Ketika mengolah database dalam jumlah besar, proses pencarian data bisa menjadi tantangan tersendiri.
Jika mencarinya satu per satu, performa programmu akan terasa lambat dan tidak efisien. Maka dari itu, kamu bisa menggunakan binary search sebagai solusi yang lebih cepat dan terstruktur.
Sebelum menggunakannya, mari kenali dahulu pengertian, cara kerja, hingga contoh kasus penggunaannya untuk menangani data skala besar!
Apa Itu Binary Search di Python?
Binary search adalah algoritma pencarian yang bekerja dengan cara membagi data menjadi dua bagian secara terus-menerus hingga menemukan data yang dicari. Algoritma ini hanya dapat digunakan pada data yang sudah terurut.
Dibandingkan linear search yang memeriksa data satu per satu, binary search di Python jauh lebih efisien karena memangkas setengah data yang tidak relevan dalam setiap prosesnya.
Hal ini membuat proses pencarian menjadi lebih cepat, terutama saat bekerja dengan data berukuran besar.
Baca juga: 4 Struktur Data pada Python dan Tips Memilihnya versi Coding Studio
Perbedaan Binary Search dan Linear Search
Berikut adalah penjelasan perbedaan binary search dan linear search berdasarkan cara kerja, kondisi data, hingga tingkat efisiensinya.
1. Cara Pencarian
Linear search bekerja dengan cara memeriksa data satu per satu dari awal hingga data yang dicari ditemukan.
Sebaliknya, binary search membagi data menjadi dua bagian dan hanya memeriksa bagian yang relevan.
2. Kondisi Data
Linear search dapat digunakan pada data acak tanpa perlu diurutkan terlebih dahulu. Ini merupakan kebalikan dari binary search yang mana bisa beroperasi pada data yang berurutan saja.
3. Kompleksitas Waktu
Linear search memiliki kompleksitas waktu O(n) yang artinya waktu pencarian akan bertambah seiring bertambahnya jumlah data.
Sementara itu, binary search memiliki kompleksitas waktu O(log n) sehingga pencarian tetap cepat meskipun jumlah data sangat besar.
4. Kecepatan pada Data Besar
Pada data berukuran besar, linear search cenderung beroperasi lambat karena harus memeriksa banyak elemen satu per satu.
Sebaliknya, binary search jauh lebih cepat karena selalu memangkas setengah data di setiap prosesnya.
5. Efisiensi Penggunaan Algoritma
Linear search kurang efisien jika digunakan terus-menerus pada data besar. Berbeda dengan binary search yang sangat efisien dan ideal digunakan ketika data sudah terurut dan jumlahnya besar.
Tabel Perbedaan Binary Search dan Linear Search
Berikut tabel perbandingan binary search dan linear search dengan fokus pada efisiensi dan cara kerja:
| Aspek Perbandingan | Linear Search | Binary Search |
| Cara Pencarian | Mencari data satu per satu dari awal | Membagi data menjadi dua bagian |
| Kondisi Data | Bisa digunakan pada data acak | Harus data terurut |
| Kompleksitas Waktu | O(n) | O(log n) |
| Kecepatan pada Data Besar | Lambat | Jauh lebih cepat |
| Efisiensi | Kurang efisien | Sangat efisien |
Umumnya, binary search jauh lebih efisien dibandingkan linear search, terutama ketika digunakan pada data berukuran besar. Namun, keunggulan ini hanya berlaku jika data sudah dalam kondisi terurut.
Cara Kerja Binary Search
Sebelum menerapkannya dalam kode Python-mu sendiri, mari pahami bagaimana alur kerja binary search secara bertahap agar kamu tidak kebingungan saat menggunakannya!
1. Menentukan Nilai Low (Awal) dan High (Akhir)
Pertama, Python akan memintamu untuk menentukan batas awal dan batas akhir dari data yang akan dicari.
Nilai low biasanya dimulai dari indeks pertama data, sedangkan high berada di indeks terakhir. Dengan adanya batas ini, algoritma tahu bagian data mana yang sedang diproses.
2. Mencari Nilai Mid (Tengah)
Setelah penentuan low dan high, pengguna juga harus mencari nilai mid atau elemen tengah. Nilai ini diperoleh dari rata-rata indeks low dan high.
Elemen tengah menjadi titik acuan utama dalam proses pencarian sekaligus menjadi titik di mana binary search mulai membandingkan data.
3. Membandingkan Elemen Tengah dengan Target
Python akan membandingkan elemen tengah dengan nilai target yang ingin dicari. Jika nilainya sama, maka proses pencarian selesai.
Jika target lebih kecil, Python akan melanjutkan pencarian ke sisi kiri data. Sebaliknya, jika target lebih besar, ia akan melanjutkannya ke sisi kanan data.
4. Memangkas Setengah Data yang Tidak Relevan
Berdasarkan hasil perbandingan, setengah data yang tidak mungkin mengandung target akan diabaikan Python.
Python juga akan memperbarui rentang pencarian dengan mengubah nilai low atau high. Proses ini terus diulang hingga data ditemukan atau rentang pencarian habis.
Contoh Kasus Penggunaan Binary Search di Python
Agar lebih mudah dipahami, berikut beberapa contoh penerapan binary search dalam situasi nyata!
- Mencari Angka dalam List Terurut: Binary search di Python sering digunakan untuk mencari angka dalam list yang sudah diurutkan. Misalnya, mencari nilai tertentu dalam daftar nilai siswa yang tersusun dari kecil ke besar.
- Mencari Kata dalam Data Teks Terurut: Selain angka, binary search juga bisa digunakan untuk mencari kata dalam data teks yang sudah terurut secara alfabetis.
- Penerapan Binary Search pada Data Skala Besar: Algoritma ini sering digunakan dalam sistem pencarian database atau aplikasi yang memproses ribuan hingga jutaan data.
Baca juga: Belajar Pemrograman Python untuk Pemula dengan Mudah
Kuasai Binary Search untuk Tingkatkan Performa Programmu!
Itulah pengertian, perbedaan binary search dengan linear search, hingga cara kerja dan contoh penggunaannya dalam dunia nyata.
Dengan memahami binary search di Python, kamu bisa membangun program yang lebih efisien dan profesional.
Nah, jika kamu ingin belajar pemrograman dari nol khususnya Python hingga penerapan praktis seperti ini, kamu bisa mengikuti kursus Python dari Coding Studio!
Dalam kelas ini, kamu akan mempelajari konsep dasar sintaks, logika pemrograman, hingga teknik pemecahan masalah berbasis kode.
Berkat pendekatan praktis dan berbasis proyek nyata, kamu bisa mengerjakan project nyata untuk mendapatkan sertifikasi resmi dari Coding Studio.
Yuk, jadilah ahli Python untuk buka peluang karier yang lebih luas di masa depan!