Некоторые математические приёмы, которые помогают оптимизировать алгоритмы поиска информации:

• Эффективные структуры данных. 1 Например, использование индексирующих структур, таких как B-деревья или хэш-карты, может улучшить операции поиска и извлечения информации из больших массивов данных. 1
• Алгоритмические стратегии «разделяй и властвуй» и динамическое программирование. 1 «Разделяй и властвуй» разбивает проблемы на более мелкие подпроблемы, а динамическое программирование сохраняет и повторно использует решения пересекающихся подпроблем, сокращая избыточные вычисления. 1
• Методы сжатия данных. 1 Например, кодирование по длине строки или кодирование Хаффмана, позволяет представлять данные в более компактной форме, что уменьшает объём памяти, необходимой для хранения и обработки. 1
• Рециркуляция ресурсов. 1 Подразумевает повторное использование объектов вместо их многократного создания и уничтожения. 1 Объединение объектов в пул минимизирует накладные расходы, связанные с выделением и деаллокацией памяти. 1
• Методы стохастической оптимизации. 4 Например, имитированный отжиг позволяет широко исследовать пространство поиска, а случайный поиск эффективен для многомерных или плохо изученных ландшафтов оптимизации. 4
• Эволюционные алгоритмы. 4 Основаны на естественном отборе и включают в себя такие методы, как генетические алгоритмы и дифференциальная эволюция. 4 Они часто используются для решения сложных задач оптимизации, которые трудно или невозможно решить традиционными методами. 4