Dalam Interpolation Search, kinerjanya sangat bergantung pada distribusi nilai data dalam array yang diurutkan. Jika jarak antara elemen pertama dan terakhir dari array sangat jauh, hal ini dapat mempengaruhi efisiensi algoritma Interpolation Search, terutama ketika nilai target terletak pada kisaran yang paling ekstrim. Berikut saya tulis implikasinya: 1. Distribusi Seragam: Saat nilai data didistribusikan secara merata di seluruh rentang, penelusuran interpolasi menjadi sangat efisien, dan rentang antara elemen pertama dan terakhir tidak berdampak signifikan pada performa. Dalam kasus seperti itu, pencarian interpolasi dapat memberikan kompleksitas waktu rata-rata dan kasus terbaik sebesar O(log log n). 2. Data Jarak Jauh dengan Data Miring: Jika distribusi datanya miring, artinya sebagian besar nilai data terkonsentrasi dalam sub-rentang array yang lebih kecil, dan elemen pertama dan terakhir berada pada titik ekstrem dari rentang panjang , pencarian interpolasi mungkin tidak bekerja secara optimal. Hal ini dikarenakan rumus interpolasi secara konsisten dapat menghasilkan rentang pencarian yang jauh dari nilai target sehingga menyebabkan pencarian tidak efisien. 3. Target Hampir Ekstrem: Bila nilai target sangat dekat dengan elemen pertama atau terakhir dari rentang yang jauh, penelusuran interpolasi mungkin perlu melakukan banyak iterasi untuk mempersempit rentang penelusuran. Dalam kasus terburuk, hal ini dapat menyebabkan kompleksitas waktu linier O(n), dimana n adalah jumlah elemen dalam array. Dalam situasi ketika distribusi data tidak seimbang atau rentang antara elemen pertama dan terakhir sangat panjang, algoritme penelusuran lain seperti penelusuran biner atau bahkan penelusuran linier mungkin lebih efisien, karena tidak bergantung pada penghitungan interpolasi berdasarkan nilai data. Dengan begitu, penting untuk mempertimbangkan karakteristik kumpulan data spesifik Anda saat memilih algoritme penelusuran. Interpolation Search paling efektif ketika data terdistribusi secara merata dan tidak efektif ketika data tidak seimbang atau rentang antara elemen pertama dan terakhir terlalu jauh. Dalam kasus seperti ini, algoritma pencarian alternatif mungkin lebih cocok.
Interpolation search adalah algoritma pencarian yang efisien untuk menemukan elemen target tertentu dalam array yang diurutkan. Kompleksitas waktunya, yang sering dinyatakan menggunakan notasi Big O, bergantung pada distribusi nilai data dalam array. Analisis Big O dalam berbagai skenario: 1. Skenario The Best Case (O(log log n)): Dalam skenario kasus terbaik, ketika data terdistribusi secara merata, pencarian interpolasi dapat mencapai kompleksitas waktu O(log log n). Artinya, algoritme dapat dengan cepat mempersempit rentang pencarian, sehingga menghasilkan pencarian yang sangat cepat. 2. Skenario Average Case (O(log log n)):Dalam prakteknya, ketika data tidak seragam secara sempurna namun masih terdistribusi cukup merata, kompleksitas waktu rata-rata kasus tetap mendekati O(log log n). Ini dianggap sangat efisien dan lebih cepat dibandingkan banyak algoritma pencarian lainnya seperti pencarian biner. 3. Skenario Worst Case (O(n)):Dalam skenario terburuk, ketika data tidak terdistribusi secara merata dan terdapat kesenjangan yang besar antar nilai data, pencarian interpolasi dapat diturunkan ke O(n), yang merupakan kompleksitas waktu linier. Hal ini terjadi ketika perhitungan interpolasi secara konsisten menghasilkan rentang pencarian yang tidak cepat menyempit. Singkatnya, Interpolation search adalah algoritma pencarian yang efisien dengan kompleksitas waktu rata-rata dan kasus terbaik O(log log n) ketika data didistribusikan secara merata. Namun, hal ini dapat menjadi kurang efisien, dengan kompleksitas waktu terburuk sebesar O(n), ketika distribusi data tidak teratur dan menghasilkan perhitungan interpolasi yang buruk. Performa sebenarnya bergantung pada kumpulan data spesifik yang dicari.
Mantap pak makin pd presentasi nya, terimakasih
makasih bgt penjelasannya pak, saya maba sains data🙏
sama-sama
kalau dataend nya sangat besar otomatis idxmid nya 0 terus ya pak, apakah lebih efisien binary search.
Dalam Interpolation Search, kinerjanya sangat bergantung pada distribusi nilai data dalam array yang diurutkan. Jika jarak antara elemen pertama dan terakhir dari array sangat jauh, hal ini dapat mempengaruhi efisiensi algoritma Interpolation Search, terutama ketika nilai target terletak pada kisaran yang paling ekstrim. Berikut saya tulis implikasinya:
1. Distribusi Seragam: Saat nilai data didistribusikan secara merata di seluruh rentang, penelusuran interpolasi menjadi sangat efisien, dan rentang antara elemen pertama dan terakhir tidak berdampak signifikan pada performa. Dalam kasus seperti itu, pencarian interpolasi dapat memberikan kompleksitas waktu rata-rata dan kasus terbaik sebesar O(log log n).
2. Data Jarak Jauh dengan Data Miring: Jika distribusi datanya miring, artinya sebagian besar nilai data terkonsentrasi dalam sub-rentang array yang lebih kecil, dan elemen pertama dan terakhir berada pada titik ekstrem dari rentang panjang , pencarian interpolasi mungkin tidak bekerja secara optimal. Hal ini dikarenakan rumus interpolasi secara konsisten dapat menghasilkan rentang pencarian yang jauh dari nilai target sehingga menyebabkan pencarian tidak efisien.
3. Target Hampir Ekstrem: Bila nilai target sangat dekat dengan elemen pertama atau terakhir dari rentang yang jauh, penelusuran interpolasi mungkin perlu melakukan banyak iterasi untuk mempersempit rentang penelusuran. Dalam kasus terburuk, hal ini dapat menyebabkan kompleksitas waktu linier O(n), dimana n adalah jumlah elemen dalam array.
Dalam situasi ketika distribusi data tidak seimbang atau rentang antara elemen pertama dan terakhir sangat panjang, algoritme penelusuran lain seperti penelusuran biner atau bahkan penelusuran linier mungkin lebih efisien, karena tidak bergantung pada penghitungan interpolasi berdasarkan nilai data. Dengan begitu, penting untuk mempertimbangkan karakteristik kumpulan data spesifik Anda saat memilih algoritme penelusuran. Interpolation Search paling efektif ketika data terdistribusi secara merata dan tidak efektif ketika data tidak seimbang atau rentang antara elemen pertama dan terakhir terlalu jauh. Dalam kasus seperti ini, algoritma pencarian alternatif mungkin lebih cocok.
saya mahasiswa untidar kelas 4 teknik elektro
semoga membantu.
Maaf pak ini analisis big o nya gimna pak?🙏🏻
Interpolation search adalah algoritma pencarian yang efisien untuk menemukan elemen target tertentu dalam array yang diurutkan. Kompleksitas waktunya, yang sering dinyatakan menggunakan notasi Big O, bergantung pada distribusi nilai data dalam array. Analisis Big O dalam berbagai skenario:
1. Skenario The Best Case (O(log log n)): Dalam skenario kasus terbaik, ketika data terdistribusi secara merata, pencarian interpolasi dapat mencapai kompleksitas waktu O(log log n). Artinya, algoritme dapat dengan cepat mempersempit rentang pencarian, sehingga menghasilkan pencarian yang sangat cepat.
2. Skenario Average Case (O(log log n)):Dalam prakteknya, ketika data tidak seragam secara sempurna namun masih terdistribusi cukup merata, kompleksitas waktu rata-rata kasus tetap mendekati O(log log n). Ini dianggap sangat efisien dan lebih cepat dibandingkan banyak algoritma pencarian lainnya seperti pencarian biner.
3. Skenario Worst Case (O(n)):Dalam skenario terburuk, ketika data tidak terdistribusi secara merata dan terdapat kesenjangan yang besar antar nilai data, pencarian interpolasi dapat diturunkan ke O(n), yang merupakan kompleksitas waktu linier. Hal ini terjadi ketika perhitungan interpolasi secara konsisten menghasilkan rentang pencarian yang tidak cepat menyempit.
Singkatnya, Interpolation search adalah algoritma pencarian yang efisien dengan kompleksitas waktu rata-rata dan kasus terbaik O(log log n) ketika data didistribusikan secara merata. Namun, hal ini dapat menjadi kurang efisien, dengan kompleksitas waktu terburuk sebesar O(n), ketika distribusi data tidak teratur dan menghasilkan perhitungan interpolasi yang buruk. Performa sebenarnya bergantung pada kumpulan data spesifik yang dicari.
@@eddys2007yt baik pak Terimakasih