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。

C#数据结构_查找的更多相关文章

  1. Go 数据结构--二分查找树

    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 ...

  2. 【Java】 大话数据结构(11) 查找算法(2)(二叉排序树/二叉搜索树)

    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 ...

  3. cb34a_c++_STL_算法_查找算法_(7)_lower_bound

    cb34a_c++_STL_算法_查找算法_(7)_lower_bound//针对已序区间的查找算法,如set,multiset关联容器-自动排序lower_bound()--第一个可能的位置uppe ...

  4. cb33a_c++_STL_算法_查找算法_(6)binary_search_includes

    cb33a_c++_STL_算法_查找算法_(6)binary_search_includes//针对已序区间的查找算法,如set,multiset关联容器-自动排序binary_search(b,e ...

  5. cb32a_c++_STL_算法_查找算法_(5)adjacent_find

    cb32a_c++_STL_算法_查找算法_(5)adjacent_findadjacent_find(b,e),b,begin(),e,end()adjacent_find(b,e,p),p-par ...

  6. cb31a_c++_STL_算法_查找算法_(4)find_first_of

    cb31a_c++_STL_算法_查找算法_(4)find_first_offind_first_of(b,e,sb,se),sb,second begin, se,second end();find ...

  7. cb30a_c++_STL_算法_查找算法_(3)search_find_end

    cb30a_c++_STL_算法_查找算法_(3)search_find_endsearch()pos = search(ideq.begin(), ideq.end(), ilist.begin() ...

  8. cb29a_c++_STL_算法_查找算法_(2)search_n

    cb29a_c++_STL_算法_查找算法_(2)search_n//比如:连续查找连续的n个8search_n(b,e,c,v),迭代器b,begin(),e,end().连续的c个vpos=sea ...

  9. cb28a_c++_STL_算法_查找算法_(1)find_find_if

    cb28a_c++_STL_算法_查找算法_(1)find_find_iffind() //线性查找,比较慢.pos1 = find(ilist.begin(), ilist.end(), 5);fi ...

随机推荐

  1. JedisClient操作redis 单机版和集群版

    一.在pom文件中添加依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis --> <dependency&g ...

  2. Java面试题 从源码角度分析HashSet实现原理?

    面试官:请问HashSet有哪些特点? 应聘者:HashSet实现自set接口,set集合中元素无序且不能重复: 面试官:那么HashSet 如何保证元素不重复? 应聘者:因为HashSet底层是基于 ...

  3. Html5web全栈前端开发_angular框架

    昵称领取全套angular视频教程 一.Typescript typescript简称ts,是js语法的超集,很多js新的语法就借鉴了ts语法.ts是由微软团队维护的 1.1 TS简介 1.1.1 G ...

  4. JSP+java上传图片到服务器,并将地址保存至MYSQL + JSP网页显示服务器的图片

    这两天遇到个需求——用户头像修改功能. 查了好多资料,不是代码不全,就是某些高端框架,卡了好久,今已实现,分享给大家,如果有更好的方法,非常感谢可以在下方评论区写出 一.整体项目架构 二.web.xm ...

  5. Codeforces Round #486 (Div. 3) C "Equal Sums" (map+pair<>)

    传送门 •题意 给k个数列,从中k个数列中找出任意2个数列 i ,j 使得数列i删除第x个数,和数列j删除第y个数的和相等 若存在,输出 i ,x 和 j,y •思路 每个数列之间的联系为数列的和之间 ...

  6. javascript基础学习第三天

    ☞ 命名法: 小驼峰命名法 和 大驼峰命名法(帕斯卡命名法) 变量命名规则:遵循小驼峰命名法 [变量名第一个字母小写后面每一个单词的首字母大写] var userNameAge; 函数命名规则:遵循帕 ...

  7. kubernetes CRD 开发指南

    扩展kubernetes两个最常用最需要掌握的东西:自定义资源CRD 和 adminsion webhook, 本文教你如何十分钟掌握CRD开发. kubernetes允许用户自定义自己的资源对象,就 ...

  8. 【iOS】Your account already has a valid ios

    打包内测的时候遇到了这个问题,如图所示: 官网解决办法: If the certificate already exists in Member Center, a “Your account alr ...

  9. Button 使用详解

    极力推荐文章:欢迎收藏 Android 干货分享 阅读五分钟,每日十点,和您一起终身学习,这里是程序员Android 本篇文章主要介绍 Android 开发中的部分知识点,通过阅读本篇文章,您将收获以 ...

  10. 洛谷P3572题解

    这道题实在是一道 毒瘤 题,太坑爹了.那个写 \(deque\) 的题解亲测只有80分,原因 不言而明 ,这道题居然 丧心病狂 到 卡STL . 好了,不吐槽了,进入正题 题目分析: 这是一道十分 简 ...