Static search trees (S+ tree): ٤٠ مرة اسرع من ال binary search (في بعض الحالات)
تخيل إن عندك كمية ضخمة من البيانات، وعايز تبحث فيها بسرعة وكفاءة. الطرق التقليدية زي البحث الثنائي (binary search) كانت بتشتغل كويس، لكن لما البيانات كبرت جدًا، بدأت تظهر مشاكل في السرعة. هنا بقى، ظهر حل مبتكر اسمه Static Search Trees وده اللي بتتكلم عنه المقالة اللي معانا.
الفكرة ورا الشجرة دي بسيطة. بدل ما البيانات تكون مترتبة بشكل عشوائي أو تقليدي، بيتم تنظيمها بطريقة اسمها Eytzinger Layout. الطريقة دي بتخلي البيانات مترتبة في الذاكرة بشكل يخلي الCPU يقدر يوصل لها بسرعة كبيرة جدًا عن طريق استغلال ال CPU cache وده بيقلل الوقت اللي هنحتاجة عشان نجيب البيانات.
الميزة الكبيرة في الشجرة دي إنها أسرع بكتير من البحث الثنائي، لدرجة إنها ممكن تكون أسرع بحوالي 40 مرة. ده غير ان فيه تحسينات إضافية زي Auto-vectorization، اللي بتخلي الكود يشتغل بكفاءة أعلى، وطرق زي Trailing Zeros وPopcount اللي بتساعد في تسريع العمليات الحسابية.
لكن، زي أي تقنية، الـ Static Search Trees ليها استخدامات معينة. هي مثالية في الحالات اللي البيانات فيها ثابتة ومفيش تحديثات كتير، زي أنظمة التقارير أو التطبيقات اللي بتعتمد على قراءة البيانات بشكل مكثف. أما لو كنت محتاج تضيف أو تعدل البيانات بشكل مستمر، فطرق تانية زي الـ B-trees ممكن تكون أنسب.
المقال الاصلي: