LogRitmo navegador / ativofase / 02LR / fase 02 · ativaTeste cada possibilidade até encontrar a resposta.
Execuções concluídas nesta bancada, medidas durante o playback ativo no navegador e salvas apenas neste dispositivo.
Execute o algoritmo até o fim para transformar esta bancada em uma série de medições reais.
Use quando a coleção é pequena, não está ordenada ou quando uma varredura previsível é suficiente.
siga a sequência
A cada passo, confirme o item atual antes de avançar.
Funciona em qualquer coleção, ordenada ou não.
O trabalho cresce aproximadamente junto com a quantidade de itens. Cada item costuma ser examinado uma vez.
Se a entrada dobra, a quantidade de trabalho tende a dobrar.Escolha duas técnicas diferentes. As curvas usam a mesma escala visual para explicar como o custo tende a aumentar.
Use este par para observar por que O(n²) acumula trabalho mais depressa que O(n log n) quando a lista cresce. Merge Sort tende a crescer mais devagar do que Bubble Sort quando aumentam quantidade de itens (n). Isso descreve tendência assintótica, não mede o tempo do seu aparelho.
Linear Search percorre a coleção em sequência e compara a chave com um item por vez. A bancada mostra a versão básica: ela só avança após testar o item ativo. Assim, a contagem de comparações vira uma evidência direta de quanto da entrada ainda precisava ser descartado.
Antes de examinar a posição i, nenhuma posição anterior contém o alvo. Quando a comparação falha, o item atual se junta ao prefixo descartado; quando ela acerta, o índice retornado é a primeira ocorrência da varredura da esquerda para a direita.
Um acerto encerra imediatamente a execução. Se o índice alcança o tamanho da sequência, cada posição foi testada e a resposta -1 representa ausência — não uma posição válida.
Em uma coleção com chaves iguais, este contrato devolve a primeira ocorrência porque começa no início. A mesma ideia, percorrida da direita para a esquerda, preservaria o custo, mas devolveria a última ocorrência.
Em dados não ordenados, uma falha só pode ser comprovada depois de testar cada item. Para uma busca bem-sucedida, a média é (n + 1) / 2 comparações quando cada posição possível é igualmente provável. Essa medida descreve o crescimento do trabalho, não segundos de um navegador ou de um dispositivo específico.
Se os valores crescem e o item atual passa do alvo, a chave não pode aparecer no sufixo. Essa melhoria ajuda algumas falhas, mas não altera o pior caso de Linear Search: o alvo ainda pode estar no final ou ser maior que cada valor. A bancada mantém a versão básica para tornar a varredura completa transparente.
Linear Search é uma escolha coerente para listas pequenas, dados recebidos em fluxo, coleções sem ordenação e uma consulta isolada. Quando o mesmo conjunto grande permanece ordenado e será consultado repetidamente, Binary Search pode reduzir as comparações — desde que a estrutura permita acessar o meio com eficiência. Ordenar uma coleção apenas para uma consulta também tem custo; por isso, comparar as duas técnicas exige considerar preparação, número de buscas e estrutura de dados.
Cada linha acompanha o gesto visual. Troque de linguagem e continue no mesmo passo.
function linearSearch(items, target) { // Scan each item in orderfor (let i = 0; i < items.length; i++) {if (items[i] === target) return i;}return -1;}