潜在应用实例1：大数据快速搜索，颠覆现有大数据搜索应用

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来源：中为咨询www.zwzyzx.com 【日期：2016-08-23 17:51:34】【打印】【关闭】

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在大数据中进行快速搜索，这是一项适用于量子计算的计算任务。经典算法只能是一个接一个地搜寻，直到找到所要的目标为止。比如从N个未分类的客户中寻找出某个特定的客户，这种算法平均地讲要寻找N/2次，才能以1/2的概率找到。然而这样的搜索效率十分低下，对于各种大数据的应用场景基本不存在应用价值。

格洛弗（Grover）构造了量子搜索算法，实现了大数据的快速搜索。具体而言，Gover量子搜索算法对无序数据库进行搜索可以平方根的程度加速实现。例如，要从有着100万个号码的电话本中找出某个指定号码，经典方法是一个个找，平均要找50万次，才能以一般的可能性找到所要电话号码。Grover的量子算法是每查询一次可以同时检查所有100万个号码。由于量子计算的特殊性，这种搜索操作运算重复1000（即N的平方根）次后，获得正确答案的几率为1／2。但若再多重复操作几次之后，找到需要的电话号码的概率近似于1。Grover算法的用途很广，可以寻找最大值、最小值、平均值等，也可以用于下棋，这就具有了广阔的实际应用价值。

大数据市场规模逐年上涨，对数据搜索需求旺盛。根据易观智库的的《中国大数据整体市场趋势报告》，2014年中国进入大数据应用市场快速爆发期，增长速度接近平均每年30%。预计2017年将达到170亿元的市场规模。

中国大数据市场规模