PHP で高速製品検索を実装するには、ハッシュ テーブルとバイナリ検索ツリーを使用できます: ハッシュ テーブルはハッシュ関数を使用して定数時間で製品を検索し、バイナリ検索ツリーはバイナリ検索アルゴリズムを使用して対数時間で製品を検索します。実際のアプリケーションでは、製品情報を迅速に取得するためにハッシュ テーブルが使用されますが、競合が多すぎる場合、またはテーブル内の製品が多すぎる場合は、より正確な結果を得るために二分探索ツリーが使用されます。
#PHP は高速な商品検索を実現します
まえがき大規模な電子商取引 Web サイトで、高速な商品検索を実現します。製品を見つけることは非常に重要であり、ユーザー エクスペリエンスとコンバージョン率に直接影響します。この記事では、PHP の高度なアルゴリズムを使用して高速な商品検索を実現する方法と実践例を紹介します。
ハッシュ テーブルハッシュ テーブルは、ハッシュ関数を使用してキーを値にマップするデータ構造です。製品検索では、製品 ID をキーとして使用し、製品情報を値として使用できます。こうすることで、ハッシュ テーブルに含まれる項目の数に関係なく、一定時間内にキーによって項目を検索できます。
コード例
class HashTable { private $table = []; public function set($key, $value) { $this->table[$key] = $value; } public function get($key) { return $this->table[$key] ?? null; } } $hashTable = new HashTable(); $hashTable->set(1, ['name' => 'Product 1', 'price' => 10.99]); $product = $hashTable->get(1);
二分探索木二分探索木とは、各ノードの値が大きい二分木です。すべての左の子ノードの値より小さく、すべての右の子ノードの値より小さい。このようにして、二分探索アルゴリズムを使用して対数時間で項目を見つけることができます。
コード例
class Node { public $value; public $left; public $right; } class BinarySearchTree { private $root; public function insert($value) { $newNode = new Node(); $newNode->value = $value; if (!$this->root) { $this->root = $newNode; } else { $this->_insert($newNode, $this->root); } } private function _insert($newNode, $node) { if ($newNode->value < $node->value) { if (!$node->left) { $node->left = $newNode; } else { $this->_insert($newNode, $node->left); } } else { if (!$node->right) { $node->right = $newNode; } else { $this->_insert($newNode, $node->right); } } } public function search($value) { $node = $this->root; while ($node) { if ($node->value == $value) { return $node; } elseif ($node->value < $value) { $node = $node->right; } else { $node = $node->left; } } return null; } } $binarySearchTree = new BinarySearchTree(); $binarySearchTree->insert(['name' => 'Product 1', 'price' => 10.99]); $product = $binarySearchTree->search(['name' => 'Product 1']);
実際のケース大規模な電子商取引 Web サイトなどの実際の状況を考えてみましょう。ユーザーは検索バーにクエリ文字列を入力し、数百万の製品の中から関連する製品を見つける必要があります。
以上がPHP は高速な製品検索を実装しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。