查找:静态查找和动态查找。

衡量查找算法的最主要的标准是平均查找长度(Average Search Length,简 称 ASL)。平均查找长度是指在查找过程中进行的关键码比较次数的平均值。

顺序查找(Sequnce Search)又称线性查找(Linear Search),其基本思想是:从 静态查找表的一端开始,将给定记录的关键码与表中各记录的关键码逐一比较, 若表中存在要查找的记录,则查找成功,并给出该记录在表中的位置;否则,查找失败,给出失败信息。

    public int SeqSearch(SeqList<int> sqList, int data)
{
sqList[] = data;
int i = ;
for (i = sqList.GetLength(); sqList[i] > data; --i);
{
return i;
}
}

SeqSearch(SeqList sqList, int data)

折半查找(Binary Search)又叫二分查找,其基本思想是:在有序表中,取中 间的记录作为比较对象,如果要查找记录的关键码等于中间记录的关键码,则查 找成功;若要查找记录的关键码小于中间记录的关键码,则在中间记录的左半区 继续查找;若要查找记录的关键码大于中间记录的关键码,则在中间记录的右半 区继续查找。不断重复上述查找过程,直到查找成功,或有序表中没有所要查找 的记录,查找失败。

    public int BinarySearch(SeqList<int> sqList, int key)
{
sqList[] = key; //0单元存放要查找的记录
int mid = ;
int flag = -;
int low = ; //设置初始区间的下限值
int high = sqList.GetLength(); //设置初始区间的上限值
//记录没有查找完
while (low <= high)
{
//取中点
mid = (low + high)/;
//查找成功,记录位置存放到flag中
if (sqList[] == sqList[mid])
{
flag = mid;
break;
}
//调整到左半区
else if(sqList[] < sqList[mid])
{
high = mid -;
}
//调整到右半区
else
{
low = mid + ;
}
}
if (flag > )
{
Console.WriteLine("Search is successful!");
return flag;
}
else
{
Console.WriteLine("Search is failing!");
return -;
}
}

BinarySearch(SeqList sqList, int key)

索引查找(Index Search)又称分块查找。比如,对于下图现在要查找关键码为 54 的记录。先将 54 依次与索 引表中每个记录的 data 域的值进行比较,由于 34<54<66,则若在主表中存在关 键码为 54 的记录,则该记录必定在主表的第 3 个子表中。由于相应的 link 域的 值为 10,所以,从主表的第 11 个记录(数组的下标为 10)开始进行顺序查找。 当比较到主表的第 13 个记录(数组的下标为 12)时,关键码相等,说明主表中 有要查找的记录,则查找成功。当然,如果比较到第 15 个记录(因为索引表的 下一个记录的 link 域的值为 14)仍然不等,说明主表中不存在要查找的记录, 查找失败。

二叉排序树查找过程为:

(1)若二叉排序树为空,则查找失败(下面的算法实现以返回 1 表示查找 失败);

(2)若二叉排序树非空,则将给定记录的关键码与二叉排序树根结点的关 键码进行比较,如果相等,则查找成功(下面的算法实现以返回 0 代表查找成功), 查找过程结束。否则,执行以下两步中的一步;

(3)若给定记录的关键码小于二叉排序树根结点的关键码,查找将在根结 点的左子树上继续进行,转(1);

(4)若给定记录的关键码大于二叉排序树根结点的关键码,查找将在根结 点的右子树上继续进行,转(1)。

二叉排序树上的查找算法的实现如下:

    public int Search(BiTree<int> bt, int key)
{
Node<int> p; //二叉排序树为空
if (bt.IsEmpty() == true)
{
Console.WriteLine("The Binary Sorting Tree is empty!");
return ;
}
p = bt.Head;
//二叉排序树非空
while (p != null)
{
//存在要查找的记录
if (p.Data == key)
{
Console.WriteLine("Search is Successful!");
return ;
}
//待查找记录的关键码大于结点的关键码
else if (p.Data < key)
{
p = p.LChild;
}
//待查找记录的关键码小于结点的关键码
else
{
p = p.RChild;
}
}
return ;
}

Search(BiTree bt, int key)

哈希法主要考虑两个问题,其一是如何构造哈希函数,其二是如何解 决哈希冲突

常用的哈希函数构造方法:直接定址法;除留余数法;数字分析法;平方取中法;

解决哈希冲突:

开放地址法:是指当由关键码得到的哈希地址一旦产生冲突,即该地址中已经存放了记录,就去寻找下一个哈希地址,直到找到空的哈希地址为止。

二次探测法:线性探测法由于是一个地址单元一个地址单元探测,探测的增量是线性的,所以容易产生堆积问题。

链表法:用链表法解决哈希冲突有两种方法:

第一种方法是把所有的同义词用单链表链接起来;

第二种方法是当哈希表中相应位置为空时直接存放,当哈希表中相应 位置非空时用单链表链接起来。

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