موتور جستجو (پردازش)
موتور جستجو (به انگلیسی: Search Engine) یا جویشگر، در فرهنگ رایانه، به طور عمومی به برنامه‌ای گفته می‌شود که کلمات کلیدی را در یک سند یا بانک اطلاعاتی جستجو می‌کند. در اینترنت به برنامه‌ای گفته می‌شود که کلمات کلیدی موجود در فایلها و سندهای وب جهانی، گروه‌های خبری، منوهای گوفر و آرشیوهای FTP را جستجو می‌کند. جویشگر های زیادی وجود دارند که امروزه از معروفترین و پراستفاده ترین آنها می‌توان به google و یاهو! جستجو اشاره کرد.
بهینه‌سازی موتور جستجو
بهینه‌سازی موتور جستجو (به انگلیسی: Search engine optimization (SEO)) که گاهی در فارسی به آن سئو گفته می‌شود عملیاتی است که برای بهبود دید یک وب‌گاه یا یک صفحهٔ وب در صفحه نتایج موتورهای جستجو که می‌تواند طبیعی و یا الگوریتمی باشد، می‌گویند. این یکی از روش‌های بازاریابی موتور جستجو است. به صورت کلی وب‌گاه‌هایی که دارای بالاترین مکان و بیشترین تکرار در صفحهٔ نتایج موتورهای جستجو باشند، بازدیدکنندهٔ بیشتری از طریق موتورهای جستجو به دست می‌آورند.برای وبمسترها یکی از عوامل مهم و حیاتی بدست اوردن کاربران جدید از موتورهای جستجو و بخصوص گوگل می باشد.
تاریخچه
علم سئو در اواسط دهه ۱۹۹۰ توسط وب مستر ها و مدیران سایتهای بزرگ شروع شد. در ابتدا همه وب مسترها می بایست تمام صفحات خود را برای آمدن خزنده ها به سایت آنها ثبت می کردند تا در نهایت صفحات آنها در نتایج جستجو به نمایش گذاشته می شد. امروزه با رشد اینترنت فروش خدمات اینترنتی هم افزایش یافته است.
روش‌ها
شاخص گذاری کردن
موتورهای جستجوی پیشتاز همچون Yahoo!،Google و Bing از خزنده‌ها جهت یافتن صفحات برای نتایج جستجوی الگوریتمیک استفاده می‌کنند. صفحاتی که از داخل باقی صفحات ایندکس شده توسط موتورهای جستجو Link شده‌اند نیاز به ارسال به موتور جستجو نداشته و بصورت خودکار پیدا می‌شوند. بعضی از موتورهای جستجو ازجمله!Yahoo سرویس پولی ارسال را پیاده می‌کنند که استفاده از خزنده‌ها را هم بصورت مجموعه‌ای از قیمت‌ها و نیز بصورت سیستم بها به ازاء هر Click، اجرا می‌کند. این برنامه‌ها معمولاً قرارگیری در بانک اطلاعاتی موتور جستجو را ضمانت کرده و در قبال رتبه‌ای مشخص برای صفحه در لیست نتایج جستجو ضمانتی نمی‌کنند. دو فهرست اصلی اینترنتی یعنی Yahoo Directory و Open Directory Project، هردو نیاز به ارسال دستی و بررسی انسانی دارند.Google ابزاری به نام Google Webmaster Tools ارائه می‌دهد که در آن می‌توان نقشه سایت را توسط خوراک XML ایجاد کرده و بصورت رایگان ارسال نمود تا از یافته شدن تمام صفحات حتی صفحاتی که بصورت خودکار از طریق دنبال کردن Linkها پیدا نمی‌شوند، اطمینان حاصل نمود. خزنده‌های موتورهای جستجو می‌توانند به عوامل مختلفی در هنگام خزیدن در یک سایت توجه کنند. تمامی صفحات ایندکس نمی‌شوند. همچنین فاصله یک صفحه از ریشه سایت می‌تواند عاملی در پیدا شدن یا عدم آن توسط خزنده‌های موتورهای جستجو باشد. امروزه بسیاری از شرکتهای مطرح در دنیا به بررسی و اجرای خدمات سئو برای شرکتهای مختلف مشغول هستند.
صفحه فرود یا landing page
یکی از فاکتورهای مهم در خصوص سئو مشخص کردن صفحات فرود یا landing page است.
انتخاب کلید واژه‌های مناسب
انتخاب کلید واژه‌های مناسب یکی از فاکتورهای مهم در این رابطه‌است که بایستی توسط دارندگان وب سایت و برنامه نویسان در نظر گرفته شود.
جلوگیری از اجرای خزنده‌ها در صفحات
وبمسترها برای جلوگیری از نتایج ناخواسته در شاخص‌های جستجومی‌توانندعنکبوتهایی توسط فایل استاندارد robots.txt که در فهرست ریشه دامنه ذخیره می‌شود، بسازند که فایلها و فهرست‌های خاصی را مورد خزیدن (Crawl)قرار ندهد.
تولید محتوای جدید و کاربرپسند
یکی از کارهای مهمی که وب مسترها برای بهینه سازی سایت خود و یا سایت های دیگران انجام می دهند تولید محتوای مناسب و جدید برای آن سایت می باشد. محتوای مناسب علاوه بر اینکه بازدید یک سایت را بالا می برد اعتبار سایت را نزد موتورهای جستجو افزایش می دهد و می توانید لینک های طبیعی برای سایت ایجاد کند.
الگوریتم جستجو
در علوم کامپیوتر و ریاضیات، یک الگوریتم جستجو، الگوریتمی است که یک مساله را به عنوان ورودی می‌گیرد و بعد از ارزیابی کردن راه حل‌های ممکن، یک راه حل برای آن مساله برمی گرداند.مجموعهٔ راه حل‌های ممکن برای یک مساله را فضای جستجو می‌نامند.بعضی از الگوریتم‌ها که با عنوان الگوریتم‌های ناآگاهانه شناخته می‌شوند الگوریتم‌هایی هستند که از متدهای ساده‌ای برای جستجوی فضای نمونه استفاده می‌کنند.در حالی که الگوریتم‌های آگاهانه با استفاده روش‌هایی مبتنی بر دانش در بارهٔ ساختار فضای جستجو، می‌کوشند تا زمان جستجو را کاهش دهند.
رده بندی
در کتاب راسل این الگوریتم‌ها به شکل زیر رده بندی شده‌اند.
الگوریتم‌های ناآگاهانه
الگوریتم نخست-پهنا
الگوریتم نخست-ژرفا
الگوریتم‌های آگاهانه
الگوریتم نخست-بهترین
الگوریتم مکاشفه‌ای
جستجوی ناآگاهانه
یک الگوریتم جستجوی ناآگاهانه الگوریتمی است که به ماهیت مساله کاری ندارد.از این رو می‌توانند به طور عمومی طراحی شوند و از همان طراحی برای محدودهٔ عظیمی از مسائل استفاده کنند، این امر نیاز به طراحی انتزاعی دارد. از جمله مشکلاتی که این چنین الگوریتم‌هایی دارند این است که اغلب فضای جستجو بسیار بزرگ است و نیازمند زمان زیادی (حتی برای نمونه‌های کوچک) می‌باشد.از این رو برای بالا بردن سرعت پردازش غالبا از الگوریتم‌های آگاهانه استفاده می‌کنند.
جستجوی لیست
الگوریتم‌های جستجوی لیست شاید از ابتدایی ترین انواع الگوریتم‌های جستجو باشند.هدف آن پیدا کردن یک عنصر از مجموعه‌ای از کلید هاست(ممکن است شامل اطلاعات دیگری مرتبط با آن کلید نیز باشد). ساده ترین این الگوریتم‌ها، الگوریتم جستجوی ترتیبی است که هر عنصر از لیست را با عنصر مورد نظر مقایسه می‌کند. زمان اجرای این الگوریتم از (O(n است وقتی که n تعداد عناصر در لیست باشد. اما می‌توان از روش دیگری استفاده کرد که نیازی به جستجوی تمام لیست نباشد.جستجوی دودویی اندکی از جستجوی خطی است.زمان اجرای آن از(O(lgn است.این روش برای لیستی با تعداد دادهٔ زیاد بسیار کار آمد تر از روش الگوریتم جستجوی ترتیبی است.اما در این روش لیست باید قبل از جستجو مرتب شده باشد.{{جستجو با میان یابی برای داده‌های مرتب شده با تعداد زیاد و توزیع یکنواخت، مناسب تر از جستجوی دودویی است.زمان اجرای آن به طور متوسط ((O(lg(lgn است ولی بدترین زمان اجرای آن (O(n می‌باشد. الگوریتم graver الگوریتم پله‌ای است که برای لیست‌های مرتب نشده استفاده می‌شود. جدول درهم‌سازی نیز برای جستجوی لیست به کار می‌رود. به طور متوسط زمان اجرای ثابتی دارد.اما نیاز به فضای اضافه داشته و بدترین زمان اجرای آن از(O(n است.
جستجوی درختی
الگوریتم‌های جستجوی درختی، قلب شیوه‌های جستجو برای داده‌های ساخت یافته هستند.مبنای اصلی جستجوی درختی، گره‌هایی است که از یک ساختمان داده گرفته شده‌اند. هر عنصر که بخواهد اضافه شود با داده‌های موجود در گره‌های درخت مقایسه می‌شود و به ساختار درخت اضافه می‌شود.با تغییر ترتیب داده‌ها و قرار دادن آنها در درخت، درخت با شیوه‌های مختلفی جستجو می‌شود. برای مثال سطح به سطح (جستجوی نخست-پهنا) یا پیمایش معکوس درخت (جستجوی نخست-ژرفا).از مثال‌های دیگر جستجوهای درختی می‌توان به جستجوی عمقی تکرار شونده، جستجوی عمقی محدود شده، جستجوی دوطرفه، جستجوی هزینه یکنواخت اشاره کرد.
جستجوی گراف
بسیاری از مسائل در نظریهٔ گراف می‌تواند با الگوریتم‌ها ی پیمایش درخت حل شوند، مثل الگوریتم دیکسترا، الگوریتم کروسکال، الگوریتم نزدیک ترین همسایه و الگوریتم پریم. می‌توان این الگوریتم‌ها را توسعه یافتهٔ الگوریتم‌های جستجوی درختی دانست.
جستجوی آگاهانه
در یک جستجوی آگاهانه، از نوع خاصی از مسائل به عنوان راهنما استفاده می‌شود.یک گونهٔ خوب یک جستجوی آگاهانه با کارایی قابل توجهی نسبت به جستجوی ناآگاهانه به وجود می‌آورد. الگوریتم‌های برجستهٔ کمی از جستجوی آگاهانهٔ یک لیست وجود دارد. یکی از این الگوریتم‌ها hash table با یک تابع hash که برمبنای نوع مساله‌ای که دردست است می‌باشد.بیشتر الگوریتم‌های جستجوی آگاهانه، بسطی از درخت‌ها هستند.همانند الگوریتم‌های ناآگاهانه، این الگوریتم‌ها برای گراف‌ها نیز می‌توانند به کار روند.
جستجوی خصمانه
در یک بازی مثل شطرنج، یک درخت بازی شامل تمام حرکات ممکن توسط هر دو بازیکن و نتایج حاصل از ترکیب این حرکات وجود دارد، و ما می‌توانیم این درخت را جستجو کرده و موثرترین استراتژی برای بازی را بیابیم. این چنین مسائلی دارای مشخصهٔ منحصر به فردی هستند.برنامه‌های بازی‌های رایانه‌ای، و همچنین فرم‌های هوش مصنوعی مثل برنامه ریزی ماشین‌ها، اغلب از الگوریتم‌های جستجو مثل الگوریتم minimax (می نیمیم مجموعه‌ای از ماکزیمم‌ها)، هرس کردن درخت جستجو و هرس کردن آلفا-بتا استفاده می‌کنند.
==الگوریتم اف اسکن==
(FSCAN) F-SCAN یک الگوریتم زمان بندی دیسک است که حرکت آرم و هد دیسک در سرویس دهی درخواست‌های خواندن و نوشتن را تعیین می‌کند. طی روبش تمام درخواست‌ها در صف اول داده‌ها ی اولیه هستند و تمام درخواست‌های جدید در صف داده‌های ثانویه قرار داده می‌شوند. بنا براین سرویس دهی به درخواست‌های جدید به تاخیر می‌افتد تا زمانی که تمام درخواست‌های قدیمی تحت پردازش قرار گیرد. هنگامی که روبش پایان می‌یابد آرم به تمام صف داده‌های اولیه برده می‌شود و دوباره سرتاسر آن شروع می‌شود.
تحلیل الگوریتم
الگوریتم F-SCAN مطابق N-Step-SCAN از چسبانکی آرم جلوگیری می‌کند در صورتی که در الگوریتم‌های دیگر مانند SSTF، SCAN و C-LOOK چنین امری اتفاق نمی‌افتد. چسبانکی آرم در الگوریتم‌های دیگر وقتی رخ می‌دهد که هجمه‌ای از درخواست‌ها برای مسیر مشترک موجب می‌شود تا آرم دیسک توقف پردازش در آن مسیر گردد، از این رو ترجیح داده می‌شود که هیچ جستجوئی برای درخواست‌های آن مسیری که در آن است مورد تایید واقع نشود، از آن جا که F-SCAN درخواست‌ها را به دو صف داده‌ها جدا می‌کند، روبرو شدن با درخواست‌های جدید به صف داده‌های در حال انتظار برده می‌شود، آرم روبش خود را تا مسیر بیرونی ادامه می‌دهد و از این رو چسبانکی پیش روی الگوریتم نیست. یک معاوضه آشکار وجود دارد به طوری که درخواست‌ها در صف داده‌های در حال انتظار باید انتظار طولانی تر تا برای به اجرا درآوردن بکشند، اما در مبادله F-SCAN برای تمام درخواست‌های رضایت بخش تر است.
دیگر متغیرها شامل موارد زیر می‌شود:
الگوریتم آسانسور –اسکن
LOOK (C-LOOK)
N-Step-SCAN
جستجو سه‌تایی
جستجو سه‌تایی
در علوم کامپیوتر رویه ی جستجو ترنری مهارتی برای پیدا کردن مقدار بیشینه و یا کمینه در توابع أکید است. در این رویه مشخص می‌کنیم که مقدار بیشینه یا کمینه تابع نمی‌تواند در یک سوم ابتدا یا انتهای دامنه ی تابع وجود داشته باشد. سپس همین شیوه را بر روی دو سوم باقی‌مانده به کار می‌بریم. جستجو سه‌تایی نمومه‌ای از روش الگوریتم_تقسیم_و_حل است
موتور جستجوی وب
موتور جستجوی وب (به انگلیسی: Web search engine) موتور جستجویی است که برای جستجوی اطلاعات تحت محیط وب طراحی شده‌است.
جستجوگر گوگل
جستجوی گوگل (به انگلیسی: Google search) یک موتور جستجو در وب است که تحت مالکیت گوگل قرار دارد. گوگل از راه این وب‌گاه روزانه صدها میلیون دلار دریافت می‌کند و این وب‌گاه در سال ۱۹۹۷ به وجود آمد. دامنهٔ اصلی این سایت در مه ۲۰۰۸ ۱۳۵ میلیون بار بازدید شده‌است. این موتور جستجو بیشترین بازدیدکننده در بین کاربران را دارد. موتور گوگل روزانه چند صد میلیون بار به طرق مختلف استفاده می‌شود. مهم ترین هدف گوگل یافتن متن مورد نظر در میان صفحات وب است. اما انواع دیگر اطلاعات به وسیله قسمت‌های دیگر آن مثل جستجوی تصاویر گوگل، نیز مورد جستجو قرار می‌گیرند. جستجوگر گوگل توسط لری پیج و سرگئی برین در سال ۱۹۹۷ ساخته شد. این جستجوگر به جز جستجوی واژگان، ۲۲ حالت جستجوی دیگر نیز دارد. مثل جستجوی مترادف‌ها، پیش‌بینی هوا، محدوده‌های زمانی (وقت محلی)، قیمت سهام، اطلاعات زلزله، زمان نمایش فیلم‌ها، اطلاعات فرودگاه و.... همچنین مختص اعداد، امکانات ویژه‌ای وجود دارد مانند بازه (۷۰...۸۰)، دماها، واحدهای پول و تبدیل اینها به هم، عبارات محاسباتی (\tan 30 + \ln y^3 ) و... ترتیب قرارگرفتن نتایج جستجوی گوگل بستگی به عاملی به نام رنک (به انگلیسی: Rank) صفحه دارد. جستجوی گوگل با به کاربردن عملگرهای جبر بولی مانند شمول و عدم شمول گزینه‌های زیادی را برای کاربران قابل تنظیم کرده‌است.(به انگلیسی: Advanced search)
بین‌المللی
گوگل به زبان‌ها و دامنه‌های مختلفی فعالیت می‌کند.
آفریکانس
آلبانیایی
آمهاری
عربی
آرامی
آذربایجانی
باسکی
بلاروسی
بنگالی
بیهاری
بوسنیایی
زبان برتون
بلغاری
خمر
زبان کاتالان
چینی (ساده)
چینی (سنتی)
زبان کرسی
کرواتی
چک
دانمارکی
زبان آلمانی
انگلیسی
اسپرانتو
استونیایی
فارویی
فیلیپینی
فنلاندی
فرانسوی
فریسی غربی
گالیشی
گرجی
آلمانی
یونانی
گوارانی
گجراتی
عبری
هندی
مجاری
ایسلندی
اندونزیایی
زبان اینترلینگوا
ایرلندی
ایتالیایی
ژاپنی
جاوه‌ای
کانارا
قزاقی
کره‌ای
کردی
قرقیزی
لائوسی
لاتین
لتونیایی
زبان لینگالایی
لیتوانیایی
مقدونی
مالایی
زبان مالایالم
مالتی
مائوری
مراتی
مولداویایی (زبان)
مغولی
نپالی
نروژی
نروژی (نو)
اوستی
زبان اوریه
پشتو
فارسی
لهستانی
پرتغالی (برزیل)
پرتغالی (پرتغال)
پنجابی
کویچوا
رومانیایی
رومنش
روسی
زبان گالیک اسکاتلندی
صربی
صربوکرواتی
زبان سوتو
زبان شونا
سندی
سینهالی
اسلواکیایی
اسلوونیایی
سومالی
اسپانیایی
زبان سوندایی
سواحیلی
سوئدی
تاگالوگ
تاجیک
تامیل
تاتار
تلوگو
تایلندی
زبان تیگرینیا
تونگا
ترکی
ترکمنی
زبان اکانی
اویغوری
اکراینی
اردو
ازبکی
ویتنامی
ولزی
خوزا
ییدیش
زبان یوروبایی
زولو
یاهو! جستجو
یاهو! جستجو (به انگلیسی: Yahoo! Search) یک موتور جستجوگر اینترنتی است که در ۱۹۹۵ توسط شرکت یاهو! راه‌اندازی شد. طبق آمار نت اپلیکیشنز (به انگلیسی: Net Applications) یاهو! جستجو دومین موتور جستجوگر پربازدید با ۶٬۴۲% بازدید موتورهای جویشگر پس از جستجوگر گوگل با ۸۵٬۳۵% میزان بازدید و بالاتر از موتور جویشگر بایدو با ۳٬۶۷% است.
زبان‌ها
یاهو! جستجو رابط جستجوگر خود را حداقل در ۳۸ زبان گوناگون و بین‌المللی در دسترس گذاشته‌است.
زبان‌ها
عربی
بلغاری
کاتالان
چینی ساده
چینی سنتی
کرواتی
چکی
دانمارکی
هلندی
انگلیسی
استونیایی
فنلاندی
فرانسوی
آلمانی
یونانی
عبری
مجارستانی
ایسلندی
اندونزیایی
ایتالیایی
ژاپنی
کره‌ای
لتونیایی
لیتوانیایی
مالایی
نروژی
فارسی
لهستانی
پرتغالی
رومانیایی
روسی
صربی
اسلواکیایی
اسلونیایی
اسپانیایی
سوئدی
تاگالوگ
تایلندی
ترکی استانبولی
ویتنامی
الگوریتم جستجوی عمق اول
در نظریهٔ گراف، جستجوی عمق اول (به انگلیسی: Depth-first Search، به‌اختصار DFS) یک الگوریتم پیمایش گراف است که برای پیمایش یا جستجوی یک درخت یا یک گراف به کار می‌رود.
استراتژی جستجوی عمق اول برای پیمایش گراف، همانطور که از نامش پیداست "جستجوی عمیق‌تر در گراف تا زمانی که امکان دارد" است.
چگونه کار می‌کند؟
الگوریتم از ریشه شروع می‌کند (در گراف‌ها و یا درخت‌های بدون ریشه راس دلخواهی به عنوان ریشه انتخاب می‌شود) و در هر مرحله همسایه‌های رأس جاری را از طریق یال‌های خروجی رأس جاری به ترتیب بررسی کرده و به محض روبه‌رو شدن با همسایه‌ای که قبلاً دیده نشده باشد، به صورت بازگشتی برای آن رأس به عنوان رأس جاری اجرا می‌شود. در صورتی که همهٔ همسایه‌ها قبلاً دیده شده باشند، الگوریتم عقب‌گرد می‌کند و اجرای الگوریتم برای رأسی که از آن به رأس جاری رسیده‌ایم، ادامه می‌یابد. به عبارتی الگوریتم تا آنجا که ممکن است، به عمق بیشتر و بیشتر می‌رود و در مواجهه با بن بست عقب‌گرد می‌کند. این فرایند تامادامیکه همهٔ رأس‌های قابل دستیابی از ریشه دیده شوند ادامه می‌یابد.
همچنین در مسائلی که حالات مختلف متناظر با رئوس یک گراف‌اند و حل مسئله مستلزم یافتن رأس هدف با خصوصیات مشخصی است، جستجوی عمق اول به صورت غیرخلاق عمل می‌کند. بدین‌ترتیب که هر دفعه الگوریتم به اولین همسایهٔ یک رأس در گراف جستجو و در نتیجه هر دفعه به عمق بیشتر و بیشتر در گراف می‌رود تا به رأسی برسد که همهٔ همسایگانش دیده شده‌اند که در حالت اخیر، الگوریتم به اولین رأسی بر می‌گردد که همسایهٔ داشته باشد که هنوز دیده نشده باشد. این روند تا جایی ادامه می‌یابد که رأس هدف پیدا شود و یا احتمالاً همهٔ گراف پیمایش شود. البته پیاده‌سازی هوشمندانهٔ الگوریتم با انتخاب ترتیب مناسب برای بررسی همسایه‌های دیده نشدهٔ رأس جاری به صورتی که ابتدا الگوریتم به بررسی همسایه‌ای بپردازد که به صورت موضعی و با انتخابی حریصانه به رأس هدف نزدیکتر است، امکان‌پذیر خواهد بود که معمولاً در کاهش زمان اجرا مؤثر است.
از نقطه نظر عملی، برای اجرای الگوریتم، از یک پشته (stack) استفاده می‌شود. بدین ترتیب که هر بار با ورود به یک رأس دیده نشده، آن رأس را در پشته قرار می‌دهیم و هنگام عقب‌گرد رأس را از پشته حذف می‌کنیم. بنابراین در تمام طول الگوریتم اولین عنصر پشته رأس در حال بررسی است. جزئیات پیاده‌سازی در ادامه خواهد آمد.
وقتی در گراف‌های بزرگی جستجو می‌کنیم که امکان ذخیرهٔ کامل آنها به علت محدودیت حافظه وجود ندارد، در صورتی که طول مسیر پیمایش شده توسط الگوریتم که از ریشه شروع شده، خیلی بزرگ شود، الگوریتم با مشکل مواجه خواهد شد. در واقع این راه‌حل ساده که "رئوسی را که تا به حال دیده‌ایم ذخیره کنیم" همیشه کار نمی‌کند. چراکه ممکن است حافظهٔ کافی برای این کار نداشته باشیم. البته این مشکل با محدود کردن عمق جستجو در هر بار اجرای الگوریتم حل می‌شود که در نهایت به الگوریتم تعمیق تکراری (Iterative Deepening) خواهد انجامید.
الگوریتم
پیمایش با انتخاب رأس r به عنوان ریشه آغاز می‌شود. r به عنوان یک رأس دیده شده برچسب می‌خورد. رأس دلخواه r_1 از همسایگان r انتخاب شده و الگوریتم به صورت بازگشتی از r_1 به عنوان ریشه ادامه می‌یابد.از این پس در هر مرحله وقتی در رأسی مانند v قرار گرفتیم که همهٔ همسایگانش دیده شده‌اند، اجرای الگوریتم را برای آن رأس خاتمه می‌دهیم. حال اگر بعد از اجرای الگوریتم با ریشهٔ r_1 همهٔ همسایگان r برچسب خورده باشند، الگوریتم پایان می‌یابد. در غیر این صورت رأس دلخواه r_2 از همسایگان r را که هنوز برچسب نخورده انتخاب می‌کنیم و جستجو را به صورت بازگشتی از r_2 به عنوان ریشه ادامه می‌دهیم. این روند تامادامیکه همهٔ همسایگان r برچسب نخورده‌اند ادامه می‌یابد.
البته پیمایش گراف برای تأمین هدفی صورت می‌گیرد. بر این اساس برای انعطاف پذیر ساختن الگوریتم در قبال کاربردهای مختلف، دو نوع عملیات preWORK و postWORK را به همراهِ بازدید از هر رأس یا یال انجام می‌دهیم، که preWORK در زمان برچسب خوردنِ رأسِ در حال بازدید، و postWORK بعد از بررسی هر یالِ خروجی از رأسِ در حال بازدید انجام خواهد شد. هر دوی این عملیات وابسته به هدفِ استفاده از الگوریتم، مشخص خواهند شد.
الگوریتم بازگشتی جستجوی اول عمق به صورت زير است. آرايه يک بعدی Visited تعيين می کند آيا راسی قبلاً ملاقات شده است يا خير
الگوریتم جستجوی اول سطح
در نظریهٔ گراف، جستجوی اول سطح (به انگلیسی: Breadth-first Search، به‌اختصار: BFS) یکی از الگوریتم‌های پیمایش گراف است.
استراتژی جستجوی سطح اول برای پیمایش گراف، همانطور که از نامش پیداست «جستجوی سطح به سطح گراف» است.
چگونه کار می‌کند؟
الگوریتم از ریشه شروع می‌کند (در گراف‌ها و یا درخت‌های بدون ریشه رأس دلخواهی به عنوان ریشه انتخاب می‌شود) و آن را در سطح یک قرار می‌دهد. سپس در هر مرحله همهٔ همسایه‌های رئوس آخرین سطح دیده شده را که تا به حال دیده نشده‌اند بازدید می‌کند و آنها را در سطح بعدی می‌گذارد. این فرایند زمانی متوقف می‌شود که همهٔ همسایه‌های رئوس آخرین سطح قبلاً دیده شده باشند. همچنین در مسائلی که حالات مختلف متناظر با رئوس یک گراف‌اند و حل مسئله مستلزم یافتن رأس هدف با خصوصیات مشخصی است که در عین حال در بین همهٔ رئوس هدف با آن خصوصیات به ریشه نزدیک‌ترین باشد، جستجوی سطح اول به صورت غیرخلاق عمل می‌کند. بدین ترتیب که الگوریتم هر دفعه همهٔ همسایه‌های یک رأس را بازدید کرده و سپس به سراغ رأس بعدی می‌رود و بنابراین گراف سطح به سطح پیمایش خواهد شد. این روند تا جایی ادامه می‌یابد که رأس هدف پیدا شود و یا احتمالاً همهٔ گراف پیمایش شود. براساس آنچه گفته شد پیاده‌سازی هوشمندانهٔ الگوریتم آنقدر مؤثر نخواهد بود.
از نقطه نظر عملی، برای پیاده‌سازی این الگوریتم از صف استفاده می‌شود. بدین ترتیب که در ابتدا ریشه در صف قرار می‌گیرد. سپس هر دفعه عنصر ابتدای صف بیرون کشیده شده، همسایگانش بررسی شده و هر همسایه‌ای که تا به حال دیده نشده باشد به انتهای صف اضافه می‌شود. جزئیات پیاده‌سازی در ادامه خواهد آمد.
الگوریتم
پیاده‌سازی این الگوریتم مشابه پیاده‌سازی جستجوی عمق اول است با این تفاوت که به جای پشته از صف استفاده می‌شود. در این جا نیز مانند جستجوی عمق اول، preWORK را برای انعطاف بیشتر الگوریتم در نظر می‌گیریم که در زمان بررسی کردن هر رأس خارج شده از صف انجام می‌شود.
الگوريتم جستجوی اول سطح به صورت زير است. آرايه Visited برای تعيين رئوس ملاقات شده بکار می رود. از يک صف برای نگهداشتن رئوس مجاور استفاده می شود. هر بار که راسی ملاقات می شود کليه رئوس مجاور آن در صف اضافه می شود. پيمايش از راسی که از صف برداشته می شود ادامه پيدا می کند.
مرتب‌سازی دایره‌ای
مرتب سازی دایره‌ای (به انگلیسی: Cycle sort) یا مرتب‌سازی درجا یا الگریتم مرتب‌سازی ناپایدار، یک مرتب سازی مقایسه‌ای که تئوری خوبی از نظر تعداد عناصر نوشته‌شده در آرایهٔ اصلی است، بر خلاف تمام الگوریتم‌های مرتب‌سازی. این بر اساس ایده‌ای است که جایگشت می‌تواندفاکتوری برای مرتب سازی باشد، که به صورت جداگانه چرخش برای بدست آمدن نتیجه ایجاد شود.
بر خلاف تمام الگوریتم‌های نزدیک به آن، داده‌ها در جای دیگر آرایه به سادگی نوشته نمی‌شوندتا آنها را از عملیات خارج کنیم. هر مقداردهی در زمان صفر صورت می‌گیرد اگر درآن زمان در مکان درست خودش موجود باشد، ویا در جای درس در یک زمان نوشته می‌شود. این مسابقه نیازمند دوباره کاری کمتری برای مرتب‌سازی درجا است. کم کردن تعداد نوشتن‌ها زمانی که تعداد زیادی از داده‌ها را قرار است که ذخیره کنیم بسیار سودمند است، مانند EEPROMها یا Flash memory که نوشتن عمر مفید دستگاه را کاهش می‌دهد. الگوریتم: الگوریتم زیر پیدا می‌کند با چرخش و دوراندن آن و نتیجهٔ مرتب شده را به ما می‌دهد. توجه داشته‌باشید که range(a, b) از مقدار a تا b – 1 است.
جستجوی ابتدا بهترین
جستجوی بهترین ابتدا (best-first search) یک الگوریتم جستجو است که یک گراف را با بسط دادن محتمل‌ترین نود که بنابر قوانین خاص انتخاب می‌شوند پیمایش می‌کند.
این نوع جستجو را به عنوان تخمین احتمال انتخاب نود N به وسیلهٔ heuristic evaluation function که به صورت کلی، ممکن است بر پایه توصیف N، توصیف هدف، اطلاعات جمع اوری شده به وسیلهٔ جستجو تا ان نقطه و هر گونه اطلاعات اضافی در زمینهٔ مساله توصیف می‌کند.
بعصی از نویسندگان از جستجوی اولویت بهترین‌ها استفاده می‌کنند تا به طور خاص به یک جستجو با یک اشاره کنند که تلاش می‌کند تا پیش‌بینی کند که چقدر پایان یک مسیر به راه حل نزدیکتر است، بنابر این ان مسیرهایی که نزدیکتر به جواب هستند اول بسط داده شوند. الگوریتم جستجوی یک نمونه از الگوریتم بهترین‌ها-اول است. الگوریتم بهترین‌ها-اول معمولاً برای پیدا کردن پیدا کردن مسیر در جستجوهای ترکیبی استفاده می‌شود.
موتور جستجو (به انگلیسی: Search Engine) یا جویشگر، در فرهنگ رایانه، به طور عمومی به برنامه‌ای گفته می‌شود که کلمات کلیدی را در یک سند یا بانک اطلاعاتی جستجو می‌کند. در اینترنت به برنامه‌ای گفته می‌شود که کلمات کلیدی موجود در فایلها و سندهای وب جهانی، گروه‌های خبری، منوهای گوفر و آرشیوهای FTP را جستجو می‌کند. جویشگر های زیادی وجود دارند که امروزه از معروفترین و پراستفاده ترین آنها می‌توان به google و یاهو! جستجو اشاره کرد.
بهینه‌سازی موتور جستجو
بهینه‌سازی موتور جستجو (به انگلیسی: Search engine optimization (SEO)) که گاهی در فارسی به آن سئو گفته می‌شود عملیاتی است که برای بهبود دید یک وب‌گاه یا یک صفحهٔ وب در صفحه نتایج موتورهای جستجو که می‌تواند طبیعی و یا الگوریتمی باشد، می‌گویند. این یکی از روش‌های بازاریابی موتور جستجو است. به صورت کلی وب‌گاه‌هایی که دارای بالاترین مکان و بیشترین تکرار در صفحهٔ نتایج موتورهای جستجو باشند، بازدیدکنندهٔ بیشتری از طریق موتورهای جستجو به دست می‌آورند.برای وبمسترها یکی از عوامل مهم و حیاتی بدست اوردن کاربران جدید از موتورهای جستجو و بخصوص گوگل می باشد.
تاریخچه
علم سئو در اواسط دهه ۱۹۹۰ توسط وب مستر ها و مدیران سایتهای بزرگ شروع شد. در ابتدا همه وب مسترها می بایست تمام صفحات خود را برای آمدن خزنده ها به سایت آنها ثبت می کردند تا در نهایت صفحات آنها در نتایج جستجو به نمایش گذاشته می شد. امروزه با رشد اینترنت فروش خدمات اینترنتی هم افزایش یافته است.
روش‌ها
شاخص گذاری کردن
موتورهای جستجوی پیشتاز همچون Yahoo!،Google و Bing از خزنده‌ها جهت یافتن صفحات برای نتایج جستجوی الگوریتمیک استفاده می‌کنند. صفحاتی که از داخل باقی صفحات ایندکس شده توسط موتورهای جستجو Link شده‌اند نیاز به ارسال به موتور جستجو نداشته و بصورت خودکار پیدا می‌شوند. بعضی از موتورهای جستجو ازجمله!Yahoo سرویس پولی ارسال را پیاده می‌کنند که استفاده از خزنده‌ها را هم بصورت مجموعه‌ای از قیمت‌ها و نیز بصورت سیستم بها به ازاء هر Click، اجرا می‌کند. این برنامه‌ها معمولاً قرارگیری در بانک اطلاعاتی موتور جستجو را ضمانت کرده و در قبال رتبه‌ای مشخص برای صفحه در لیست نتایج جستجو ضمانتی نمی‌کنند. دو فهرست اصلی اینترنتی یعنی Yahoo Directory و Open Directory Project، هردو نیاز به ارسال دستی و بررسی انسانی دارند.Google ابزاری به نام Google Webmaster Tools ارائه می‌دهد که در آن می‌توان نقشه سایت را توسط خوراک XML ایجاد کرده و بصورت رایگان ارسال نمود تا از یافته شدن تمام صفحات حتی صفحاتی که بصورت خودکار از طریق دنبال کردن Linkها پیدا نمی‌شوند، اطمینان حاصل نمود. خزنده‌های موتورهای جستجو می‌توانند به عوامل مختلفی در هنگام خزیدن در یک سایت توجه کنند. تمامی صفحات ایندکس نمی‌شوند. همچنین فاصله یک صفحه از ریشه سایت می‌تواند عاملی در پیدا شدن یا عدم آن توسط خزنده‌های موتورهای جستجو باشد. امروزه بسیاری از شرکتهای مطرح در دنیا به بررسی و اجرای خدمات سئو برای شرکتهای مختلف مشغول هستند.
صفحه فرود یا landing page
یکی از فاکتورهای مهم در خصوص سئو مشخص کردن صفحات فرود یا landing page است.
انتخاب کلید واژه‌های مناسب
انتخاب کلید واژه‌های مناسب یکی از فاکتورهای مهم در این رابطه‌است که بایستی توسط دارندگان وب سایت و برنامه نویسان در نظر گرفته شود.
جلوگیری از اجرای خزنده‌ها در صفحات
وبمسترها برای جلوگیری از نتایج ناخواسته در شاخص‌های جستجومی‌توانندعنکبوتهایی توسط فایل استاندارد robots.txt که در فهرست ریشه دامنه ذخیره می‌شود، بسازند که فایلها و فهرست‌های خاصی را مورد خزیدن (Crawl)قرار ندهد.
تولید محتوای جدید و کاربرپسند
یکی از کارهای مهمی که وب مسترها برای بهینه سازی سایت خود و یا سایت های دیگران انجام می دهند تولید محتوای مناسب و جدید برای آن سایت می باشد. محتوای مناسب علاوه بر اینکه بازدید یک سایت را بالا می برد اعتبار سایت را نزد موتورهای جستجو افزایش می دهد و می توانید لینک های طبیعی برای سایت ایجاد کند.
الگوریتم جستجو
در علوم کامپیوتر و ریاضیات، یک الگوریتم جستجو، الگوریتمی است که یک مساله را به عنوان ورودی می‌گیرد و بعد از ارزیابی کردن راه حل‌های ممکن، یک راه حل برای آن مساله برمی گرداند.مجموعهٔ راه حل‌های ممکن برای یک مساله را فضای جستجو می‌نامند.بعضی از الگوریتم‌ها که با عنوان الگوریتم‌های ناآگاهانه شناخته می‌شوند الگوریتم‌هایی هستند که از متدهای ساده‌ای برای جستجوی فضای نمونه استفاده می‌کنند.در حالی که الگوریتم‌های آگاهانه با استفاده روش‌هایی مبتنی بر دانش در بارهٔ ساختار فضای جستجو، می‌کوشند تا زمان جستجو را کاهش دهند.
رده بندی
در کتاب راسل این الگوریتم‌ها به شکل زیر رده بندی شده‌اند.
الگوریتم‌های ناآگاهانه
الگوریتم نخست-پهنا
الگوریتم نخست-ژرفا
الگوریتم‌های آگاهانه
الگوریتم نخست-بهترین
الگوریتم مکاشفه‌ای
جستجوی ناآگاهانه
یک الگوریتم جستجوی ناآگاهانه الگوریتمی است که به ماهیت مساله کاری ندارد.از این رو می‌توانند به طور عمومی طراحی شوند و از همان طراحی برای محدودهٔ عظیمی از مسائل استفاده کنند، این امر نیاز به طراحی انتزاعی دارد. از جمله مشکلاتی که این چنین الگوریتم‌هایی دارند این است که اغلب فضای جستجو بسیار بزرگ است و نیازمند زمان زیادی (حتی برای نمونه‌های کوچک) می‌باشد.از این رو برای بالا بردن سرعت پردازش غالبا از الگوریتم‌های آگاهانه استفاده می‌کنند.
جستجوی لیست
الگوریتم‌های جستجوی لیست شاید از ابتدایی ترین انواع الگوریتم‌های جستجو باشند.هدف آن پیدا کردن یک عنصر از مجموعه‌ای از کلید هاست(ممکن است شامل اطلاعات دیگری مرتبط با آن کلید نیز باشد). ساده ترین این الگوریتم‌ها، الگوریتم جستجوی ترتیبی است که هر عنصر از لیست را با عنصر مورد نظر مقایسه می‌کند. زمان اجرای این الگوریتم از (O(n است وقتی که n تعداد عناصر در لیست باشد. اما می‌توان از روش دیگری استفاده کرد که نیازی به جستجوی تمام لیست نباشد.جستجوی دودویی اندکی از جستجوی خطی است.زمان اجرای آن از(O(lgn است.این روش برای لیستی با تعداد دادهٔ زیاد بسیار کار آمد تر از روش الگوریتم جستجوی ترتیبی است.اما در این روش لیست باید قبل از جستجو مرتب شده باشد.{{جستجو با میان یابی برای داده‌های مرتب شده با تعداد زیاد و توزیع یکنواخت، مناسب تر از جستجوی دودویی است.زمان اجرای آن به طور متوسط ((O(lg(lgn است ولی بدترین زمان اجرای آن (O(n می‌باشد. الگوریتم graver الگوریتم پله‌ای است که برای لیست‌های مرتب نشده استفاده می‌شود. جدول درهم‌سازی نیز برای جستجوی لیست به کار می‌رود. به طور متوسط زمان اجرای ثابتی دارد.اما نیاز به فضای اضافه داشته و بدترین زمان اجرای آن از(O(n است.
جستجوی درختی
الگوریتم‌های جستجوی درختی، قلب شیوه‌های جستجو برای داده‌های ساخت یافته هستند.مبنای اصلی جستجوی درختی، گره‌هایی است که از یک ساختمان داده گرفته شده‌اند. هر عنصر که بخواهد اضافه شود با داده‌های موجود در گره‌های درخت مقایسه می‌شود و به ساختار درخت اضافه می‌شود.با تغییر ترتیب داده‌ها و قرار دادن آنها در درخت، درخت با شیوه‌های مختلفی جستجو می‌شود. برای مثال سطح به سطح (جستجوی نخست-پهنا) یا پیمایش معکوس درخت (جستجوی نخست-ژرفا).از مثال‌های دیگر جستجوهای درختی می‌توان به جستجوی عمقی تکرار شونده، جستجوی عمقی محدود شده، جستجوی دوطرفه، جستجوی هزینه یکنواخت اشاره کرد.
جستجوی گراف
بسیاری از مسائل در نظریهٔ گراف می‌تواند با الگوریتم‌ها ی پیمایش درخت حل شوند، مثل الگوریتم دیکسترا، الگوریتم کروسکال، الگوریتم نزدیک ترین همسایه و الگوریتم پریم. می‌توان این الگوریتم‌ها را توسعه یافتهٔ الگوریتم‌های جستجوی درختی دانست.
جستجوی آگاهانه
در یک جستجوی آگاهانه، از نوع خاصی از مسائل به عنوان راهنما استفاده می‌شود.یک گونهٔ خوب یک جستجوی آگاهانه با کارایی قابل توجهی نسبت به جستجوی ناآگاهانه به وجود می‌آورد. الگوریتم‌های برجستهٔ کمی از جستجوی آگاهانهٔ یک لیست وجود دارد. یکی از این الگوریتم‌ها hash table با یک تابع hash که برمبنای نوع مساله‌ای که دردست است می‌باشد.بیشتر الگوریتم‌های جستجوی آگاهانه، بسطی از درخت‌ها هستند.همانند الگوریتم‌های ناآگاهانه، این الگوریتم‌ها برای گراف‌ها نیز می‌توانند به کار روند.
جستجوی خصمانه
در یک بازی مثل شطرنج، یک درخت بازی شامل تمام حرکات ممکن توسط هر دو بازیکن و نتایج حاصل از ترکیب این حرکات وجود دارد، و ما می‌توانیم این درخت را جستجو کرده و موثرترین استراتژی برای بازی را بیابیم. این چنین مسائلی دارای مشخصهٔ منحصر به فردی هستند.برنامه‌های بازی‌های رایانه‌ای، و همچنین فرم‌های هوش مصنوعی مثل برنامه ریزی ماشین‌ها، اغلب از الگوریتم‌های جستجو مثل الگوریتم minimax (می نیمیم مجموعه‌ای از ماکزیمم‌ها)، هرس کردن درخت جستجو و هرس کردن آلفا-بتا استفاده می‌کنند.
==الگوریتم اف اسکن==
(FSCAN) F-SCAN یک الگوریتم زمان بندی دیسک است که حرکت آرم و هد دیسک در سرویس دهی درخواست‌های خواندن و نوشتن را تعیین می‌کند. طی روبش تمام درخواست‌ها در صف اول داده‌ها ی اولیه هستند و تمام درخواست‌های جدید در صف داده‌های ثانویه قرار داده می‌شوند. بنا براین سرویس دهی به درخواست‌های جدید به تاخیر می‌افتد تا زمانی که تمام درخواست‌های قدیمی تحت پردازش قرار گیرد. هنگامی که روبش پایان می‌یابد آرم به تمام صف داده‌های اولیه برده می‌شود و دوباره سرتاسر آن شروع می‌شود.
تحلیل الگوریتم
الگوریتم F-SCAN مطابق N-Step-SCAN از چسبانکی آرم جلوگیری می‌کند در صورتی که در الگوریتم‌های دیگر مانند SSTF، SCAN و C-LOOK چنین امری اتفاق نمی‌افتد. چسبانکی آرم در الگوریتم‌های دیگر وقتی رخ می‌دهد که هجمه‌ای از درخواست‌ها برای مسیر مشترک موجب می‌شود تا آرم دیسک توقف پردازش در آن مسیر گردد، از این رو ترجیح داده می‌شود که هیچ جستجوئی برای درخواست‌های آن مسیری که در آن است مورد تایید واقع نشود، از آن جا که F-SCAN درخواست‌ها را به دو صف داده‌ها جدا می‌کند، روبرو شدن با درخواست‌های جدید به صف داده‌های در حال انتظار برده می‌شود، آرم روبش خود را تا مسیر بیرونی ادامه می‌دهد و از این رو چسبانکی پیش روی الگوریتم نیست. یک معاوضه آشکار وجود دارد به طوری که درخواست‌ها در صف داده‌های در حال انتظار باید انتظار طولانی تر تا برای به اجرا درآوردن بکشند، اما در مبادله F-SCAN برای تمام درخواست‌های رضایت بخش تر است.
دیگر متغیرها شامل موارد زیر می‌شود:
الگوریتم آسانسور –اسکن
LOOK (C-LOOK)
N-Step-SCAN
جستجو سه‌تایی
جستجو سه‌تایی
در علوم کامپیوتر رویه ی جستجو ترنری مهارتی برای پیدا کردن مقدار بیشینه و یا کمینه در توابع أکید است. در این رویه مشخص می‌کنیم که مقدار بیشینه یا کمینه تابع نمی‌تواند در یک سوم ابتدا یا انتهای دامنه ی تابع وجود داشته باشد. سپس همین شیوه را بر روی دو سوم باقی‌مانده به کار می‌بریم. جستجو سه‌تایی نمومه‌ای از روش الگوریتم_تقسیم_و_حل است
موتور جستجوی وب
موتور جستجوی وب (به انگلیسی: Web search engine) موتور جستجویی است که برای جستجوی اطلاعات تحت محیط وب طراحی شده‌است.
جستجوگر گوگل
جستجوی گوگل (به انگلیسی: Google search) یک موتور جستجو در وب است که تحت مالکیت گوگل قرار دارد. گوگل از راه این وب‌گاه روزانه صدها میلیون دلار دریافت می‌کند و این وب‌گاه در سال ۱۹۹۷ به وجود آمد. دامنهٔ اصلی این سایت در مه ۲۰۰۸ ۱۳۵ میلیون بار بازدید شده‌است. این موتور جستجو بیشترین بازدیدکننده در بین کاربران را دارد. موتور گوگل روزانه چند صد میلیون بار به طرق مختلف استفاده می‌شود. مهم ترین هدف گوگل یافتن متن مورد نظر در میان صفحات وب است. اما انواع دیگر اطلاعات به وسیله قسمت‌های دیگر آن مثل جستجوی تصاویر گوگل، نیز مورد جستجو قرار می‌گیرند. جستجوگر گوگل توسط لری پیج و سرگئی برین در سال ۱۹۹۷ ساخته شد. این جستجوگر به جز جستجوی واژگان، ۲۲ حالت جستجوی دیگر نیز دارد. مثل جستجوی مترادف‌ها، پیش‌بینی هوا، محدوده‌های زمانی (وقت محلی)، قیمت سهام، اطلاعات زلزله، زمان نمایش فیلم‌ها، اطلاعات فرودگاه و.... همچنین مختص اعداد، امکانات ویژه‌ای وجود دارد مانند بازه (۷۰...۸۰)، دماها، واحدهای پول و تبدیل اینها به هم، عبارات محاسباتی (\tan 30 + \ln y^3 ) و... ترتیب قرارگرفتن نتایج جستجوی گوگل بستگی به عاملی به نام رنک (به انگلیسی: Rank) صفحه دارد. جستجوی گوگل با به کاربردن عملگرهای جبر بولی مانند شمول و عدم شمول گزینه‌های زیادی را برای کاربران قابل تنظیم کرده‌است.(به انگلیسی: Advanced search)
بین‌المللی
گوگل به زبان‌ها و دامنه‌های مختلفی فعالیت می‌کند.
آفریکانس
آلبانیایی
آمهاری
عربی
آرامی
آذربایجانی
باسکی
بلاروسی
بنگالی
بیهاری
بوسنیایی
زبان برتون
بلغاری
خمر
زبان کاتالان
چینی (ساده)
چینی (سنتی)
زبان کرسی
کرواتی
چک
دانمارکی
زبان آلمانی
انگلیسی
اسپرانتو
استونیایی
فارویی
فیلیپینی
فنلاندی
فرانسوی
فریسی غربی
گالیشی
گرجی
آلمانی
یونانی
گوارانی
گجراتی
عبری
هندی
مجاری
ایسلندی
اندونزیایی
زبان اینترلینگوا
ایرلندی
ایتالیایی
ژاپنی
جاوه‌ای
کانارا
قزاقی
کره‌ای
کردی
قرقیزی
لائوسی
لاتین
لتونیایی
زبان لینگالایی
لیتوانیایی
مقدونی
مالایی
زبان مالایالم
مالتی
مائوری
مراتی
مولداویایی (زبان)
مغولی
نپالی
نروژی
نروژی (نو)
اوستی
زبان اوریه
پشتو
فارسی
لهستانی
پرتغالی (برزیل)
پرتغالی (پرتغال)
پنجابی
کویچوا
رومانیایی
رومنش
روسی
زبان گالیک اسکاتلندی
صربی
صربوکرواتی
زبان سوتو
زبان شونا
سندی
سینهالی
اسلواکیایی
اسلوونیایی
سومالی
اسپانیایی
زبان سوندایی
سواحیلی
سوئدی
تاگالوگ
تاجیک
تامیل
تاتار
تلوگو
تایلندی
زبان تیگرینیا
تونگا
ترکی
ترکمنی
زبان اکانی
اویغوری
اکراینی
اردو
ازبکی
ویتنامی
ولزی
خوزا
ییدیش
زبان یوروبایی
زولو
یاهو! جستجو
یاهو! جستجو (به انگلیسی: Yahoo! Search) یک موتور جستجوگر اینترنتی است که در ۱۹۹۵ توسط شرکت یاهو! راه‌اندازی شد. طبق آمار نت اپلیکیشنز (به انگلیسی: Net Applications) یاهو! جستجو دومین موتور جستجوگر پربازدید با ۶٬۴۲% بازدید موتورهای جویشگر پس از جستجوگر گوگل با ۸۵٬۳۵% میزان بازدید و بالاتر از موتور جویشگر بایدو با ۳٬۶۷% است.
زبان‌ها
یاهو! جستجو رابط جستجوگر خود را حداقل در ۳۸ زبان گوناگون و بین‌المللی در دسترس گذاشته‌است.
زبان‌ها
عربی
بلغاری
کاتالان
چینی ساده
چینی سنتی
کرواتی
چکی
دانمارکی
هلندی
انگلیسی
استونیایی
فنلاندی
فرانسوی
آلمانی
یونانی
عبری
مجارستانی
ایسلندی
اندونزیایی
ایتالیایی
ژاپنی
کره‌ای
لتونیایی
لیتوانیایی
مالایی
نروژی
فارسی
لهستانی
پرتغالی
رومانیایی
روسی
صربی
اسلواکیایی
اسلونیایی
اسپانیایی
سوئدی
تاگالوگ
تایلندی
ترکی استانبولی
ویتنامی
الگوریتم جستجوی عمق اول
در نظریهٔ گراف، جستجوی عمق اول (به انگلیسی: Depth-first Search، به‌اختصار DFS) یک الگوریتم پیمایش گراف است که برای پیمایش یا جستجوی یک درخت یا یک گراف به کار می‌رود.
استراتژی جستجوی عمق اول برای پیمایش گراف، همانطور که از نامش پیداست "جستجوی عمیق‌تر در گراف تا زمانی که امکان دارد" است.
چگونه کار می‌کند؟
الگوریتم از ریشه شروع می‌کند (در گراف‌ها و یا درخت‌های بدون ریشه راس دلخواهی به عنوان ریشه انتخاب می‌شود) و در هر مرحله همسایه‌های رأس جاری را از طریق یال‌های خروجی رأس جاری به ترتیب بررسی کرده و به محض روبه‌رو شدن با همسایه‌ای که قبلاً دیده نشده باشد، به صورت بازگشتی برای آن رأس به عنوان رأس جاری اجرا می‌شود. در صورتی که همهٔ همسایه‌ها قبلاً دیده شده باشند، الگوریتم عقب‌گرد می‌کند و اجرای الگوریتم برای رأسی که از آن به رأس جاری رسیده‌ایم، ادامه می‌یابد. به عبارتی الگوریتم تا آنجا که ممکن است، به عمق بیشتر و بیشتر می‌رود و در مواجهه با بن بست عقب‌گرد می‌کند. این فرایند تامادامیکه همهٔ رأس‌های قابل دستیابی از ریشه دیده شوند ادامه می‌یابد.
همچنین در مسائلی که حالات مختلف متناظر با رئوس یک گراف‌اند و حل مسئله مستلزم یافتن رأس هدف با خصوصیات مشخصی است، جستجوی عمق اول به صورت غیرخلاق عمل می‌کند. بدین‌ترتیب که هر دفعه الگوریتم به اولین همسایهٔ یک رأس در گراف جستجو و در نتیجه هر دفعه به عمق بیشتر و بیشتر در گراف می‌رود تا به رأسی برسد که همهٔ همسایگانش دیده شده‌اند که در حالت اخیر، الگوریتم به اولین رأسی بر می‌گردد که همسایهٔ داشته باشد که هنوز دیده نشده باشد. این روند تا جایی ادامه می‌یابد که رأس هدف پیدا شود و یا احتمالاً همهٔ گراف پیمایش شود. البته پیاده‌سازی هوشمندانهٔ الگوریتم با انتخاب ترتیب مناسب برای بررسی همسایه‌های دیده نشدهٔ رأس جاری به صورتی که ابتدا الگوریتم به بررسی همسایه‌ای بپردازد که به صورت موضعی و با انتخابی حریصانه به رأس هدف نزدیکتر است، امکان‌پذیر خواهد بود که معمولاً در کاهش زمان اجرا مؤثر است.
از نقطه نظر عملی، برای اجرای الگوریتم، از یک پشته (stack) استفاده می‌شود. بدین ترتیب که هر بار با ورود به یک رأس دیده نشده، آن رأس را در پشته قرار می‌دهیم و هنگام عقب‌گرد رأس را از پشته حذف می‌کنیم. بنابراین در تمام طول الگوریتم اولین عنصر پشته رأس در حال بررسی است. جزئیات پیاده‌سازی در ادامه خواهد آمد.
وقتی در گراف‌های بزرگی جستجو می‌کنیم که امکان ذخیرهٔ کامل آنها به علت محدودیت حافظه وجود ندارد، در صورتی که طول مسیر پیمایش شده توسط الگوریتم که از ریشه شروع شده، خیلی بزرگ شود، الگوریتم با مشکل مواجه خواهد شد. در واقع این راه‌حل ساده که "رئوسی را که تا به حال دیده‌ایم ذخیره کنیم" همیشه کار نمی‌کند. چراکه ممکن است حافظهٔ کافی برای این کار نداشته باشیم. البته این مشکل با محدود کردن عمق جستجو در هر بار اجرای الگوریتم حل می‌شود که در نهایت به الگوریتم تعمیق تکراری (Iterative Deepening) خواهد انجامید.
الگوریتم
پیمایش با انتخاب رأس r به عنوان ریشه آغاز می‌شود. r به عنوان یک رأس دیده شده برچسب می‌خورد. رأس دلخواه r_1 از همسایگان r انتخاب شده و الگوریتم به صورت بازگشتی از r_1 به عنوان ریشه ادامه می‌یابد.از این پس در هر مرحله وقتی در رأسی مانند v قرار گرفتیم که همهٔ همسایگانش دیده شده‌اند، اجرای الگوریتم را برای آن رأس خاتمه می‌دهیم. حال اگر بعد از اجرای الگوریتم با ریشهٔ r_1 همهٔ همسایگان r برچسب خورده باشند، الگوریتم پایان می‌یابد. در غیر این صورت رأس دلخواه r_2 از همسایگان r را که هنوز برچسب نخورده انتخاب می‌کنیم و جستجو را به صورت بازگشتی از r_2 به عنوان ریشه ادامه می‌دهیم. این روند تامادامیکه همهٔ همسایگان r برچسب نخورده‌اند ادامه می‌یابد.
البته پیمایش گراف برای تأمین هدفی صورت می‌گیرد. بر این اساس برای انعطاف پذیر ساختن الگوریتم در قبال کاربردهای مختلف، دو نوع عملیات preWORK و postWORK را به همراهِ بازدید از هر رأس یا یال انجام می‌دهیم، که preWORK در زمان برچسب خوردنِ رأسِ در حال بازدید، و postWORK بعد از بررسی هر یالِ خروجی از رأسِ در حال بازدید انجام خواهد شد. هر دوی این عملیات وابسته به هدفِ استفاده از الگوریتم، مشخص خواهند شد.
الگوریتم بازگشتی جستجوی اول عمق به صورت زير است. آرايه يک بعدی Visited تعيين می کند آيا راسی قبلاً ملاقات شده است يا خير
الگوریتم جستجوی اول سطح
در نظریهٔ گراف، جستجوی اول سطح (به انگلیسی: Breadth-first Search، به‌اختصار: BFS) یکی از الگوریتم‌های پیمایش گراف است.
استراتژی جستجوی سطح اول برای پیمایش گراف، همانطور که از نامش پیداست «جستجوی سطح به سطح گراف» است.
چگونه کار می‌کند؟
الگوریتم از ریشه شروع می‌کند (در گراف‌ها و یا درخت‌های بدون ریشه رأس دلخواهی به عنوان ریشه انتخاب می‌شود) و آن را در سطح یک قرار می‌دهد. سپس در هر مرحله همهٔ همسایه‌های رئوس آخرین سطح دیده شده را که تا به حال دیده نشده‌اند بازدید می‌کند و آنها را در سطح بعدی می‌گذارد. این فرایند زمانی متوقف می‌شود که همهٔ همسایه‌های رئوس آخرین سطح قبلاً دیده شده باشند. همچنین در مسائلی که حالات مختلف متناظر با رئوس یک گراف‌اند و حل مسئله مستلزم یافتن رأس هدف با خصوصیات مشخصی است که در عین حال در بین همهٔ رئوس هدف با آن خصوصیات به ریشه نزدیک‌ترین باشد، جستجوی سطح اول به صورت غیرخلاق عمل می‌کند. بدین ترتیب که الگوریتم هر دفعه همهٔ همسایه‌های یک رأس را بازدید کرده و سپس به سراغ رأس بعدی می‌رود و بنابراین گراف سطح به سطح پیمایش خواهد شد. این روند تا جایی ادامه می‌یابد که رأس هدف پیدا شود و یا احتمالاً همهٔ گراف پیمایش شود. براساس آنچه گفته شد پیاده‌سازی هوشمندانهٔ الگوریتم آنقدر مؤثر نخواهد بود.
از نقطه نظر عملی، برای پیاده‌سازی این الگوریتم از صف استفاده می‌شود. بدین ترتیب که در ابتدا ریشه در صف قرار می‌گیرد. سپس هر دفعه عنصر ابتدای صف بیرون کشیده شده، همسایگانش بررسی شده و هر همسایه‌ای که تا به حال دیده نشده باشد به انتهای صف اضافه می‌شود. جزئیات پیاده‌سازی در ادامه خواهد آمد.
الگوریتم
پیاده‌سازی این الگوریتم مشابه پیاده‌سازی جستجوی عمق اول است با این تفاوت که به جای پشته از صف استفاده می‌شود. در این جا نیز مانند جستجوی عمق اول، preWORK را برای انعطاف بیشتر الگوریتم در نظر می‌گیریم که در زمان بررسی کردن هر رأس خارج شده از صف انجام می‌شود.
الگوريتم جستجوی اول سطح به صورت زير است. آرايه Visited برای تعيين رئوس ملاقات شده بکار می رود. از يک صف برای نگهداشتن رئوس مجاور استفاده می شود. هر بار که راسی ملاقات می شود کليه رئوس مجاور آن در صف اضافه می شود. پيمايش از راسی که از صف برداشته می شود ادامه پيدا می کند.
مرتب‌سازی دایره‌ای
مرتب سازی دایره‌ای (به انگلیسی: Cycle sort) یا مرتب‌سازی درجا یا الگریتم مرتب‌سازی ناپایدار، یک مرتب سازی مقایسه‌ای که تئوری خوبی از نظر تعداد عناصر نوشته‌شده در آرایهٔ اصلی است، بر خلاف تمام الگوریتم‌های مرتب‌سازی. این بر اساس ایده‌ای است که جایگشت می‌تواندفاکتوری برای مرتب سازی باشد، که به صورت جداگانه چرخش برای بدست آمدن نتیجه ایجاد شود.
بر خلاف تمام الگوریتم‌های نزدیک به آن، داده‌ها در جای دیگر آرایه به سادگی نوشته نمی‌شوندتا آنها را از عملیات خارج کنیم. هر مقداردهی در زمان صفر صورت می‌گیرد اگر درآن زمان در مکان درست خودش موجود باشد، ویا در جای درس در یک زمان نوشته می‌شود. این مسابقه نیازمند دوباره کاری کمتری برای مرتب‌سازی درجا است. کم کردن تعداد نوشتن‌ها زمانی که تعداد زیادی از داده‌ها را قرار است که ذخیره کنیم بسیار سودمند است، مانند EEPROMها یا Flash memory که نوشتن عمر مفید دستگاه را کاهش می‌دهد. الگوریتم: الگوریتم زیر پیدا می‌کند با چرخش و دوراندن آن و نتیجهٔ مرتب شده را به ما می‌دهد. توجه داشته‌باشید که range(a, b) از مقدار a تا b – 1 است.
جستجوی ابتدا بهترین
جستجوی بهترین ابتدا (best-first search) یک الگوریتم جستجو است که یک گراف را با بسط دادن محتمل‌ترین نود که بنابر قوانین خاص انتخاب می‌شوند پیمایش می‌کند.
این نوع جستجو را به عنوان تخمین احتمال انتخاب نود N به وسیلهٔ heuristic evaluation function که به صورت کلی، ممکن است بر پایه توصیف N، توصیف هدف، اطلاعات جمع اوری شده به وسیلهٔ جستجو تا ان نقطه و هر گونه اطلاعات اضافی در زمینهٔ مساله توصیف می‌کند.
بعصی از نویسندگان از جستجوی اولویت بهترین‌ها استفاده می‌کنند تا به طور خاص به یک جستجو با یک اشاره کنند که تلاش می‌کند تا پیش‌بینی کند که چقدر پایان یک مسیر به راه حل نزدیکتر است، بنابر این ان مسیرهایی که نزدیکتر به جواب هستند اول بسط داده شوند. الگوریتم جستجوی یک نمونه از الگوریتم بهترین‌ها-اول است. الگوریتم بهترین‌ها-اول معمولاً برای پیدا کردن پیدا کردن مسیر در جستجوهای ترکیبی استفاده می‌شود.
6:48 pm
تاریخچه استفاده از ابزار و وسایل آموزشی در ایران
گرچه ممکن است کشورهای مختلف الزاماً از این مراحل گذر نکرده باشند ولی بیشتر کشورها با این مراحل روبرو بوده‌اند. در کشور ما از سال ۱۳۰۶ به بعد، بعضی از مدارس اقدام به ایجاد آزمایشگاه‌های فیزیک و شیمی و علوم زیستی کردند، اما نداشتن کادر متخصص، کمبود ابزار و وسایل و مواد مورد نیاز و عدم اعتقاد به کاربرد این وسایل و روش‌ها، سبب عدم موفقیت این مراکز و راکد ماندن فعالیت‌های آنان شد. در سال ۱۳۰۸ وزارت فرهنگ، اداره کل هنرهای زیبا را تاسیس کرد.
این اداره علاوه بر نظارت بر کلیه فعالیت‌های هنری، مسئولیت استفاده از وسایل سمعی و بصری مدارس را نیز عهده‌دار بود. ایجاد آزمایشگاه‌های سمعی و بصری، دانش‌سرای مقدماتی و دانش‌سرای عالی نیز جزء فعالیت‌های این اداره بود. در سال ۱۳۴۱ اداره‌ای به نام اداره آموزش فعالیت‌های سمعی و بصری در وزارت فرهنگ تشکیل گردید که بعداً با نام دفتر آموزش سمعی و بصری فعالیت‌های خود را ادامه داد. توجه به فیلم به عنوان یک رسانه آموزشی در سطح جهانی سبب گردید این اداره اقدام به تشکیل جشنواره‌های بین‌المللی فیلم‌های آموزشی کند. تلویزیون آموزشی در سال ۱۳۴۳ زیر نظر وزارت آموزش و پرورش تاسیس شد و کار خود را بعد از دو سال، با پخش برنامه‌های درسی در زمینه فیزیک، شیمی، جبر، علوم طبیعی، زبان و دستور فارسی شروع کرد. هدف از پخش این برنامه‌ها جبران کمبود معلم‌های متخصص و جبران کمبود آزمایشگاه‌ها بود، اما به علت عدم تطابق وقت آن با برنامه دبیران و مدارس پخش آن متوقف شد. در سال ۱۳۵۲ تهیه برنامه‌های آموزشی به سازمان رادیو و تلویزیون ملی ایران واگذار شد و برنامه‌های آموزشی با پخش دروس راهنمایی در سال ۱۳۵۳ مجدداً شروع به فعالیت کرد و همزمان حدود سه هزار دستگاه تلویزیون بین مدارس شهرهای بزرگ کشور توزیع شد. ولی برنامه‌های تلویزیون به دلیل عدم برنامه‌ریزی صحیح و عدم انتشار اطلاعات درست مربوط به زمان پخش، منجر به شکست گردید. در سال ۱۳۵۳ دوره فوق‌لیسانس تکنولوژی آموزشی تاسیس شد. گرچه قبل از این سال در دروس لیسانس تربیت معلم و علوم تربیتی، دروسی با عنوان‌های مقدمات تکنولوژی آموزشی، تولید و کاربرد مواد آموزشی یا نقش وسایل ارتباط جمعی در آموزش و پرورش گنجانده شده بود، اما در دوره فوق‌لیسانس دروسی از قبیل طراحی سیستمیک آموزشی، تهیه خودآموزها، روانشناسی تربیتی و یادگیری، آمار و سنجش نیز دیده می‌شود. مرحله بعدی تکنولوژی در ایران، ایجاد دانشکده مکاتبه‌ای ابوریحان بیرونی برای آموزش کارکنان دولت و با تکیه بر آموزگاران تاسیس شد. نحوه آموزش در دانشکده مکاتبه‌ای از طریق ارسال کتب و نوار شنیداری و گاه کلاس حضوری رفع اشکال بود. مرحله بعدی در ایران ایجاد دانشگاه آزاد ایران و دانشگاه پیام نور است که به نظر می‌رسد هدفشان همگانی کردن سطح آموزش باشد.
سیر تحول رشته تکنولوژی اموزشی در مغری زمین: سیر تحول رشته تکنولوژی اموزشی در مغرب زمین در یک قرن اخیر بر اساس تحولات به وقوع پیوسته در دیدگاههای معرفت شناسی، رویکردهای روانشناسی یادگیری و سایر علوم وابسته و مربوط به ارتباطات، سیستمها و تعلیم و تربیت، تعریف تکنولوژی آموزشی، دستخوش تحولات بنیادی شده است. قرن هجدهم و نوزدهم میلادی دوران شکوفایی و توسعه علمی همه جانبه مغرب زمین بود. در این دو قرن اکتشافات و اختراعات علمی در زمینه های گوناگون و ظهور نظریه پردازانی مانند روسو، یستالوزی، هربارت و فروبل در حوزه تعلیم و تربیت به وارد شدن علوم طبیعی در برنامه درسی مدارس منجر شد که این امر سبب سریعتر شدن رشد علمی و اجتماعی کشورهای غربی گردید. در نیمه دوم قرن نوزدهم آموزش و پرورش به مثابه یک علم اجتماعی جای خود را در میان سایر علوم باز کرد و دوره پیش از جنگ جهانی اول، امیدهای آموزشی تازه در سه جنبش جداگانه اما مرتبط به هم، به وقوع پیوست: جنبش مطالعه کودک، جنبش بررسی مدرسه و رشد مطالعات تجربی در آموزش و پرورش.
رایانه یا کامپیوتر (به انگلیسی: computer) ماشینی است که از آن برای پردازش اطلاعات استفاده می‌شود.
نام
در زبان انگلیسی «کامپیوتر» به دستگاه خودکاری می‌گفتند که محاسبات ریاضی را انجام می‌داد. بر پایهٔ «واژه‌نامه ریشه‌یابی Barnhart Concise» واژهٔ کامپیوتر در سال ۱۶۴۶ به زبان انگلیسی وارد گردید که به معنی «شخصی که محاسبه می‌کند» بوده‌است و سپس از سال ۱۸۹۷ به ماشین‌های محاسبه مکانیکی گفته می‌شد. در هنگام جنگ جهانی دوم «کامپیوتر» به زنان نظامی انگلیسی و آمریکایی که کارشان محاسبه مسیرهای شلیک توپ‌های بزرگ جنگی به وسیله ابزار مشابهی بود، اشاره می‌کرد .
البته در اوایل دهه ۵۰ میلادی هنوز اصطلاح ماشین حساب (computing machines) برای معرفی این ماشین‌ها به‌کار می‌رفت. پس از آن عبارت کوتاه‌تر کامپیوتر (computer) به‌جای آن به‌کار گرفته شد. ورود این ماشین به ایران در اوائل دهه ۱۳۴۰ بود و در فارسی از آن زمان به آن «کامپیوتر» می‌گفتند. واژه رایانه در دو دهه اخیر در فارسی رایج شده است.
برابر این واژه در زبان‌های دیگر حتماً همان واژه زبان انگلیسی نیست. در زبان فرانسوی واژه "ordinateur"، که به معنی «سازمان‌ده» یا «ماشین مرتب‌ساز» است، به‌کار می‌رود. در اسپانیایی "ordenador" با معنایی مشابه استفاده می‌شود، همچنین در دیگر کشورهای اسپانیایی زبان computadora بصورت انگلیسی‌مآبانه‌ای ادا می‌شود. در پرتغالی واژه computador به‌کار می‌رود که از واژه computar گرفته شده و به معنای «محاسبه کردن» می‌باشد. در ایتالیایی واژه "calcolatore" که معنای ماشین حساب بکار می‌رود که بیشتر روی ویژگی حسابگری منطقی آن تاکید دارد. در سوئدی رایانه "dator" خوانده می‌شود که از "data" (داده‌ها) برگرفته شده‌است. به فنلاندی "tietokone" خوانده می‌شود که به معنی «ماشین اطلاعات» می‌باشد. اما در زبان ایسلندی توصیف شاعرانه‌تری بکار می‌رود، «tölva» که واژه‌ایست مرکب و به معنای «زن پیشگوی شمارشگر» می‌باشد. در چینی رایانه «dian nao» یا «مغز برقی» خوانده می‌شود. در انگلیسی واژه‌ها و تعابیر گوناگونی استفاده می‌شود، به‌عنوان مثال دستگاه داده‌پرداز («
data processing machine»).
معنای واژهٔ فارسی رایانه
واژهٔ رایانه از مصدر رایانیدن ساخته شده که در فارسی میانه به شکلِ rāyēnīdan و به معنای «سنجیدن، سبک و سنگین کردن، مقایسه کردن» یا «مرتّب کردن، نظم بخشیدن و سامان دادن» بوده‌است. این مصدر در زبان فارسی میانه یا همان پهلوی کاربرد فراوانی داشته و مشتق‌های زیادی نیز از آن گرفته شده بوده. برایِ مصدر رایانیدن/ رایاندن در فرهنگ واژهً دهخدا چنین آمده:
رایاندن
[ دَ ] (مص) رهنمائی نمودن به بیرون. هدایت کردن. (ناظم الاطباء).
شکلِ فارسی میانهٔ این واژه rāyēnīdan بوده و اگر می‌خواسته به فارسی نو برسد به شکل رایانیدن/ رایاندن درمی‌آمده. (بسنجید با واژه‌یِ فارسیِ میانه‌یِ āgāhēnīdan که در فارسیِ نو آگاهانیدن/ آگاهاندن شده‌است).
این واژه از ریشه‌یِ فرضیِ ایرانیِ باستانِ –radz* است که به معنایِ «مرتّب کردن» بوده. این ریشه به‌صورتِ –rad به فارسیِ باستان رسیده و به شکلِ rāy در فارسیِ میانه (پهلوی) به‌کار رفته. از این ریشه ستاک‌هایِ حالِ و واژه‌هایِ زیر در فارسیِ میانه و نو به‌کار رفته‌اند:
-ā-rādz-a*یِ ایرانیِ باستان> -ā-rāy ِ فارسی میانه که در واژه‌یِ آرایشِ فارسیِ نو دیده می‌شود.
-pati-rādz-a*یِ ایرانیِ باستان> -pē-rāy ِ فارسی میانه که در واژه‌یِ پیرایشِ فارسیِ نو دیده می‌شود؛ و
-rādz-ta*یِ ایرانیِ باستان> rāst ِ فارسی میانه که در واژه‌یِ راستِ فارسیِ نو دیده می‌شود.
این ریشه‌یِ ایرانی از ریشه‌یِ هندواروپاییِ -reĝ* به معنایِ «مرتّب کردن و نظم دادن» آمده‌است. از این ریشه در
هندی rāj-a به معنیِ «هدایت‌کننده، شاه» (یعنی کسی که نظم می‌دهد)؛
لاتینی rect-us به معنیِ «راست، مستقیم»،
فرانسه di-rect به معنیِ «راست، مستقیم»،
آلمانی richt به معنیِ «راست، مستقیم کردن» و
انگلیسی right به معنیِ «راست، مستقیم، درست»
برجای مانده‌است.
در فارسیِ نو پسوندِ -ـه (= /e/ در فارسی رسمی ایران و /a/ در فارسی رسمی افغانستان و تاجیکستان) را به ستاکِ حالِ فعل‌ها می‌چسبانند تا نامِ ابزارِ آن فعل‌ها به‌دست آید (البته با این فرمول مشتق‌های دیگری نیز ساخته می‌شود، امّا در اینجا تنها نامِ ابزار مدِّ نظر است)؛ برای نمونه از
مالـ- (یعنی ستاکِ حالِ مالیدن) + -ـه، ماله «ابزار مالیدنِ سیمان و گچِ خیس»
گیر- (یعنی ستاکِ حالِ گرفتن) + -ـه، گیره «ابزار گرفتن»
پوشـ- (یعنی ستاکِ حالِ پوشیدن) + -ـه، پوشه «ابزار پوشیدن» (خود را جایِ کاغذهایی بگذارید که پوشه را می‌پوشند!)
رسانـ- (یعنی ستاکِ حالِ رساندن) + -ـه، رسانه «ابزار رساندنِ اطّلاعات و برنامه‌هایِ دیداری و شنیداری»
حاصل می‌گردد.
در فارسیِ نو پسوندِ -ـه (= e- یا همان a-) را به ستاکِ حالِ "رایانیدن" یعنی رایانـ- چسبانده‌اند تا نامِ ابزارِ این فعل ساخته شود؛ یعنی "رایانه" به معنایِ «ابزارِ نظم بخشیدن و سازماندهی (ِ داده‌ها)» است.
سازندگان این واژه به واژه‌یِ فرانسویِ این مفهوم، یعنی ordinateurتوجّه داشته‌اند
که در فرانسه از مصدرِ ordre«ترتیب و نظم دادن و سازمان بخشیدن» ساخته شده. به هرحال، معنادهیِ واژه‌یِ رایانه برایِ این دستگاه جامع‌تر و رساتر از کامپیوتر است. یادآور می‌شود که computerبه معنایِ «حسابگر» یا «مقایسه‌گر» است، حال آن‌که کارِ این دستگاه براستی فراتر از "حساب کردن" است.
گرچه ممکن است کشورهای مختلف الزاماً از این مراحل گذر نکرده باشند ولی بیشتر کشورها با این مراحل روبرو بوده‌اند. در کشور ما از سال ۱۳۰۶ به بعد، بعضی از مدارس اقدام به ایجاد آزمایشگاه‌های فیزیک و شیمی و علوم زیستی کردند، اما نداشتن کادر متخصص، کمبود ابزار و وسایل و مواد مورد نیاز و عدم اعتقاد به کاربرد این وسایل و روش‌ها، سبب عدم موفقیت این مراکز و راکد ماندن فعالیت‌های آنان شد. در سال ۱۳۰۸ وزارت فرهنگ، اداره کل هنرهای زیبا را تاسیس کرد.
این اداره علاوه بر نظارت بر کلیه فعالیت‌های هنری، مسئولیت استفاده از وسایل سمعی و بصری مدارس را نیز عهده‌دار بود. ایجاد آزمایشگاه‌های سمعی و بصری، دانش‌سرای مقدماتی و دانش‌سرای عالی نیز جزء فعالیت‌های این اداره بود. در سال ۱۳۴۱ اداره‌ای به نام اداره آموزش فعالیت‌های سمعی و بصری در وزارت فرهنگ تشکیل گردید که بعداً با نام دفتر آموزش سمعی و بصری فعالیت‌های خود را ادامه داد. توجه به فیلم به عنوان یک رسانه آموزشی در سطح جهانی سبب گردید این اداره اقدام به تشکیل جشنواره‌های بین‌المللی فیلم‌های آموزشی کند. تلویزیون آموزشی در سال ۱۳۴۳ زیر نظر وزارت آموزش و پرورش تاسیس شد و کار خود را بعد از دو سال، با پخش برنامه‌های درسی در زمینه فیزیک، شیمی، جبر، علوم طبیعی، زبان و دستور فارسی شروع کرد. هدف از پخش این برنامه‌ها جبران کمبود معلم‌های متخصص و جبران کمبود آزمایشگاه‌ها بود، اما به علت عدم تطابق وقت آن با برنامه دبیران و مدارس پخش آن متوقف شد. در سال ۱۳۵۲ تهیه برنامه‌های آموزشی به سازمان رادیو و تلویزیون ملی ایران واگذار شد و برنامه‌های آموزشی با پخش دروس راهنمایی در سال ۱۳۵۳ مجدداً شروع به فعالیت کرد و همزمان حدود سه هزار دستگاه تلویزیون بین مدارس شهرهای بزرگ کشور توزیع شد. ولی برنامه‌های تلویزیون به دلیل عدم برنامه‌ریزی صحیح و عدم انتشار اطلاعات درست مربوط به زمان پخش، منجر به شکست گردید. در سال ۱۳۵۳ دوره فوق‌لیسانس تکنولوژی آموزشی تاسیس شد. گرچه قبل از این سال در دروس لیسانس تربیت معلم و علوم تربیتی، دروسی با عنوان‌های مقدمات تکنولوژی آموزشی، تولید و کاربرد مواد آموزشی یا نقش وسایل ارتباط جمعی در آموزش و پرورش گنجانده شده بود، اما در دوره فوق‌لیسانس دروسی از قبیل طراحی سیستمیک آموزشی، تهیه خودآموزها، روانشناسی تربیتی و یادگیری، آمار و سنجش نیز دیده می‌شود. مرحله بعدی تکنولوژی در ایران، ایجاد دانشکده مکاتبه‌ای ابوریحان بیرونی برای آموزش کارکنان دولت و با تکیه بر آموزگاران تاسیس شد. نحوه آموزش در دانشکده مکاتبه‌ای از طریق ارسال کتب و نوار شنیداری و گاه کلاس حضوری رفع اشکال بود. مرحله بعدی در ایران ایجاد دانشگاه آزاد ایران و دانشگاه پیام نور است که به نظر می‌رسد هدفشان همگانی کردن سطح آموزش باشد.
سیر تحول رشته تکنولوژی اموزشی در مغری زمین: سیر تحول رشته تکنولوژی اموزشی در مغرب زمین در یک قرن اخیر بر اساس تحولات به وقوع پیوسته در دیدگاههای معرفت شناسی، رویکردهای روانشناسی یادگیری و سایر علوم وابسته و مربوط به ارتباطات، سیستمها و تعلیم و تربیت، تعریف تکنولوژی آموزشی، دستخوش تحولات بنیادی شده است. قرن هجدهم و نوزدهم میلادی دوران شکوفایی و توسعه علمی همه جانبه مغرب زمین بود. در این دو قرن اکتشافات و اختراعات علمی در زمینه های گوناگون و ظهور نظریه پردازانی مانند روسو، یستالوزی، هربارت و فروبل در حوزه تعلیم و تربیت به وارد شدن علوم طبیعی در برنامه درسی مدارس منجر شد که این امر سبب سریعتر شدن رشد علمی و اجتماعی کشورهای غربی گردید. در نیمه دوم قرن نوزدهم آموزش و پرورش به مثابه یک علم اجتماعی جای خود را در میان سایر علوم باز کرد و دوره پیش از جنگ جهانی اول، امیدهای آموزشی تازه در سه جنبش جداگانه اما مرتبط به هم، به وقوع پیوست: جنبش مطالعه کودک، جنبش بررسی مدرسه و رشد مطالعات تجربی در آموزش و پرورش.
رایانه یا کامپیوتر (به انگلیسی: computer) ماشینی است که از آن برای پردازش اطلاعات استفاده می‌شود.
نام
در زبان انگلیسی «کامپیوتر» به دستگاه خودکاری می‌گفتند که محاسبات ریاضی را انجام می‌داد. بر پایهٔ «واژه‌نامه ریشه‌یابی Barnhart Concise» واژهٔ کامپیوتر در سال ۱۶۴۶ به زبان انگلیسی وارد گردید که به معنی «شخصی که محاسبه می‌کند» بوده‌است و سپس از سال ۱۸۹۷ به ماشین‌های محاسبه مکانیکی گفته می‌شد. در هنگام جنگ جهانی دوم «کامپیوتر» به زنان نظامی انگلیسی و آمریکایی که کارشان محاسبه مسیرهای شلیک توپ‌های بزرگ جنگی به وسیله ابزار مشابهی بود، اشاره می‌کرد .
البته در اوایل دهه ۵۰ میلادی هنوز اصطلاح ماشین حساب (computing machines) برای معرفی این ماشین‌ها به‌کار می‌رفت. پس از آن عبارت کوتاه‌تر کامپیوتر (computer) به‌جای آن به‌کار گرفته شد. ورود این ماشین به ایران در اوائل دهه ۱۳۴۰ بود و در فارسی از آن زمان به آن «کامپیوتر» می‌گفتند. واژه رایانه در دو دهه اخیر در فارسی رایج شده است.
برابر این واژه در زبان‌های دیگر حتماً همان واژه زبان انگلیسی نیست. در زبان فرانسوی واژه "ordinateur"، که به معنی «سازمان‌ده» یا «ماشین مرتب‌ساز» است، به‌کار می‌رود. در اسپانیایی "ordenador" با معنایی مشابه استفاده می‌شود، همچنین در دیگر کشورهای اسپانیایی زبان computadora بصورت انگلیسی‌مآبانه‌ای ادا می‌شود. در پرتغالی واژه computador به‌کار می‌رود که از واژه computar گرفته شده و به معنای «محاسبه کردن» می‌باشد. در ایتالیایی واژه "calcolatore" که معنای ماشین حساب بکار می‌رود که بیشتر روی ویژگی حسابگری منطقی آن تاکید دارد. در سوئدی رایانه "dator" خوانده می‌شود که از "data" (داده‌ها) برگرفته شده‌است. به فنلاندی "tietokone" خوانده می‌شود که به معنی «ماشین اطلاعات» می‌باشد. اما در زبان ایسلندی توصیف شاعرانه‌تری بکار می‌رود، «tölva» که واژه‌ایست مرکب و به معنای «زن پیشگوی شمارشگر» می‌باشد. در چینی رایانه «dian nao» یا «مغز برقی» خوانده می‌شود. در انگلیسی واژه‌ها و تعابیر گوناگونی استفاده می‌شود، به‌عنوان مثال دستگاه داده‌پرداز («
data processing machine»).
معنای واژهٔ فارسی رایانه
واژهٔ رایانه از مصدر رایانیدن ساخته شده که در فارسی میانه به شکلِ rāyēnīdan و به معنای «سنجیدن، سبک و سنگین کردن، مقایسه کردن» یا «مرتّب کردن، نظم بخشیدن و سامان دادن» بوده‌است. این مصدر در زبان فارسی میانه یا همان پهلوی کاربرد فراوانی داشته و مشتق‌های زیادی نیز از آن گرفته شده بوده. برایِ مصدر رایانیدن/ رایاندن در فرهنگ واژهً دهخدا چنین آمده:
رایاندن
[ دَ ] (مص) رهنمائی نمودن به بیرون. هدایت کردن. (ناظم الاطباء).
شکلِ فارسی میانهٔ این واژه rāyēnīdan بوده و اگر می‌خواسته به فارسی نو برسد به شکل رایانیدن/ رایاندن درمی‌آمده. (بسنجید با واژه‌یِ فارسیِ میانه‌یِ āgāhēnīdan که در فارسیِ نو آگاهانیدن/ آگاهاندن شده‌است).
این واژه از ریشه‌یِ فرضیِ ایرانیِ باستانِ –radz* است که به معنایِ «مرتّب کردن» بوده. این ریشه به‌صورتِ –rad به فارسیِ باستان رسیده و به شکلِ rāy در فارسیِ میانه (پهلوی) به‌کار رفته. از این ریشه ستاک‌هایِ حالِ و واژه‌هایِ زیر در فارسیِ میانه و نو به‌کار رفته‌اند:
-ā-rādz-a*یِ ایرانیِ باستان> -ā-rāy ِ فارسی میانه که در واژه‌یِ آرایشِ فارسیِ نو دیده می‌شود.
-pati-rādz-a*یِ ایرانیِ باستان> -pē-rāy ِ فارسی میانه که در واژه‌یِ پیرایشِ فارسیِ نو دیده می‌شود؛ و
-rādz-ta*یِ ایرانیِ باستان> rāst ِ فارسی میانه که در واژه‌یِ راستِ فارسیِ نو دیده می‌شود.
این ریشه‌یِ ایرانی از ریشه‌یِ هندواروپاییِ -reĝ* به معنایِ «مرتّب کردن و نظم دادن» آمده‌است. از این ریشه در
هندی rāj-a به معنیِ «هدایت‌کننده، شاه» (یعنی کسی که نظم می‌دهد)؛
لاتینی rect-us به معنیِ «راست، مستقیم»،
فرانسه di-rect به معنیِ «راست، مستقیم»،
آلمانی richt به معنیِ «راست، مستقیم کردن» و
انگلیسی right به معنیِ «راست، مستقیم، درست»
برجای مانده‌است.
در فارسیِ نو پسوندِ -ـه (= /e/ در فارسی رسمی ایران و /a/ در فارسی رسمی افغانستان و تاجیکستان) را به ستاکِ حالِ فعل‌ها می‌چسبانند تا نامِ ابزارِ آن فعل‌ها به‌دست آید (البته با این فرمول مشتق‌های دیگری نیز ساخته می‌شود، امّا در اینجا تنها نامِ ابزار مدِّ نظر است)؛ برای نمونه از
مالـ- (یعنی ستاکِ حالِ مالیدن) + -ـه، ماله «ابزار مالیدنِ سیمان و گچِ خیس»
گیر- (یعنی ستاکِ حالِ گرفتن) + -ـه، گیره «ابزار گرفتن»
پوشـ- (یعنی ستاکِ حالِ پوشیدن) + -ـه، پوشه «ابزار پوشیدن» (خود را جایِ کاغذهایی بگذارید که پوشه را می‌پوشند!)
رسانـ- (یعنی ستاکِ حالِ رساندن) + -ـه، رسانه «ابزار رساندنِ اطّلاعات و برنامه‌هایِ دیداری و شنیداری»
حاصل می‌گردد.
در فارسیِ نو پسوندِ -ـه (= e- یا همان a-) را به ستاکِ حالِ "رایانیدن" یعنی رایانـ- چسبانده‌اند تا نامِ ابزارِ این فعل ساخته شود؛ یعنی "رایانه" به معنایِ «ابزارِ نظم بخشیدن و سازماندهی (ِ داده‌ها)» است.
سازندگان این واژه به واژه‌یِ فرانسویِ این مفهوم، یعنی ordinateurتوجّه داشته‌اند
که در فرانسه از مصدرِ ordre«ترتیب و نظم دادن و سازمان بخشیدن» ساخته شده. به هرحال، معنادهیِ واژه‌یِ رایانه برایِ این دستگاه جامع‌تر و رساتر از کامپیوتر است. یادآور می‌شود که computerبه معنایِ «حسابگر» یا «مقایسه‌گر» است، حال آن‌که کارِ این دستگاه براستی فراتر از "حساب کردن" است.