ডায়নামিক সার্চ অ্যালগরিদম, যা "সার্চ-এজ-ইউ-টাইপ" অ্যালগরিদম নামেও পরিচিত, সাধারণত সার্চ বারে স্বয়ংসম্পূর্ণের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি প্রয়োগ করতে ব্যবহৃত হয়। এই অ্যালগরিদম ব্যবহারকারীর ইনপুট এবং উপলব্ধ ডেটার উপর ভিত্তি করে রিয়েল-টাইম পরামর্শ প্রদান করে।
কিভাবে এটা কাজ করে
- আইটেমগুলির একটি তালিকা(যেমন, শব্দ, নাম বা পণ্য) ধারণকারী একটি ডেটাসেট দিয়ে শুরু করুন।
- ব্যবহারকারী প্রতিটি অক্ষর টাইপ করার সাথে সাথে অনুসন্ধান ক্যোয়ারী আপডেট করুন।
- বর্তমান অনুসন্ধান প্রশ্নের উপর ভিত্তি করে ডেটাসেট ফিল্টার করুন।
- রিয়েল-টাইমে ব্যবহারকারীর কাছে ফিল্টার করা ফলাফলগুলি প্রদর্শন করুন।
উদাহরণ
প্রোগ্রামিং ভাষার একটি ডেটাসেট বিবেচনা করুন: ["C", "C++", " Java " Python ," JavaScript " Ruby " Swift "]।
- ব্যবহারকারীর ধরন "সি"। ফিল্টার করা ফলাফল: ["C", "C++"]।
- ব্যবহারকারীর ধরন "C++"। ফিল্টার করা ফলাফল: ["C++"]।
- ব্যবহারকারীর ধরন " Java "। ফিল্টার করা ফলাফল: [" Java ", " JavaScript "]।
- ব্যবহারকারীর ধরন "Py"। ফিল্টার করা ফলাফল: [" Python "]।
- ব্যবহারকারীর ধরন "Jav"। ফিল্টার করা ফলাফল: [" Java ", " JavaScript "]।
C++ এ উদাহরণ কোড
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
std::vector<std::string> dynamicSearch(const std::vector<std::string>& dataset, const std::string& query) {
std::vector<std::string> results;
for(const std::string& item: dataset) {
if(item.find(query) != std::string::npos) {
results.push_back(item);
}
}
return results;
}
int main() {
std::vector<std::string> programmingLanguages = {"C", "C++", "Java", "Python", "JavaScript", "Ruby", "Swift"};
std::string userQuery = "Jav";
std::vector<std::string> suggestions = dynamicSearch(programmingLanguages, userQuery);
std::cout << "Suggestions for query '" << userQuery << "': ";
for(const std::string& suggestion: suggestions) {
std::cout << suggestion << ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
এই উদাহরণে, dynamicSearch
ফাংশনটি প্রোগ্রামিং ভাষার একটি ডেটাসেট এবং ইনপুট হিসাবে একটি ব্যবহারকারীর ক্যোয়ারী নেয়। এটি বর্তমান প্রশ্নের উপর ভিত্তি করে পরামর্শ প্রদান করে। ব্যবহারকারী যেমন অক্ষর টাইপ করে, অ্যালগরিদম ডেটাসেট ফিল্টার করে এবং রিয়েল-টাইম সাজেশন প্রদর্শন করে।
দ্রষ্টব্য: ডায়নামিক অনুসন্ধানের প্রকৃত বাস্তবায়ন আরও জটিল হতে পারে, ট্রাই স্ট্রাকচার বা বড় ডেটাসেটের জন্য দক্ষ ইন্ডেক্সিংয়ের মতো কৌশল জড়িত।