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

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

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

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

7.1 查找的基本概念 查找表:    由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合静态查找表:    查找的同时对查找表不做修改操作(如插入和删除)动态查找表:    查找的同时对查找表具有修改操作关键字    记录中某个数据项的值,可用来识别一个记录主关键字:    唯一标识数据元素次关键字:    可以标识若干个数据元素 查找算法的评价指标 关键字的平均比较次数,也称平均搜索长度ASL(Average Search Length) n:记录的个数pi:查找第i个记录的概率 ( 通常认为pi =

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

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):    

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

查找索引是自动维护的,但是你有时候可能会因为你在查找的时候或查看者邮件主题出现了异常,或者你的 Confluence 实例升级到了新的版本,你可能需要手动重构索引. 进行搜索索引重构: 在屏幕的右上角单击 控制台按钮 ,然后选择 General Configuration 链接. 在左侧面板的 管理(Administration)下面,选择 内容索引(Content Indexing). 在 查找索引(Search Index)部分选择 重构(Rebuild)按钮.(如果索引从来没有被构建,这个

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

题目描述 查找employees表所有emp_no为奇数,且last_name不为Mary的员工信息,并按照hire_date逆序排列CREATE TABLE `employees` (`emp_no` int(11) NOT NULL,`birth_date` date NOT NULL,`first_name` varchar(14) NOT NULL,`last_name` varchar(16) NOT NULL,`gender` char(1) NOT NULL,`hire_date`

Hash表的“查找成功的ASL”和“查找不成功的ASL” ASL指的是 平均查找时间 关键字序列:(7.8.30.11.18.9.14) 散列函数: H(Key) = (key x 3) MOD 7 装载因子: 0.7 处理冲突:线性探测再散列法 查找成功的ASL计算方法: 因为现在的数据是7个,填充因子是0.7.所以数组大小=7/0.7=10,即写出来的散列表大小为10,下标从0~9. 第一个元素7,带入散列函数,计算得0. 第二个元素8,带入散列函数,计算得3. 第三个元素30,带入散列函数

两张通过外键联系的表,如何在一张表上根据另一张表上的属性查找满足条件的对象集? 1  平常查找表中数据的条件是python中已有的数据类型,通过名字可以直接查找.如果条件是表中外键列所对应表的某一列,该如何查询数据? 假设表1是新闻表,是回复表中某一外键指向的表,表2是回复表. class News(models.Model): title = models.CharField(max_length=50); summary = models.TextField(); url = models.

106-排序列表转换为二分查找树 给出一个所有元素以升序排序的单链表,将它转换成一棵高度平衡的二分查找树 样例 标签 递归 链表 思路 类似于二分查找,每次将链表二分,中间节点作为根节点,在建立左子树与右子树,递归即可 code /** * Definition of ListNode * class ListNode { * public: * int val; * ListNode *next; * ListNode(int val) { * this->val = val; * this-

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++

查询同一个表中某一字段值相同的记录 select * from 表名 where 字段 in(select 字段 from 表名 group by 字段 having count(1)>1) select * from 表名 awhere exists (select 1 from 表名 where 字段=a.字段 and 主键<> a.主键) 用select top 查询出多条记录的解决 这个问题在开发的时候经常会遇到,比如 写了一句查询5条记录的语句 “SELECT top 5 *

1. 查找索引 查找当前元素在指定范围内的索引序号,示例: $('.right_newestState_con').find('em').index($(this)); 2. ie滤镜 利用ie的私有滤镜让低版本ie浏览器支持一些高级效果 2.1 透明度 #myElement { opacity: .4; /* other browsers */ filter: progid: DXImageTransform.Microsoft.Alpha( opacity=40 ); /* IE6, IE7

前言: 本文对这篇博客Clustered Tables vs Heap Tables 的翻译, 如有翻译不对或不好的地方,敬请指出,大家一起学习进步. 问题描述 创建一个新表时,一个非常重要的设计原则就是创建还是不创建聚集索引的决定.没有聚集索引的表被称为堆,拥有聚集索引的表叫聚集索引表. 聚集索引表比堆表拥有一些好处(优势),比如聚集索引表是基于聚集索引键顺序存储的,正因为如此,所以通过聚集索引可以快速查找某一行:可以通过重建聚集索引重新组织数据.当你对表进行INSERT.UPDATE.DEL

线性表是最常用且最简单的一种数据结构.一个线性表是n个数据元素的有限序列,序列中的每个数据元素,可以是一个数字,可以是一个字符,也可以是复杂的结构体或对象.例如:1,2,3,4,5是一个线性表,A,B,C,D...Z是一个线性表,一列列车的车厢1,车厢2...车厢n是一个线性表. 线性表的机内表示法(又称存储结构)有2种,一种是顺序存储结构,另一种是链式存储结构. 顺序存储结构,顾名思义就是按顺序来存储的一种存储结构,比如线性表(1,2,3,4,5),共计5个元素,每个int型的数据元素假设占用