斷的枝條能否被剪枝。這樣，就可以保證所剪掉的枝條一定不是正解所在的枝條。當然，由必要條件的定義，我們知道，沒有被剪枝不意味著一定可以得到正解（否則，也就不必搜索了）。
(2)准確性：在保證第一條原則的情況下，盡可能的剪去更多不包含最優答案的枝條；
在保證了正確性的基礎上，對剪枝判斷的第二個要求就是准確性，即能夠盡可能多的剪去不能通向正解的枝條。剪枝方法只有在具有了較高的准確性的時候，才能真正收到優化的效果。因此，准確性可以說是剪枝優化的生命。
當然，為了提高剪枝判斷的准確性，我們就必須對題目的特點進行全面而細致的分析，力求發現題目的本質，從而設計出優秀的剪枝判斷方案。
(3)高效性：通過剪枝要能夠更快的接近到達最優解。
一般說來，設計好剪枝判斷方法之後，我們對搜索樹的每個枝條都要執行一次判斷操作。然而，由於是利用出解的「必要條件」進行判斷，所以，必然有很多不含正解的枝條沒有被剪枝。這些情況下的剪枝判斷操作，對於程序的效率的提高無疑是具有副作用的。為了盡量減少剪枝判斷的副作用，我們除了要下功夫改善判斷的准確性外，經常還需要提高判斷操作本身的時間效率。
然而這就帶來了一個矛盾：我們為了加強優化的效果，就必須提高剪枝判斷的准確性，因此，常常不得不提高判斷操作的復雜度，也就同時降低了剪枝判斷的時間效率；但是，如果剪枝判斷的時間消耗過多，就有可能減小、甚至完全抵消提高判斷准確性所能帶來的優化效果，這恐怕也是得不償失。很多情況下，能否較好的解決這個矛盾，往往成為搜索演算法優化的關鍵。 類似樹的按層遍歷，其過程為：首先訪問初始點Vi，並將其標記為已訪問過，接著訪問Vi的所有未被訪問過可到達的鄰接點Vi1、Vi2……Vit，並均標記為已訪問過，然後再按照Vi1、Vi2……Vit的次序，訪問每一個頂點的所有未被訪問過的鄰接點，並均標記為已訪問過，依此類推，直到圖中所有和初始點Vi有路徑相通的頂點都被訪問過為止。
處理和優化
對於狀態數很多時，廣度優先搜索可以採用循環隊列或動態鏈表來處理。
主要區別 遍歷方式 深度優先搜索遍歷 廣度優先搜索遍歷 所用數據結構 棧 隊列 一般優化 最優性剪枝
可行性剪枝 Hash判重
雙向搜索
⑧ 搜索引擎演算法都有哪些
這個的話一般來說都不是很清楚，
但如果是一些大體的演算法 如下： 谷歌PR值演算法：（1-d）+d/(pr（t）/pr（y）+……pr（tn）/pr（yn）+……)
D代表0.85 而pr（t）是指友情鏈接的對方網站的PR值 pr（y）是指友情鏈接的對方網站的導出友情鏈接的數量
⑨ 什麼是搜索引擎演算法怎麼用
就是排列鏈接，網址價值的計演算法則。
加值越高，越是靠前。這演算法每個搜索引擎都是保密再保密的
只能自己推測什麼的。沒法用。
但可以優化自己的關鍵字，提高自己的排名。
及時更新，這樣被搜索的機率才比較大。
⑩ 搜索引擎演算法的公式
GoogleScore = (KW Usage Score * 0.3) + (Domain Strength * 0.25) +(Inbound Link Score * 0.25) + (User Data * 0.1) + (Content QualityScore * 0.1) + (Manual Boosts) – (Automated & Manual Penalties)
翻譯：
Google分數=（相關關鍵詞分數X0.3）+（域名權重X0.25）+（外鏈分數X0.25）+（用戶數據X0.1）+（內容質量分數X0.1）+（人工加分）-（自動或人工降分）