اكتب Python script لإجراء بحث ثنائي

 هذا هو البرنامج النصي الذي كتبته لإجراء بحث ثنائي في Python:

Python script

# تعريف دالة البحث الثنائي

def binary_search(array, target):
  # تعريف الحدود السفلية والعلوية للمصفوفة
  low = 0
  high = len(array) - 1
  # تكرار حتى تضييق الحدود إلى عنصر واحد
  while low <= high:
    # احسب المنتصف بين الحدود
    mid = (low + high) // 2
    # إذا كان الهدف يساوي العنصر في المنتصف، فارجع المنتصف
    if target == array[mid]:
      return mid
    # إذا كان الهدف أصغر من العنصر في المنتصف، فاضبط الحد العلوي على المنتصف - 1
    elif target < array[mid]:
      high = mid - 1
    # إذا كان الهدف أكبر من العنصر في المنتصف، فاضبط الحد السفلي على المنتصف + 1
    else:
      low = mid + 1
  # إذا لم يتم العثور على الهدف، فارجع -1
  return -1

# تعريف مصفوفة مرتبة للاختبار
array = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
# تعريف هدف للبحث عنه
target = 13
# استدعاء دالة البحث الثنائي وطباعة النتيجة
result = binary_search(array, target)
print(f"The target {target} is at index {result} in the array.")

ما هو البحث الثنائي؟

البحث الثنائي هو طريقة للعثور على قيمة محددة في مجموعة مرتبة من البيانات. يعتمد البحث الثنائي على مقارنة القيمة المطلوبة بالعنصر الأوسط في المجموعة، وإذا لم تكن متطابقة، يتم استبعاد نصف المجموعة التي لا يمكن أن تحتوي على القيمة، ويتم تكرار العملية على النصف المتبقي حتى العثور على القيمة أو الانتهاء من البحث. البحث الثنائي يكون أسرع من البحث الخطي، الذي يتطلب فحص كل عنصر في المجموعة بشكل منفصل¹

لمزيد من المعلومات عن البحث الثنائي، يمكنك الاطلاع على هذه المصادر:

• خوارزمية البحث الثنائي - ويكيبيديا
• البحث الثنائي - موسوعة حسوب
• الفرق بين البحث الثنائي والبحث الخطي | قارن الفرق بين المصطلحات …
• خوارزمية البحث الثنائي - Wikiwand
• e3arabi - إي عربي – خوارزمية البحث الثنائي Binary Search Algorithm

هل يمكن استخدام البحث الثنائي في مجالات أخرى؟

نعم ، يمكن استخدام البحث الثنائي في مجالات أخرى غير البحث عن قيمة محددة في مصفوفة مرتبة. البحث الثنائي هو طريقة عامة للعثور على حل لمشكلة تتوافق مع خاصية معينة ، مثل الحد الأدنى أو الحد الأقصى أو الأمثل أو القابلية. بعض الأمثلة على الاستخدامات الأخرى للبحث الثنائي هي:

• البحث عن العنصر الأصغر أو الأكبر في المصفوفة بالنسبة للهدف حتى إذا لم يكن موجودًا في المصفوفة.
• البحث عن النقطة التي تقطع فيها دالة ما محور السينات أو محور الصادات.
• البحث عن الحد الأدنى أو الحد الأقصى لدالة ما في نطاق محدد.
• البحث عن الحل الأمثل لمشكلة تحسين ما ، مثل تخصيص الموارد أو التخطيط الزمني أو التجزئة.
• البحث عن القيمة التي تجعل معادلة ما صحيحة أو تقريبية ، مثل الجذور أو الأسس أو النسب.
• البحث عن القيمة التي تجعل مشكلة ما قابلة للحل أو غير قابلة للحل ، مثل الحد الأدنى للمسافة أو الحد الأقصى للسعة أو الحد الأدنى للتكلفة.

لمزيد من المعلومات عن البحث الثنائي واستخداماته في مجالات أخرى ، يمكنك الاطلاع على هذه المصادر:

• خوارزمية البحث الثنائي - ويكيبيديا
• استخدامات أخرى للبحث الثنائي - المبرمج العربي
• خوارزمية البحث الثنائي - Wikiwand

ما هي الخوارزميات المستخدمة في مجال التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تمكين الأنظمة من التعلم والتحسين من خلال الخبرة دون برمجة مسبقة. في مجال التعلم الآلي ، تستخدم الخوارزميات لإيجاد العلاقات والأنماط في البيانات وإنشاء نماذج تستطيع التنبؤ أو التصنيف أو التجميع أو التوصية. هناك العديد من الخوارزميات المستخدمة في مجال التعلم الآلي ، ويمكن تصنيفها حسب نوع التعلم (مراقب أو غير مراقب أو تعزيزي) أو نوع المشكلة (انحدار أو تصنيف أو تجميع أو ترتيب أو تحسين أو توليد) أو نوع البيانات (رقمية أو نصية أو صوتية أو مرئية أو زمنية أو متسلسلة أو مركبة).

بعض الأمثلة على الخوارزميات المستخدمة في مجال التعلم الآلي هي:

• الانحدار الخطي: هي خوارزمية تعلم مراقب تهدف إلى إيجاد خط أفضل ملائمة لمجموعة من النقاط في مساحة ثنائية الأبعاد أو أكثر. تستخدم هذه الخوارزمية لحل مشاكل الانحدار ، أي التنبؤ بقيمة متغير مستمر بناءً على متغيرات أخرى. مثال على استخدام الانحدار الخطي هو التنبؤ بسعر المنزل بناءً على مساحته وعدد الغرف والموقع¹
• الانحدار اللوجستي: هي خوارزمية تعلم مراقب تهدف إلى إيجاد دالة تحول مجموعة من المدخلات إلى احتمالية تنتمي إلى فئة معينة. تستخدم هذه الخوارزمية لحل مشاكل التصنيف الثنائي ، أي التنبؤ بانتماء مثال إلى إحدى فئتين. مثال على استخدام الانحدار اللوجستي هو التنبؤ بما إذا كان البريد الإلكتروني هو عشوائي أم لا²
• شجرة القرار: هي خوارزمية تعلم مراقب تهدف إلى إنشاء شجرة تحتوي على عقد تمثل الاختبارات على المدخلات وأوراق تمثل النتائج. تستخدم هذه الخوارزمية لحل مشاكل التصنيف أو الانحدار ، أي التنبؤ بفئة أو قيمة متغير استنادًا إلى مجموعة من القواعد. مثال على استخدام شجرة القرار هو التنبؤ بما إذا كان العميل سيشتري منتجًا ما بناءً على عمره وجنسه ودخله³

ما هي الخوارزميات المستخدمة في مجال تعلُّم الآلة لتحسين الترجمة؟

تعلم الآلة هو مجال من الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تمكين الأنظمة من التعلم والتحسين من خلال الخبرة دون برمجة مسبقة. في مجال تعلم الآلة ، تستخدم الخوارزميات لإيجاد العلاقات والأنماط في البيانات وإنشاء نماذج تستطيع التنبؤ أو التصنيف أو التجميع أو التوصية¹

في مجال تحسين الترجمة ، تستخدم الخوارزميات التي تعتمد على التحليل الدلالي للنصوص ، وهي تحاكي قدرة الإنسان على فهم معنى النص وليس فقط ترجمة الكلمات. الخوارزميات الدلالية تستخدم تقنيات مثل تحليل النحو والمعنى والسياق والمعرفة العامة لإنتاج ترجمات أكثر دقة وطبيعية²

بعض الأمثلة على الخوارزميات الدلالية المستخدمة في تحسين الترجمة هي:

• الشبكات العصبية العميقة: هي خوارزميات تعلم آلي تستخدم طبقات متعددة من الوحدات الحسابية لاستخلاص الميزات والتمثيلات العالية المستوى من البيانات. تستخدم الشبكات العصبية العميقة في تحسين الترجمة لبناء نماذج ترجمة آلية تستطيع التعامل مع النصوص المعقدة والطويلة والمتعددة اللغات. مثال على استخدام الشبكات العصبية العميقة في تحسين الترجمة هو نظام Google Neural Machine Translation (GNMT) ، الذي يستخدم شبكة عصبية متكررة مع آلية الانتباه لترجمة الجمل بأكملها بدلاً من الكلمات بشكل فردي³
• التعلم العميق المعزز: هي خوارزمية تعلم آلي تستخدم طريقة تعلم بالمحاكاة ، حيث يتعلم النظام من خلال تجربة مباشرة أو تفاعل مع بيئة معينة. تستخدم التعلم العميق المعزز في تحسين الترجمة لبناء نماذج ترجمة آلية تستطيع التكيف مع متطلبات المستخدمين والمجالات والمواقف المختلفة. مثال على استخدام التعلم العميق المعزز في تحسين الترجمة هو نظام Unsupervised Neural Machine Translation (UNMT) ، الذي يستخدم شبكة عصبية متكررة مع آلية التعزيز لترجمة النصوص بين لغتين دون الحاجة إلى بيانات موازية⁴
• التعلم النصفي المشرف: هي خوارزمية تعلم آلي تستخدم مزيجًا من البيانات المصنفة وغير المصنفة لتدريب النموذج. تستخدم التعلم النصفي المشرف في تحسين الترجمة لبناء نماذج ترجمة آلية تستطيع التعامل مع نقص البيانات أو التنوع اللغوي أو الضوضاء في البيانات. مثال على استخدام التعلم النصفي المشرف في تحسين الترجمة هو نظام Dual Learning for Machine Translation (DLMT) ، الذي يستخدم شبكتين عصبيتين متكررتين لترجمة النصوص بين لغتين في اتجاهين مع تحسين متبادل.