#include<stdio.h> #include<stdlib.h> //顺序查找基本思想:从线性表的一端开始,逐个检查关键字是否满足给定的条件 int SequentialSearch(int *a,int n,int x); int main(void) { ]={,,,,,,,,,}; int num,结果; printf("请输入要查找的数:"); scanf("%d",&num); 结果=SequentialSearch

一.什么是查找 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(或记录). 查找表(Search Table):由同一类型的数据元素(或记录)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):可唯一地标识某个数据元素或记录的关键字. 搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程.搜索通常的答案是真的或假的,因为该项目是否存在. 搜索的几种常见方法:顺序查找.二分法查找.二叉树查找.哈希查找.

今天这篇博客就聊聊几种常见的查找算法,当然本篇博客只是涉及了部分查找算法,接下来的几篇博客中都将会介绍关于查找的相关内容.本篇博客主要介绍查找表的顺序查找.折半查找.插值查找以及Fibonacci查找.本篇博客会给出相应查找算法的示意图以及相关代码,并且给出相应的测试用例.当然本篇博客依然会使用面向对象语言Swift来实现相应的Demo,并且会在github上进行相关Demo的分享. 查找在生活中是比较常见的,本篇博客所涉及的这几种查找都是基于线性结构的查找.也就是说我们的查找表是一个线性表,我

最近不停debug,拿到一个变量之后总是要先概览一下才好下手,之前一直用Ctrl+F来做,太麻烦.今天查了下eclipse使用,发现有快捷键,使用方法: 先双击要查看的变量.方法或者类,使之被选中,然后Ctrl+Shift+G就可以看到概览了. 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

算法基础是一个整型数组,当且仅当第p个元素和第q个元素相等时,p和q时连通的.初始时,数组中的第i个元素的值为i,0<=i<N,为实现p与q的合并操作,我们遍历数组,把所有名为p的元素值改为q.我们也可以选择另外一种方式,把所有名为q的元素改为p. 这个程序从标准输入读取小于N的非负整数对序列(对p-q表示"把对象β 连接到q"),并且输出还未连通的输入对.程序中使用数组id,每个元素表示一个对象,且具有以下性质,当且仅当p和q时连通的,id[p]和id[q]想等.为简化起

如何快速查找到多个字典中的公共键(Key)-?   实际案例: 西班牙足球甲级联赛,每轮球员进球统计: 第1轮: { '苏亚雷斯':1,'梅西':2,'本泽马':1,...} 第2轮: { '苏亚雷斯':1,'C罗':2,'剑圣':1,...} 第3轮: { '苏亚雷斯':1,'卡尔':2,'贝利':1,...} ... 统计出前N轮,每场比赛都有进球的球员 .   --N个字典中,寻找公共键的问题 -- 比较容易想到的方法: 我们的方法: 解决方案:   利用集合(set)的交集操作 ---获

某些教程不区分普通红黑树和左倾红黑树的区别,直接将左倾红黑树拿来教学,并且称其为红黑树,因为左倾红黑树与普通的红黑树相比,实现起来较为简单,容易教学.在这里,我们区分开左倾红黑树和普通红黑树. 红黑树是一种近似平衡的二叉查找树,从2-3树或2-3-4树衍生而来.通过对二叉树节点进行染色,染色为红或黑节点,来模仿2-3树或2-3-4树的3节点和4节点,从而让树的高度减小.2-3-4树对照实现的红黑树是普通的红黑树,而2-3树对照实现的红黑树是一种变种,称为左倾红黑树,其更容易实现. 使用平衡树数据

哈希表:散列查找 一.线性查找 我们要通过一个键key来查找相应的值value.有一种最简单的方式,就是将键值对存放在链表里,然后遍历链表来查找是否存在key,存在则更新键对应的值,不存在则将键值对链接到链表上. 这种链表查找,最坏的时间复杂度为:O(n),因为可能遍历到链表最后也没找到. 二.散列查找 有一种算法叫散列查找,也称哈希查找,是一种空间换时间的查找算法,依赖的数据结构称为哈希表或散列表:HashTable. Hash: 翻译为散列,哈希,主要指压缩映射,它将一个比较大的域空间映射到

http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一 定义 二叉查找树(B

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的二叉排序树/二叉搜索树. 二叉排序树介绍 在上篇博客中,顺序表的插入和删除效率还可以,但查找效率很低:而有序线性表中,可以使用折半.插值.斐波那契等查找方法来实现,但因为要保持有序,其插入和删除操作很耗费时间. 二叉排序树(Binary Sort Tree),又称为二叉搜索树,则可以在高效率的查找下,同时保持插入和删除操作也又较高的效率.下图为典型的二叉排序树. 二叉查找树具有以下性质: (1) 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小

二叉查找树 二叉查找树,又叫二叉排序树,二叉搜索树,是一种有特定规则的二叉树,定义如下: 它是一颗二叉树,或者是空树. 左子树所有节点的值都小于它的根节点,右子树所有节点的值都大于它的根节点. 左右子树也是一颗二叉查找树. 二叉查找树的特点是,一直往左儿子往下找左儿子,可以找到最小的元素,一直往右儿子找右儿子,可以找到最大的元素. 看起来,我们可以用它来实现元素排序,可是我们却使用了二叉堆来实现了堆排序,因为二叉查找树不保证是一个平衡的二叉树,最坏情况下二叉查找树会退化成一个链表,也就是所有节点

AVL树 二叉查找树的树高度影响了查找的效率,需要尽量减小树的高度,AVL树正是这样的树. 一.AVL树介绍 AVL树是一棵严格自平衡的二叉查找树,1962年,发明者Adelson-Velsky和Landis发表了论文,以两个作者的名字命名了该数据结构,这是较早发明的平衡二叉树. 定义如下: 首先它是一棵二叉查找树. 任意一个节点的左右子树最大高度差为1. 由于树特征定义,我们可以计算出其高度h的上界h<=1.44log(n),也就是最坏情况下,树的高度约等于1.44log(n). 假设高度h的

(私人收藏)[开发必备]最全Java离线快速查找手册(可查询可学习,带实例) https://pan.baidu.com/s/1L54VuFwCdKVnQGVc8vD1TQnwmj java手册 Java 入门教程 含有1个附件,如下: java-HelloWorld.gif Java 简介 Java 开发环境配置 Java 开发环境配置2 Java 基础语法 含有1个附件,如下: java-HelloWorld.gif Java 对象和类 Java 基本数据类型 Java 变量类型 Java

平衡二叉树(Balanced Binary Tree)是二叉查找树的一个进化体,也是第一个引入平衡概念的二叉树.1962年,G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis发明了这棵树,所以它又叫AVL树.平衡二叉树要求对于每一个节点来说,它的左右子树的高度之差不能超过1,如果插入或者删除一个节点使得高度之差大于1,就要进行节点之间的旋转,将二叉树重新维持在一个平衡状态.这个方案很好的解决了二叉查找树退化成链表的问题,把插入,查找,删除的时间复杂度最好情况和最坏情况都维持在O(

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4419052.html 1 问题描述 我们的检索排序服务往往需要结合个性化算法来进行重排序,一般来说分两步:1)进行粗排序,这一过程由检索引擎快速完成:2)重排序,粗排序后将排名靠前的结果发送给个性化服务引擎,由个性化服务引擎进行深度排序.在我们的业务场景下检索引擎除了传递doc列表,还要传业务字段如商家id以及用户位置与该doc的最近距离. 我们的检索引擎基于lucene,而lucene查询的结果只包含docId以及对应的scor

温故而知新,在接下来的几篇博客中,将会系统的对数据结构的相关内容进行回顾并总结.数据结构乃编程的基础呢,还是要不时拿出来翻一翻回顾一下.当然数据结构相关博客中我们以Swift语言来实现.因为Swift语言是面向对象语言,所以在相关示例实现的时候与之前在大学学数据结构时C语言的实现有些出入,不过数据结构还是要注重思想,至于实现语言是面向对象的还是面向过程的影响不大. 接触过数据结构的小伙伴应该都知道程序 = 数据结构 + 算法.数据结构乃组织组织数据的结构,算法就是对这些结构中的数据进行操作,可见

一.程序设计 1.设计功能系统——数据表设计.数据表创建语句.连接数据库的方式.编码能力 二.框架基础知识 1.MVC框架基本原理——原理.常见框架.单一入口的工作原理.模板引擎的理解 2.常见框架的特性——PHP框架的差异和优缺点 三.算法与数据结构 1.常见算法——算法的概念.时间复杂度和空间复杂度.常见排序算法.常见查找算法 2.常见数据结构——数组.链表.栈.队列.树.集合.字典.图 3.逻辑思维能力 4.对PHP内置函数熟悉的程度.字符串和数组的处理能力 四.高并发解决方案 1.高并发

关系型数据库排序算法和数据结构以及关联查询 1. Merge sort 理解merge sort算法将有助于更好地理解数据库join操作 - merge join 算法逻辑 将2个有序的大小为N/2的队列合并为N元素的有序队列 上面是排序最后的8元素数组, 仅仅需要重复一次2个4元素的数据排序(4元素已经是有序的了): 比较2个数组中的第一个元素 将较小的一个元素放在有序的8元素队列中 然后再从较小的元素所在的4元素数组中拿到下一个元素 将第三步中拿到的元素与第一步比较中较大的元素再比较, 将较

为什么我先拿“数据结构和算法”说事捏?这玩意是写程序最最基本的东东.不管你使用 Java 还是其它的什么语言,都离不开它.而且这玩意是跨语言的,学好之后不管在哪门语言中都能用得上. 既然“数据结构和算法”这么重要,为什么很多 Java 新手却很不熟悉捏?我琢磨了一下,估计有两种可能.有些人虽然是计算机系毕业的,但是当初压根没好好学过这门课程,到工作时早都还给老师了:还有一些人是中途转行干编程,转行后又没有好好地打基础(都指望速成). 下面我列出几个很基本的问题,如果你每一个问题都搞得很清楚,那说

一.树的定义 树是一种非线性的数据结构,是由n(n >=0)个结点组成的有限集合.如果n==0,树为空树.如果n>0,树有一个特定的结点,根结点根结点只有直接后继,没有直接前驱.除根结点以外的其他结点划分为m(m>=0)个互不相交的有限集合,T0,T1,T2,...,Tm-1,每个结合是一棵树,称为根结点的子树. 树(tree):是以边(edge)相连的结点(node)的集合,每个结点存储对应的值(value/data),当存在子结点时与之相连. 根节点(root):是树的首个结点,在相

数据结构与抽象 Java语言描述 第4版 目录 前言引言组织数据序言设计类P.1封装P.2说明方法P.2.1注释P.2.2前置条件和后置条件P.2.3断言P.3Java接口P.3.1写一个接口P.3.2实现一个接口P.3.3接口作为数据类型P.3.4派生一个接口P.3.5接口内命名常量P.4xuan择类P.4.1标识类P.4.2CRC卡P.4.3统一建模语言P.5重用类D11章包1.1什么是包1.2说明一个包1.3使用ADT包1.4像使用自动贩卖机一样使用ADT1.5ADT集合1.6Java类库