一.简述 静态查找表又分为顺序表.有序表.静态树表和索引表.以下只是算法的简单实现及测试,不涉及性能分析. 二.头文件 /** author:zhaoyu date:2016-7-12 */ #include "6_3_part1_for_chapter9.h" typedef struct { int key; }SElemType; //静态查找表的顺序储存结构 #define ElemType SElemType #define KeyType int typedef struc

文字描算 之前分析顺序查找和折半查找的算法性能都是在“等概率”的前提下进行的,但是如果有序表中各记录的查找概率不等呢?换句话说,概率不等的情况下,描述查找过程的判定树为何类二叉树,其查找性能最佳? 如果只考虑查找成功的情况,则使查找性能达最佳的判定树是其带权内路径长度之和PH值取最小的二叉树. 其中n为二叉树上结点的个数(即有序表的长度):hi为第i个结点在二叉树上的层次数:结点的权wi=cpi(i=1,2,…,n),其中pi为结点的查找概率,c为某个常量.称PH值取最小的二叉树为静态最优查找树

{静态查找表 + 动态查找表} 所谓动态,就是,找的时候没有则添加,或者能删除 关键字:primary key:用来表示查找表中的一条记录 {主关键字 + 次关键字} 主关键字是唯一的,用来唯一的标识查找表中的一条记录 (一)静态查找表 一.顺序表 类似于数组,顺序存储,在表中有位置,查找即给定关键字,遍历这个表,找到其位置或给出整条记录: 可以设置“哨兵” ,即标记0号元素就是要找的关键字:这样可以减去每次判断是否查找结束的麻烦,平均时间几乎减少一半 优化: 若访问频度不同,则设置频度域,根据

文字描述 以有序表表示静态查找表时,可用折半查找算法查找指定元素. 折半查找过程是以处于区间中间位置记录的关键字和给定值比较,若相等,则查找成功,若不等,则缩小范围,直至新的区间中间位置记录的关键字等于给定值或者查找区间的大小小于零时(表明查找不成功)为止. 示意图 算法分析 折半查找过程可以用一颗二叉判定树来表示,而具有n个结点的判定树的深度为[log2n]+1,所以折半查找法在查找成功和不成功时,与给定值进行比较的关键字个数都不会超过[log2n]+1. 现讨论折半查找算法的平均查找长度.

文字描述 顺序查找的查找过程为:从表中最后一个记录开始,逐个进行记录的关键字和给定值的比较,若某个记录的关键字和给定值比较相等,则查找成功,找到所查记录:反之,若直至第一个记录,其关键字和给定值比较都不等,则表明表中没有所查记录,查找不成功. 示意图 略 算法分析 从顺序查找的过程看,Ci取决于所查记录在表中的位置.如:查找表中最后一个记录时,仅需比较一次,Ci为1:而查找表中第一个记录时,需比较n次,Ci为n.一般情况下Ci等于n-i+1. 假设每个记录的查找概率相等,且每次都能查找成功,则平

查找:在数据集合中寻找满足某种条件的数据元素的过程称为查找. 查找表:用于查找的数据集合称为查找表,一般有以下操作:①查找是否在表中:②查找属性:③进行操作. 查找表又分为: ①静态查找表:只可以进行之前的①②操作,例如顺序查找.折半查找: ②动态查找表:可以进行以上①②③所有操作,例如二叉排序树.二叉平衡树. 关键字:数据元素中某个可以唯一标识该元素的数据项. 平均查找长度(ASL):在查找的过程中,一次查找的长度是指需要比较的关键字次数,而平均查找长度则是所有查找过程中进行关键字的比较次数的

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

顺序表的查找: 直接循环依次和目标比较就行 有序表的查找(二分查找): int search(SS *T,Type key){ int mid; ; int high=T.length; while(low<=high){ mid=(low+high)/; if(T.elem[mid]<key){ low=mid+; }else{ high=mid-; } } return high; } 二叉树表的查找:返回从上到下从左到右的序号(层序遍历,也可以用栈非递归遍历): int LevelSea

文字描述 二叉排序树的定义 又称二叉查找树,英文名为Binary Sort Tree, 简称BST.它是这样一棵树:或者是一棵空树:或者是具有下列性质的二叉树:(1)若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值:(2)若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值:(3)它的左.右子树也分别是二叉排序树. 二叉排序树的查找 其查找过程和次优二叉树类似.即当二叉排序树不为空时,首先将给定值和根结点的关键字比较,若相等,则查找成功,否则将依据给定值和根结点的关键字之间的

重点 查找算法着重掌握:顺序查找.二分查找.哈希表查找.二叉排序树查找. 排序算法着重掌握:冒泡排序.插入排序.归并排序.快速排序. 顺序查找 算法说明 顺序查找适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表. 算法思想 顺序查找也称为线形查找,属于无序查找算法.从数据结构线形表的一端开始,顺序扫描,依次将扫描到的结点关键字与给定值k相比较,若相等则表示查找成功:若扫描结束仍没有找到关键字等于k的结点,表示查找失败. 算法实现 int sequenceSearch(int a[], int valu

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

Unit05: 集合操作 -- 查找表 使用该类测试自定义元素的集合排序 package day05; /** * 使用该类测试自定义元素的集合排序 * @author adminitartor * */ public class Point implements Comparable<Point>{ private int x; private int y; public Point(int x, int y) { super(); this.x = x; this.y = y; } pub

目的 如何遍历图像中的每一个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何测试我们所实现算法的性能? 查找表是什么?为什么要用它? 测试用例 颜色空间缩减.具体做法就是:将现有颜色空间值除以某个输入值,以获得较少的颜色数.例如,颜色0到9可取为新值0,10到19可取为10. 计算公式: Lnew = (Lold / 10) * 10 如果对图像矩阵的每一个像素进行这个操作的话,是比较费时的,因为有大量的乘除操作. 这个时候我们的查找表就派上用场了,提前把值计算好,然后要用的时候,直接赋值即可.

建立一个C的范围为0~255,内容是(C)2/4的查表 占用256个存储空间,但可以计算出+-127的两个数之积.传统算法需要至少127×127个存储空间. 查找表模块的建立: module lut_module ( input CLK, input RSTn, :]Addr, :]Q ); /*****************************/ :]rQ; always @ ( posedge CLK or negedge RSTn ) if( !RSTn ) rQ <= 'd0; e

出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 第一部分:Top K 算法详解问题描述百度面试题:    搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节.    假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个.一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门.),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G. 必备知识:    什么是哈希表?    哈希

在研究MonetDB时深入的学习了hash算法,看了作者的文章很有感触,所以转发,希望能够使更多人受益! 十一.从头到尾彻底解析Hash 表算法 作者:July.wuliming.pkuoliver  出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v.  说明:本文分为三部分内容,    第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解:第二部分为关于Hash表算法的详细阐述:第三部分为打造一个最快的Hash表算法.----------------------------------

目的 我们将探索以下问题的答案: 如何遍历图像中的每一个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何测试我们所实现算法的性能? 查找表是什么?为什么要用它? 测试用例 这里我们测试的,是一种简单的颜色缩减方法.如果矩阵元素存储的是单通道像素,使用C或C++的无符号字符类型,那么像素可有256个不同值.但若是三通道图像,这种存储格式的颜色数就太多了(确切地说,有一千六百多万种).用如此之多的颜色可能会对我们的算法性能造成严重影响.其实有时候,仅用这些颜色的一小部分,就足以达到同样效果. 这种情

作者:July.wuliming.pkuoliver 说明:本文分为三部分内容, 第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解:第二部分为关于Hash表算法的详细阐述:第三部分为打造一个最快的Hash表算法. 第一部分:Top K 算法详解 问题描述(百度面试题): 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节.假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个.一个查询串的重复度越高,说明查询

程序及分析 /* * FileName : lookup_table.cpp * Author : xiahouzuoxin @163.com * Version : v1.0 * Date : Sun 01 Jun 2014 04:35:37 PM CST * Brief : * * Copyright (C) MICL,USTB */ #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespac

via:点击打开链接 十一.从头到尾解析Hash 表算法 作者:July.wuliming.pkuoliver   出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v.   说明:本文分为三部分内容,     第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解:第二部分为关于Hash表算法的详细阐述:第三部分为打造一个最快的Hash表算法. ------------------------------------ 第一部分:Top K 算法详解 问题描述 百度面试题:     搜索引擎会