1.定义 分块查找(Blocking Search)又称索引顺序查找.它是一种性能介于顺序查找和二分查找之间的查找方法. 2.基本思想 分块查找的基本思想是: (1)首先查找索引表 索引表是有序表,可采用二分查找或顺序查找,以确定待查的结点在哪一块. (2)然后在已确定的块中进行顺序查找 由于块内无序,只能用顺序查找. 3. 存储结构 二分查找表由"分块有序"的线性表和索引表组成. (1)"分块有序"的线性表 表R[1..n]均分为b块,前b-1块中结点个数为,第b

首先要把一系列数组均匀分成若干块(最后一个可以不均匀) 每块中元素任意排列,即块中数字无序,但是整个块之间要有序.因此也存在局限性. #include<stdio.h> //分块查找法 void black(int b[],int iLong,int key);//分块算法 int max(int a[],int start,int end);//寻求数组中的最大值,并返回. int main() { int iLength,istars,i,iTimes,iNumber,n; ]; prin

文字描述 分块查找又称为索引顺序查找,是顺序查找的一种改进方法.在此查找算法中,除表本身外, 还需要建立一个”索引表”.索引表中包括两项内容:关键字项(其值为该字表内的最大关键字)和指针项(指示该子表的第一个记录在表中位置).索引表按关键字有序,则表或者有序或者分块有序.所谓“分块有序”指的是第二个子表中所有记录的关键字均大于第一个子表中的最大关键字,第三个子表中的所有关键字均大于第二个子表中的最大关键字,,,,以此类推. 因此分块查找算法需分两步进行: 先确定待查记录所在的块(子表).由于索引

二分法(必须要保证数据是有序排列的):   分块查找(数据有如下特点:块间有序,块内无序):    

1.基本概念 索引查找又称分级查找. 索引存储的基本思想是:首先把一个集合或线性表(他们对应为主表)按照一定的函数关系或条件划分成若干个逻辑上的子表,为每个子表分别建立一个索引项,由所有 这些索引项构成主表的一个索引表,然后,可采用顺序或链接的方式来存储索引表和每个子表. 索引表的类型可定义如下: struct IndexItem {     IndexKeyType index;//IndexKeyType为事先定义的索引值类型     int start;         //子表中第一个元

题目描述 film表 字段 说明 film_id 电影id title 电影名称 description 电影描述信息 CREATE TABLE IF NOT EXISTS film ( film_id smallint(5)  NOT NULL DEFAULT '0', title varchar(255) NOT NULL, description text, PRIMARY KEY (film_id)); category表 字段 说明 category_id 电影分类id name 电影

Oracle数据库表空间与数据文件的关系描述正确的是( ) A.一个表空间只能对应一个数据文件 B.一个表空间可以对应多个数据文件 C.一个数据文件可以对应多个表空间 D.表空间与数据文件没任何对应关系 解答:B 表空间和数据文件发生关系,数据文件是物理的,一个表空间可以包含多个数据文件, 而一个数据文件只能隶属一个表空间

分块查找算法 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; +; ; //块的大小 ]; ]; ]; bool isPre(char mo[],char so[]) { ,j=; while(mo[i]&&so[j]) { if(mo[i]!=so[j]) return false; i++; j++

public class TTTTT extends SuperC{ public String get(){ return null; } } class SuperC{ Object get(){ return null; } } 方法重载(overload): 1.必须是同一个类 2方法名(也可以叫函数)一样 3参数类型不一样或参数数量不一样 方法的重写(override)两同两小一大原则: 方法名相同,参数类型相同 子类返回类型小于等于父类方法返回类型, 子类抛出异常小于等于父类方法抛出

A．隐式对象是WEB容器加载的一组类的实例,可以直接在JSP页面使用 B．不能通过config对象获取ServletContext对象 C．response对象通过sendRedirect方法实现重定向 D．只有在出错处理页面才有exception对象 解答:ACD

前言 今天,无意中在解决一个乱码问题,后台是有过判断解决兼容性问题,但是有个别电脑还是有乱码问题,就去想改变下前台的编码格式,突然发现一向好用的谷歌,居然找不到编码格式了! 上网百度了半天,查阅各种网站,不是帖子水经验,就是老版本的谷歌浏览器,通过工具页面直接工具转换格式呀,就是在设置中找到语言. 但是新版本的谷歌没有了呀! 难道是我的谷歌有问题?下载了盗版的了?这也盗版的太不正规了.QAQ  吓得我赶紧去看下版本. 找了半天,也确定了半天,终于发现,新版本的谷歌,(好像55之后的版本),都和我

案例ex01: 将字符串转换为一个整数 1 题目 函数:fun() 功能:将字符串转换为一个整数 描述: [不能使用C语言提供的字符串函数] 输入:字符串"-1234" 输出:整型 -1234 2 思路 思路:将字符串每个位置的字符进行对应的ASCII码转换 例如:字符 '0'-'9' 对应的十进制整数是48~57,那么,将对应的整数减去48就得到了对应的整数 二进制 十进制 十六进制 字符 0011 0000 48 30 0 0011 0001 49 31 1 0011 0010 5

查找算法是用来检索序列数据(群体)中是否存在给定的数据(关键字),常用查找算法有: 线性查找: 线性查找也称为顺序查找,用于在无序数列中查找. 二分查找: 二分查找也称为折半查找,其算法用于有序数列. 插值查找: 插值查找是对二分查找算法的改进. 分块查找: 又称为索引顺序查找,它是线性查找的改进版本. 树表查找: 树表查找又可分二叉查找树.平衡二叉树查找. 哈希查找: 哈希查找可以直接通过关键字查找到所需要数据. 因树表查找.哈希查找的所需篇幅较多,就不在本文讲解.本文将详细介绍除树表.哈希之

二分查找又称折半查找,优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好:其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难.因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表.首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置记录将表分成前.后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表.重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功.  Bentley

预备的数学知识 数据结构的概念 基本名词 算法 线性表 线性表的定义和基本操作 顺序表 顺序表增 顺序表删 顺序表查 单链表 建立单链表 单链表增 单链表删 单链表查 双链表 循环链表 静态链表 栈 栈的定义和基本操作 顺序栈 共享栈 链栈 队列 队列的定义和基本操作 顺序队 循环队列 链队 双端队列 栈和队列的应用 栈在括号匹配中的应用 栈在表达式求值中的应用 栈在递归中的应用 队列在层次遍历中的应用 数组 串 串的定义和存储结构 串赋值操作 串的模式匹配 简单的模式匹配 KMP算法 改良的K

二分查找又称折半查找,它是一种效率较高的查找方法. 折半查找的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列,查找过程中采用跳跃式方式查找,即先以有序数列的中点位置为比较对象,如果要找的元素值小 于该中点元素,则将待查序列缩小为左半部分,否则为右半部分.通过一次比较,将查找区间缩小一半. 折半查找是一种高效的查找方法.它可以明显减少比较次数,提高查找效率.但是,折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序. 折半查找法的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删

查找 本文为查找算法的第一部分内容,包括了基本概念,顺序查找.二分查找和索引查找.关于散列表和B树查找的内容,待有空更新吧. 基本概念 查找(search)又称检索,在计算机上对数据表进行查找,就是根据所给条件查找出满足条件的第一条记录(元素)或全部记录. 若没有找到满足条件的记录,则返回特定值,表明查找失败:若查找到满足条件的 第一条记录,则表明查找成功,通常要求返回该记录的存储位置或记录值本身,以便进行进一步处理:若需要查找到满足条件的所有记录,则可看做在多个区间内连 续查找到满足条件的第一

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧.首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像.问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了.如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它拼成一张大图

查找算法 -- 简介 查找(Searching)就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素.    查找表(Search Table):由同一类型的数据元素构成的集合    关键字(Key):数据元素中某个数据项的值,又称为键值    主键(Primary Key):可唯一的标识某个数据元素或记录的关键字 查找表按照操作方式可分为: 1.静态查找表(Static Search Table):只做查找操作的查找表.它的主要操作是: ①查询某个“特定的”数据元素是否在表中 

查找searching 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