尽管暴力线性搜索（检查向量中的每个元素直到找到匹配项）具有 O(n) 的时间复杂度，但在特定情况下它是可以接受的。关键因素是在实际性能与实施复杂性、精度需求或数据特征之间取得平衡。当数据集很小时，维护更复杂结构（例如索引或树）的开销通常超过线性扫描的成本。同样，需要保证精度或处理动态数据的应用程序可能会优先使用暴力方法，以避免近似误差或更新成本。 让我们详细探讨这些情况。
首先，对于小型数据集或不频繁的查询，暴力搜索是实用的。 例如，包含 100 个条目的配置文件或包含 50 个项目的用户权限列表不会从高级搜索优化中受益。 在这种情况下，O(n) 和 O(log n) 之间的实际运行时差异可以忽略不计（通常是微秒级），并且不值得费力实施二叉搜索树或哈希表。 同样，处理有限数据的一次性脚本或内部工具（例如，解析包含 200 行的 CSV）可以使用线性搜索而不会受到性能损失。 开发人员通常会在此处选择简单性：编写一个 for 循环比集成第三方索引库以获得边际收益更快且不易出错。
其次，暴力搜索可确保 100% 的准确性，这在金融、医疗保健或安全系统等高风险领域至关重要。 近似最近邻 (ANN) 算法或基于哈希的搜索会牺牲准确性来换取速度，可能会错过有效的匹配项。 例如，针对关键案例的简短列表验证医疗患者的 ID 必须返回准确的结果，即使需要额外的几毫秒。 同样，实时控制系统（例如，机器人或航空航天）可能会使用线性搜索进行传感器数据验证，以避免概率数据结构出现误报。 当错误不可接受时，正确性保证证明了线性成本的合理性。
最后，动态或未排序的数据通常使暴力搜索成为最实际的选择。 如果一个向量经常更新（例如，小型商店的实时库存跟踪器），则维护排序结构或索引需要不断的重新平衡，这会增加复杂性和运行时开销。 例如，一个同步包含 300 个项目的待办事项列表的移动应用程序在线性搜索期间（而不是每次重建索引）可能表现更好。 同样，未排序的数据（例如，带有时间戳的日志条目）在使用二分查找之前需要排序，这会增加预处理步骤，从而抵消了速度优势。 在这些情况下，暴力搜索简化了代码库并避免了隐藏成本。