本题要求实现二分查找算法. 函数接口定义: Position BinarySearch( List L, ElementType X ); 其中List结构定义如下: typedef int Position; typedef struct LNode *List; struct LNode { ElementType Data[MAXSIZE]; Position Last; /* 保存线性表中最后一个元素的位置 */ }; L是用户传入的一个线性表,其中ElementType元素可以通过>.

实验7 学号:      姓名:     专业: 7.1实验目的 (1) 掌握顺序表的查找方法,尤其是二分查找方法. (2) 掌握二叉排序树的建立及查找. 查找是软件设计中的最常用的运算,查找所涉及到的表结构的不同决定了查找的方法及其性能.二分查找是顺序表的查找中的最重要的方法,应能充分理解其实现方法和有关性能,并能借助其判定树结构来加深理解.二叉排序树结构在实验时具有一定的难度,可结合二叉树的有关内容和方法来实现. 7.2 实验任务 编写算法实现下列问题的求解. (1) 对下列数据表,分别采用

01-复杂度3 二分查找(20 分) 本题要求实现二分查找算法. 函数接口定义: Position BinarySearch( List L, ElementType X ); 其中List结构定义如下: typedef int Position; typedef struct LNode *List; struct LNode { ElementType Data[MAXSIZE]; Position Last; /* 保存线性表中最后一个元素的位置 */ }; L是用户传入的一个线性表,其中

基础语法差不多了, 就需要系统的撸一下数据结构和算法了. 没找到合适的书, 就参考github项目: https://github.com/floyernick/Data-Structures-and-Algorithms/ 注意golang里没有main函数,不能执行, 测试时,使用go test即可. BinarySearch.go package BinarySearch //二分法查找 func BinarySearch(array []int, number int) int { mi

索引是应用程序设计和开发的一个重要方面.如果索引太多,应用的性能可能会受到影响:如果索引太少,对查询性能又会产生影响.要找到一个合适的平衡点,这对应用的性能至关重要. 如果知道数据的使用,从一开始就应该在需要处添加索引.开发人员对于数据库的工作往往停留在应用的层面,比如编写SQL语句.存储过程之类,他们甚至可能不知道索引的存在,或者认为事后让相关DBA加上即可.而DBA往往不了解业务的数据流,添加索引需要通过监控大量的SQL语句,从中找到问题.这个步骤需要的时间肯定是大于初始添加索引所需要的时间

在很多有关数据结构和算法的书籍或文章中,作者往往是介绍完了什么是树后就直入主题的谈什么是二叉树balabala的.但我今天决定不按这个套路来.我个人觉得,一个东西或者说一种技术存在总该有一定的道理,不是能解决某个问题,就是能改善解决某个问题的效率.如果能够先了解到存在的问题以及已存在的解决办法的不足,那么学习新的知识就更容易接受,也更容易理解. 万幸的是,二叉树的讲解是可以按照上述顺序来进行的.那么,今天在我们讨论二叉树之前,我们先来讨论一种情形.一种操作:假设现在有一个数组,数组中的数据按照某

Go 数据结构--二分查找树 今天开始一个Go实现常见数据结构的系列吧.有时间会更新其他数据结构. 一些概念 二叉树:二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构. 完全二叉树:若设二叉树的高度为h,除第 h 层外,其它各层 (1-h-1) 的结点数都达到最大个数,第h层有叶子结点,并且叶子结点都是从左到右依次排布,这就是完全二叉树. 满二叉树:除了叶结点外每一个结点都有左右子叶且叶子结点都处在最底层的二叉树. 平衡二叉树:平衡二叉树又被称为AVL树(区别于AVL算法),它是一棵二叉排序树,且具有以下

javascript数据结构与算法---检索算法(二分查找法.计算重复次数) /*只需要查找元素是否存在数组,可以先将数组排序,再使用二分查找法*/ function qSort(arr){ if (arr.length == 0) { return []; } var left = [];//存储小于基准值 var right = [];//存储大于基准值 var pivot = arr[0]; for (var i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i]

Can you find it? Time Limit: 10000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/10000 K (Java/Others)Total Submission(s): 9180    Accepted Submission(s): 2401 Problem Description Give you three sequences of numbers A, B, C, then we give you a number

数据结构实验之查找四:二分查找 Time Limit: 20MS Memory Limit: 65536KB Submit Statistic Problem Description 在一个给定的无重复元素的递增序列里,查找与给定关键字相同的元素,若存在则输出找到的位置,不存在输出-1. Input 一组输入数据,输入数据第一行首先输入两个正整数n ( n < = 10^6 )和m ( m < = 10^4 ),n是数组中数据元素个数,随后连续输入n个正整数,输入的数据保证数列递增.随后m行输

数据结构实验之查找四:二分查找 Time Limit: 30 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 在一个给定的无重复元素的递增序列里,查找与给定关键字相同的元素,若存在则输出找到的位置,不存在输出-1. Input 一组输入数据,输入数据第一行首先输入两个正整数n ( n < = 10^6 )和m ( m < = 10^4 ),n是数组中数据元素个数,随后连续输入n个正整数,输入的数据保证数列递增. 随后m行输入m个待查找的关键字key

欢迎来到查找的世界,在学习完各种数据结构之后,总算走到了这一步,不知道大家有什么感想呢?反正我是边学边忘,现在让我去说说图的那几个算法还是在蒙圈的状态中.不过学习嘛,就是一步一步的来,暂时搞不懂的东西其实也是可以放一放的.打破砂锅和坚持不懈当然是好的品德,但有些东西可能真的是需要时间去消化的,甚至可能是需要真实的项目经历才能彻底搞明白.在我们编程行业来说就是典型的这种实践的学习形式效果会更好,很多人在上大学的时候对于数据结构以及其它专业课都是以死记硬背为主,包括上了多少年班的同学可能都没有在业务

<?php //二分查找算法 //前提:索引数组.数组已排好顺序 $a=array(1,3,4,6,8,9,11,13,15,24,25,27,30,38); $search = 30;//要查找的数据 $len = count($a);//个数 $r=binary_search($a,$search,0,$len-1); echo $r; /* function binary_search; 从数组$arr中的位置$begin开始到$end范围查找$s */ function binary_s

  二分查找法与我们在孩童时期玩过的猜数的游戏一样,这个游戏里一个朋友会让你猜他正想的一个1至100的数,当你猜了一个数后,他会告诉你三种选择的一个:你猜的比她想的大,或小,或猜中了.为了能用最少的次数猜中,必须从50开始猜,如果她说你猜的太小,则推出那个数在51-100之间,所以下一次猜75((51+100)/2),如果她说有些大,那你就会在51-74之间才,下一次猜(51+74)/2=62.直到猜中她所给的数. 下面给出我们猜1-100的数,key为33的过程: 只需7次就可以猜中答案.下面

前言:在平时开发中数组几乎是最基本也是最常用的数据类型,相比链表.二叉树等又简单很多,所以在学习数据和算法时用数组来作为一个起点再合适不过了.本篇博文的所有代码已上传 github ,对应工程的 array 模块,下载地址:https://github.com/lgliuwei/DataStructureStudy,项目工程为 IntelliJ IDEA 环境,童鞋不妨下载下来,参照着代码看博文岂不是效果更好~ 首先介绍一下工程的目录结构和作用,本工程的各个模块之间以 Module 形式划分,每

顺序查找 适用范围: 没有进行排序的数据序列 缺点: 速度非常慢, 效率为O(N) //实现 template <typename Type> Type *sequenceSearch(Type *begin, Type *end, const Type &searchValue) throw(std::range_error) { if ((begin == end) || (begin == NULL) || (end == NULL)) throw std::range_erro

1.二分查找的原理 对于已经排序的列表进行最快速度的查找 2. 代码实现 (1)递归实现 def binary_search(alist, item): if len(alist) == 0: return False else: midpoint = len(alist)//2 if alist[midpoint]==item: return True else: if item<alist[midpoint]: return binary_search(alist[:midpoint],it

二分查找就是待查找的列表进行分半搜索 如下所示 二分查找普通实现: def erfen(alist, item): start = 0 end = len(alist) - 1 while start <= end: n = int((start + end) / 2) if alist[n] == item: return True elif alist[n] > item: end = n - 1 else: start = n + 1 return False alist = [0, 1

场景描述:给出一个数据序列长度为N,然后查找 一个数是否在数据序列中,若是,则返回在序列中的第几个位置. 首先可能第一个想到的就是按照顺序,从前到后一个一个进行查找,直到找到为止,若最后都没有,则说明待查找的数据不在数据序列中 顺序查找说明: 优点:实现简单,直接一个一个遍历判断即可 缺点:当数据是有序,并且数据不在数据序列中时,会查询N次才能确定数据不在数据序列中,查询次数较高,效率低. 针对有序的数据序列,可以从中间开始进行比较,因为是有序的,若中间值比目标值小,则目标值一定在前半部分序列或

二分查找又称折半查找,只对有序的数组有效. 优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好,占用系统内存较少: 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.   一.算法思想 首先,将表中间位置记录的值与查找值比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置将表分成前.后两个子表,如果中间位置的值大于查找值,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. 具