UMA MENSURAÇÃO DO DESEMPENHO ENTRE OS ALGORITMOS DE BUSCA BINÁRIA TRADICIONAL E DE BUSCA BINÁRIA BUIATTI

Resumen

Este trabalho de iniciação científica apresenta uma medição de performance detalhada do desempenho entre o algoritmo de busca binária tradicional e a busca binária Buiatti, uma inovadora variação adaptativa. Embora a busca binária tradicional seja amplamente reconhecida por sua notável eficiência em listas ordenadas, com uma complexidade de tempo de O(logn), sua eficácia é comprovadamente reduzida em cenários onde os dados apresentam distribuições não uniformes ou quando existem padrões de acesso que são previsíveis. Neste contexto desafiador, a busca binária Buiatti emerge como uma alternativa promissora, projetada para otimizar a performance ao introduzir ajustes dinâmicos e inteligentes no ponto de divisão da lista, inspirados em conceitos de algoritmos adaptativos. A metodologia adotada para esta investigação, fundamentada em obras teóricas clássicas da análise de algoritmos como as de Cormen et al. (2009), Bentley (1999) e Sedgewick e Wayne (2011), consistiu na implementação cuidadosa das duas versões do algoritmo. Posteriormente, foram conduzidos testes empíricos exaustivos, utilizando diferentes cenários de entrada, como listas com distribuições não uniformes e padrões de acesso específicos. A medição de performance dos resultados foi rigorosa, considerando métricas cruciais de desempenho, como o tempo de execução e o uso de memória. Os resultados preliminares, obtidos a partir da aplicação dos algoritmos em listas com distribuição de dados uniforme, indicam que a busca binária Buiatti apresenta ganhos de desempenho consistentemente mensuráveis, sugerindo seu potencial para otimizar operações de busca em contextos específicos.