package iYou.neugle.search; public class Sequence_search { public static int SequenceSearch(double[] array, double key) { for (int i = 0; i < array.length; i++) { if (key == array[i]) { return i; } } return -1; } }…

一.二分查找法 二分查找就是将查找的键和子数组的中间键作比较,如果被查找的键小于中间键,就在左子数组继续查找:如果大于中间键,就在右子数组中查找,否则中间键就是要找的元素. @Test public void searchDuty(){ Integer[]t=new Integer[]{1,2,3,4,5,6};//原数组 Integer key=10;//目标元素 Integer start=0;//开始位置 Integer end=t.length-1;//结束位置 while(start<…

Java中常用的查找算法——顺序查找和二分查找 神话丿小王子的博客 一.顺序查找: a) 原理:顺序查找就是按顺序从头到尾依次往下查找,找到数据,则提前结束查找,找不到便一直查找下去,直到数据最后一位. b) 图例说明: 原始数据:int[] a={4,6,2,8,1,9,0,3}; 要查找数字:8 代码演示: import java.util.Scanner; /* * 顺序查找 */ public class SequelSearch { public static void main(St…

堆的介绍 Q: 什么是堆? A: 这里的“堆”是指一种特殊的二叉树,不要和Java.C/C++等编程语言里的“堆”混淆,后者指的是程序员用new能得到的计算机内存的可用部分 A: 堆是有如下特点的二叉树: 1) 是一棵完全二叉树 2) 通常由数组实现.前面介绍了如何用数组表示树 3) 堆中的每个节点都满足堆的条件,即每个节点的关键字都大于(或等于)这个节点的子节点关键字 下图显示了堆与实现它的数组之间的关系:  A: 堆是完全二叉树的事实说明了表示堆的数组中没有“洞”,从下标0到N-1,每个元素…

前言 数据结构可划分为线性结构.树型结构和图型结构三大类.前面几篇讨论了数组.栈和队列.链表都是线性结构.树型结构中每个结点只允许有一个直接前驱结点,但允许有一个以上直接后驱结点.树型结构有树和二叉树(Binary Tree)两种,二叉树最多只允许有两个直接后继结点的有序树. 本篇将学习树的用途.运行机制以及创建树的方法. 为什么使用二叉树 Q: 为什么要用到树? A: 因为它通常结合了另外两种数据结构的优点:1)有序数组 2)链表.在树中查找数据项的速度和在有序数组中查找一样快,并且插入数据项…

希尔排序 Q: 什么是希尔排序? A: 希尔排序因计算机科学家Donald L.Shell而得名,他在1959年发现了希尔排序算法. A: 希尔排序基于插入排序,但是增加了一个新的特性,大大地提高了插入排序的执行效率. Q: 回忆之前的插入排序,有哪些缺点? A: 回忆之前的简单排序的“插入排序”一节,在插入排序执行一半的时候,标记位i左边这部分数据项都是排过序的,而标记位右边的数据项则没有排过序.这个算法取出标记位所指的数据项,把它存储在一个临时变量里,接着,从刚刚被移除的数据项的左边第一个元…

三角数字 Q: 什么是三角数字? A: 据说一群在毕达哥拉斯领导下工作的古希腊的数学家,发现了在数学序列1,3,6,10,15,21,……中有一种奇特的联系.这个数列中的第N项是由第N-1项加N得到的. 由此,第二项是由第一项(1)加上2,得3.第三项是由第二项(3)加上3得到6,依次类推. 这个序列中的数字被称为三角数字,因为它们可以被形象化地表示成对象的一个三角形排列.  Q: 如何使用循环求第N项? A: 示例:TriangleNumber.java Q: 如何使用递归求第N项? A: 导…

Q: 栈.队列与数组的区别? A: 本篇主要涉及三种数据存储类型:栈.队列和优先级队列,它与数组主要有如下三个区别: A: (一)程序员工具 数组和其他的结构(栈.队列.链表.树等等)都适用于数据库应用中作为数据记录.它们常用于记录那些对应于现实世界的对象和活动的数据,如职员档案等,这些结构便于数据的访问:它们易于进行插入.删除和查找特定数据项的操作. 然而,本篇要讲解的数据结构和算法更多的是作为程序员的工具来运用.它们主要作为构思算法的辅助工具,而不是完全的数据存储工具.这些数据结构的生命周期…

Q: 什么是外部存储? A: 外部存储特指某类磁盘系统,例如在大多数台式电脑或服务器中的硬盘. Q: 如何访问外部存储? A: 我们所学的数据结构都是假设数据存储在内存中,但是,在很多情况下要处理的数据量太大,不能都存储在内存中.这种情况下需要另一种存储方式,访问外部磁盘文件上的数据.外部磁盘存储的缺点就是读写比内存要慢得多,因此需要用一个合理的数据结构技术来管理它们. A: 作为外部存储的一个例子,假设编写一个数据库程序来管理一个电话簿,可能有500000条记录.每条记录包括姓名.地址.电话号…

Q: 如何快速地存取员工的信息? A: 假设现在要写一个程序,存取一个公司的员工记录,这个小公司大约有1000个员工,每个员工记录需要1024个字节的存储空间,因此整个数据库的大小约为1MB.一般的计算机内存都可以满足. 为了尽可能地存取每个员工的记录,使用工号从1(公司创业者)到1000(最近雇佣的工人).将工号作为关键字(事实上,用其他作为关键字完全没有必要).即使员工离职不在公司,他们的记录也是要保存在数据库中以供参考,在这种情况下需要使用什么数据结构呢? A: 一种可能使用数组,每个员工…