সন্নিবেশিত এই পদ্ধতিতে কার্যকর তথ্য ব্যাক-আপের অ্যালগরিদমের মধ্যে কার্যকর তথ্য ব্যাক-আপের জন্য ব্যবহৃত হবে। এই পদ্ধতিতে ডাটা কাঠামো ও সিস্টেমের বাঁধার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য দুইটি সাধারণ পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। এই গাইডটি এমবেড করার জন্য উভয় ধাপের মধ্যে উপস্থিত রয়েছে যা নির্ভর করে এই নির্দেশে।

লিনিয়ার সন্ধান

প্রত্যেক নির্দিষ্ট তথ্যের জন্য প্রত্যেক নির্দিষ্ট রেখার স্ক্যান করে । লক্ষ্যের মান খুঁজে পাওয়া যাবে না অথবা তালিকা শেষ না হওয়া পর্যন্ত । এটা সহজ এবং কার্যকর তথ্য ধারণ করে ।

অনুসন্ধানযোগ্য নতুন তথ্য:

  • অ্যারের মধ্যে লুপ তৈরি করুন।
  • লক্ষ্যের সাথে প্রত্যেক অংশ তুলনা করো ।
  • একটি মিল পাওয়া গেলে, সূচীটি ফিরে এসো ।
  • লুপটি কোনো মিল ছাড়াই সম্পূর্ণ হলে, কোনো ধরনের ফিরে আসা যায়নি।

উদাহরণের কোড:

[[F] C[FOP]:[FLT]

specSctTI [[/], most deopystify(") - এর মাপ, misperst; get igt; y ও gt; y+NECT [RON] < } অনুপস্থিত [/ }, iifname >

বাইনারি সন্ধান

বাইনারি অনুসন্ধানের জন্য একটি নির্দিষ্ট মাপের প্রতিটি প্রতি অর্ধ- রেখার মধ্যে ভাগ ও বিভক্ত করে। বৃহৎ তথ্য খোঁজার জন্য throg-টি ব্যবহার করা বাঞ্ছনীয়।

বাইনারি অনুসন্ধানের জন্য সঞ্চালনযোগ্য ধাপ:

  • প্রাথমিক নিম্ন এবং উচ্চ মাত্রার অঙ্ক নির্ধারণ করুন ।
  • সূচি গণনা করো ।
  • লক্ষ্যের সাথে মাঝখানের অংশ তুলনা করো।
  • সমান হলে, মাঝের ইন্ডেক্সটি ফেরত দাও।
  • লক্ষ্য যদি কম হয়, তাহলে মধ্য-১ এর চেয়ে উচ্চ মানের সমন্বয় করুন ।
  • লক্ষ্য আরও বড় হলে মধ্য + ১ এর চেয়ে নিম্ন মানের সাথে মানিয়ে নিন।
  • টার্গেট পাওয়া না যাওয়া পর্যন্ত রি-চার্জ করা হবে অথবা কম বেশি।

উদাহরণের কোড:

[[F] C[FOP]:[FLT]

ncccic; nark [[[], normaler of most) nard most = nx; normals = উচ্চ মাত্রা ০; ১ = উচ্চ মানের; উচ্চ মানের; উচ্চ মানের [ol) [- নিম্ন মানের] [- নিম্ন মানের] [/ No]] < normal] [ এবং / s]] এর মধ্যে প্রদর্শিত]; //[/ > > > [-র তুলনায় কম]] < s] < spartr - >

ডান অনুসন্ধান পদ্ধতি বেছে নিন

সাইডবার এবং বাইনারি মধ্যে যে পছন্দ হবে তার মান এবং আকার অনুসারে তথ্য বা আকার অনুসারে সাইডবার নির্ভর করে। ক্ষুদ্র বা অ‌ধাতু তথ্য অনুসন্ধানের জন্য নিকট প্রয়োজনীয়। কিন্তু বাইনারি সন্ধান বড় মাপের জন্য উপযুক্ত, যেখানে গুরুতরভাবে অনুষ্ঠানগুলো প্রতিনিধিত্ব করে।