top of page
Writer's pictureמאיר פלג

לוטו

הקדמה

ניתוח בסיסי נתונים הוא תחום קריטי בשדה מדעי המחשב והנתונים, והולך ותופס מקום חשוב יותר ויותר בשנים האחרונות. במציאות הנתונים העכשווית, ארגונים ופיתוחים רבים נדרשים לנתח כמויות גדולות של נתונים לשם קבלת החלטות מושכלות ושיפור תהליכי עבודה. בחיבור זה, נתאר בסיס נתונים בהיקף של 100 שורות ו-7 עמודות, שבו כל עמודות המספרים (1 עד 6) יהיו בטווח ערכים של 1 עד 37 ללא כפילויות בכל שורה, בעוד בעמודה השביעית המספרים יהיו בטווח של 1 עד 7. כך ננתח את המטרה העיקרית שלנו - מציאת שורות חדשות שמביאות למקסימום של 4 מספרים תואמים לשורות קיימות.

תיאור בסיס הנתונים

בסיס הנתונים שעליו נתרכז כולל 100 שורות ו-7 עמודות, עם מבנה ערכים ייחודי לכל עמודה. העמודות הראשונות (עמודות 1 עד 6) מכילות מספרים בטווח של 1 עד 37, כך שבכל שורה לא יחזרו מספרים כלל, והערכים יהיו חד פעמיים. עמודה 7 תכיל מספרים בטווח של 1 עד 7. למעשה, אין שורות זהות בבסיס הנתונים, כך שכל שורה נפרדת ומייצגת נתונים ייחודיים.

למשל, שורה לדוגמה עשויה להיות:

  • עמודה 1: 5

  • עמודה 2: 12

  • עמודה 3: 23

  • עמודה 4: 30

  • עמודה 5: 7

  • עמודה 6: 19

  • עמודה 7: 4

אלגוריתם למציאת שורות חדשות

האחד מהאתגרים המשמעותיים במציאת שורות חדשות הוא להימנע מהעתקה של שורות קיימות תוך שמירה על המבנה הייחודי. מכאן, צורך האלגוריתם להתמודד עם חישוב ובדיקה מקיפים שיהיו גם יעילים.

על מנת למצוא שורות חדשות המעוינות למבנה הטבלה, נפתח אלגוריתם באמצעות שילוב של גנרטורים רנדומליים ובדיקות מבניות. עקרונו מבוסס על השלבים הבאים:

  1. יצירת שורות רנדומליות כאשר כל עמודה נשמרת בטווח המספרים שהוגדר לה.

  2. ביצוע השוואות מול השורות הקיימות בבסיס הנתונים כדי לוודא שאין כפילויות.

  3. מדידת התאמות שורות על בסיס המספרים המשותפים, כך שהשאיפה היא למקסימליות של 4 התאמות לכל שורה קיימת.

האלגוריתם משלב בזהירות מתודולוגיות של backtracking ובדיקות hash כדי למזער את משך הבדיקות ולעקוף בעיות של חזרות.

הערכת התוצאות

תוצאות האלגוריתם מצופות לכלול רשימת שורות חדשות שאינן חוזרות על שורות קיימות, אך מקסימליות במספר ההתאמות. המדד המרכזי להערכת התוצאות יהיה מספר ההתאמות הממוצע לכל שורה אל מול השורות הקיימות, כאשר נחשב את סטיית התקן וממוצע ההתאמות.

בעוד קושי מילוי הדרישות במדויק הינו אתגר, האלגוריתם מצפה לספק תוצאות מיטביות ככל שניתן תוך הגבלה של חיתוך התיקון היחסי לשורות נפרדות. פתרונות אפשריים להשגת תוצאות טובות יותר יכולים לכלול שיפורים אלגוריתמיים כגון שימוש באלגוריתמים גנטיים או למידת מכונה.

סיכום

ניתוח מסדי נתונים מודרניים הוא אתגר שמשלב מדע והנדסה. בחיבור זה נדונו טכניקות למציאת שורות חדשות בבסיס נתונים עם דרישות ספציפיות. האלגוריתם המוצע עוסק במציאת פתרונות אופטימליים תוך שמירה על הגבלה על אי-העתקה של שורות קיימות ומקסימיזציה של התאמות. המלצות להמשך אלגוריתמיים מתקדמים יותר לשיפור יעילות ונכונות של הפתרונות. המשך הפיתוח והעמקה בנושאים אלו יובילו לשיפור משמעותי בשימוש בנתונים לגורמי המפתח העובדים עם מסדי נתונים ודאטה אנליסטים.

2 views0 comments

Recent Posts

See All

why Google will dominate AI in 2025

Here’s why Google will dominate AI in 2025 : 1. Unmatched Data Resources Why it matters : Google has access to one of the largest...

מה אין באינטרנט

למרות שהאינטרנט נראה כמרחב אינסופי עם גישה לכל פיסת מידע, ישנם דברים מסוימים שעדיין לא ניתן למצוא או לעשות באינטרנט. חשוב להבין את...

Comments

Rated 0 out of 5 stars.
No ratings yet

Add a rating
bottom of page