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.

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

{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

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

前言 一般来说,物理表的增.删.改.查都受到数据量的制约,进而影响了性能. 很多情况下,你所负责的业务关键表中,每日变动的数据库与不变动的数据量比较,相差非常大. 这里我们将变动的数据称为动态数据,不变动的数据称为静态数据. 举个例子,1张1000W的表,每日动态数据只有1W条,999W条的数据都为静态.往往select或者重复改变的数据都在动态数据中.比如订单表. 所以,如果将动态数据库从表中剥离出来,分割两张表,一张动态数据表,一张静态数据表,从数据量的角度来看,性能是不是就会自然提高了?

顺序表是在计算机内存中以数组的形式保存的线性表,是指用一组地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构.  1.顺序表的结构体声明 #define MAX_SIZE 5 //定义数组的大小 typedef int DataType; typedef struct SeqList { DataType array[MAX_SIZE]; size_t size; }SeqList; 2.顺序表的初始化 void InitSeqList(SeqList* pSeq) //址传递要用到指针 { asse

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

在学习之前,先说下我的软件情况,操作系统是manjaro linux 今天刚刚升级的,编辑器是vim8.0.55,编译器是gcc 6.2.1,调试器是gdb 7.12,版本再低点也可以,只要gcc版本是5以上,就应该问题不大. 一.基本概念: 线性表:由n个类型相同的数据元素组成的有限序列,记为(a1,a2,--an). 线性表的特征:其中的元素存在这序偶关系,元素之间存在着严格的次序关系. 顺序存储表:线性表中的元素依次存放在一组地址连续的存储单元(数组)中. 存储特点:若已知首元素的起始地址

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

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

有时可借用一维数组来描述线性链表,这就是线性表的静态单链表存储结构. 在静态链表中,数组的一个分量表示一个结点,同时用游标(cur)代替指针指示结点在数组中的相对位置.数组的第0分量可看成头结点,其指针域指示链表的第一个结点.这种存储结构需要预先分配一个较大的空间,但在线性表的插入和删除操作时不需移动元素,仅需要修改指针,故仍具有李安是存储结构的主要优点 结构图: 静态单链表的实现: (function(module){ function SLinkList(data, cur, MAXSIZE

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.

近日开始研究Lua,在元表的使用上照猫画虎地搞了两下,实现了“面向对象”,但究其本质却略有不解,后咨询牛哥得解,特此记录. Lua的表本质其实是个类似HashMap的东西,其元素是很多的Key-Value对,如果尝试访问了一个表中并不存在的元素时,就会触发Lua的一套查找机制,也是凭借这个机制,才能够实现“面向对象”的. 举例说明: tempTable = {} print(tempTable.memberA) --这里试图打印tempTable并不存在的成员memberA 执行结果:nil输出

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

sap透明表.结构.簇介绍以及查找表方法 一些人在写开发功能说明书的时候不知道如何去找屏幕字段对应的透明表,下面我来介绍一个比较有效的方法:首先简单介绍一下概念:在SAP中的表的种类有以下三种:Tranparent table,Pools,Cluster table. 透明表每个透明表在数据库中有一个相应的物理表.物理表的名称和数据字典中的逻辑表定义的名称一致.事物中处理的数据存贮在透明表中.可以通过数据库直接查询,abap人员也希望能了解这个表的名字. 存贮表存储表可以用来存贮控制数据(例如:

Oracle查找表的外键引用关系 select t1.table_name, t2.table_name as "TABLE_NAME(R)", t1.constraint_name, t1.r_constraint_name as "CONSTRAINT_NAME(R)", a1.column_name, a2.column_name as "COLUMN_NAME(R)" from user_constraints t1, user_cons