查找searching

查找searching

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在有序数列中查找某一个数据时候的算法设计

查找表的分类

静态查找表：只进行查找操作

动态查找表：不断的插入不存在，删除已存在

查找表的操作

查找、插入、删除

查找也叫检索，是根据给定的某个值，在表中确定一个关键字等于给定值的记录或数据元素。

关键字,是数据元素中某个数据项的值，它可以标识一个数据元素

查找方法评价

查找速度

占用存储空间多少

算法本身复杂程度

平均查找长度ASL(Average Search Length)：为确定记录在表中的位置，需将关键字和给定值进行比较的平均次数

针对静态查找表，主要方法有

###顺序查找 ：

查找过程是从表的一端开始逐个进行记录的关键字和给定值的比较

二分查找 ：

查找过程是每次将待查记录所在区间缩小一半，适用条件是采用顺序存储结构的有序表。

算法实现：

��设表长为n，low、high和mid分别指向待查元素所在区间的上界、下界和中点,k为给定值。

初始时，令low=1,high=n,mid=(low+high)/2。 让k与mid指向的记录比较。

若k==d[mid].key，查找成功；

若k小于r[mid].key，则high=mid-1；

若k>r[mid].key，则low=mid+1；

重复上述操作，直至low>high时，查找失败。

具体的实现，还记得堆这个数据结构吗？或者是二叉搜索树吗？可以参看数据结构（三）:非线性逻辑结构-特殊的二叉树结构：堆、哈夫曼树、二叉搜索树、平衡二叉搜索树、红黑树、线索二叉树

判定树：描述查找过程的二叉树

有n个结点的判定树的深度为[log2n]+1

折半查找法在查找过程中进行的比较次数最多不超过其判定树的深度��

分块查找

查找过程：将表分成几块，块内无序，块间有序；先确定待查记录所在块，再在块内查找

适用条件：分块有序表

算法实现

用数组存放待查记录,每个数据元素至少含有关键字域

建立索引表，每个索引表结点含有最大关键字域和指向本块第一个结点的指针

哈希查找

可以参看我的博客《散列表》

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动态查找表

左右子树都是二叉树

二叉顺序树：左子树都小于根节点，右子树都大于根节点

它的特点很奇葩，分左右，直接先和节点比较，（从根节点开始）逐渐向下走，遍历。。。（一定不能从叶节点，叶节点作为循环的控制语句，查不到就失败返回-1）

查找不成功的时候要插入（如新设备，直接在设备连表里插入新设备）等于说是更新一次数据节点（直接在叶子处，将叶子的左右子树的指针指向另外一个要插入的数据节点）

删除的时候最简单的是叶子节点：直接使之为空NULL。

有一个特征：节点的任意一个子节点要比其双亲节点数据都要小或者大

这方面可以参看数据结构（三）:非线性逻辑结构-特殊的二叉树结构：堆、哈夫曼树、二叉搜索树、平衡二叉搜索树、红黑树、线索二叉树

查找表的比较

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2015-9-17 艺少