查找算法

大话数据结构学习笔记 - 查找之顺序查找、折半查找、插值查找及斐波那契查找 查找( Searching ) ： 就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录) 概论 概念 查找表( Search Table ) ：由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合 关键字( Key ) ：数据元素中某个数据项的值，又称为键值，用来标识一个数据元素 主关键字( Primary Key ) ：若关键字可以唯一的标识一个记录，则称此关键字为主关键字， 主关键字所在的数据项称为主关键码 次关键字( Secondary Key ) ： 可以识别多个数据元素(或记录)的关键字 查找表 静态查找表 静态查找表( Static Search Table ) ： 只做查找操作的查找表 查询某个特定数据元素是否在查找表中 检索某个特定数据元素和各种属性 动态查找表 动态查找表( Dynamic Search Table ) ： 在查找过程中同时插入查找表中不存在的数据元素，或者从查找表中删除已经存在的某个数据元素 查找时插入数据元素 查找时删除数据元素 面向查找操作的数据结构称为查找结构 本文所有代码，示例数组为 {0,1,16,24,35,47,59,62,73,88,99} , 区间为 [1, 10] ， 返回下标 0 则表示查找失败 顺序表查找 顺序查找(

查找算法笔记（C++版） 记录最近学习的一些查找算法 目录 查找算法笔记（C++版） 1.顺序查找 2.二分查找 1.顺序查找 时间复杂度：O(n) 代码： //顺序查找 int sequentialSearch ( int * list , int n , int x ) { for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ) { if ( list [ i ] == x ) return i ; } return - 1 ; } 测试代码： int main ( void ) { int list [ ] = { 1 , 3 , 5 , 7 , 9 , 2 , 4 , 6 , 8 , 0 } ; //可以是无序数组 cout << "list[]:" ; for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ ) cout << list [ i ] << " " ; cout << endl ; int x = 8 ; int i = sequentialSearch ( list , 10 , x ) ; if ( i < 0 ) cout << "未找到" << endl ; else cout << "list[" << i << "]中找到" << x << endl ; return 0 ; } 运行结果： list[]:1 3 5 7 9 2

折半查找 基本过程：在 有序 表中取中间记录作为比较对象，若给定值与中间记录的关键字相等，则查找成功；若给定值小于中间记录的关键字，则在中间记录的左半区继续查找；若给定值大于中间记录的关键字，则在中间记录的右半区继续查找。不断重复上述过程，直到查找成功，或所有查找区域无记录，查找失败为止。 //arr为待查找的数组，key为要查找的关键字，low和high为需要查找的数组下标的范围 public static int find1(int[] arr, int key, int low, int high) { if (arr != null && arr.Length > 0) { if ((low >= 0 && low <= arr.Length - 1) && (high >= low && high <= arr.Length - 1)) { int mid; while (low <= high) { mid = (low + high) / 2; if (key < arr[mid]) { high = mid - 1; } else if (key > arr[mid]) { low = mid + 1; } else { return mid; } } } } return -1; } 插值查找 基本思想：如果一个有序的序列是均匀分布的

二分查找的学习笔记 之前在bilibili看到一个有趣的视频，关于二分查找的。 戳我看这个有趣的视频 笔记参考：极客时间|数据结构与算法之美 1. 二分思想 就如上面视频中的栗子，猜数字游戏，如果从头开始一个一个的猜是非常低效的。 在实际的开发场景中，假设有1w条订单数据，已经按照订单的金额从小到大排序，每个定干的金额不同，最小单位是元。 如果从第一个订单开始，遍历这1w条订单，直到找到目标为止，这种方法在最坏情况下可能要便利完所有数据才能找到。 但是用二分法，每次都通过跟区间中间元素对比，将整个带查找的区间缩小为之前的一半，直到查找的需要的数据或者区间缩小为0。 2. 二分查找实现(递归和非递归) // 非递归实现 int bsearch ( int a [ ] , int n , int value ) { int low = 0 ; int high = n - 1 ; while ( low <= high ) { int mid = ( low + high ) / 2 ; if ( a [ mid ] == value ) { return mid ; } else if ( a [ mid ] < value ) { low = mid + 1 ; } else { high = mid - 1 ; } } /*while*/ return - 1 ; }

关键：数组中的元素必须是已经排好序的. 一维数组，二分法查找： 假如有一组数为1，2，3，4, 5 ，6，7, 8, 9, 10要查给定的值7.可设三个变量low，mid，high分别指向数据的前，中间和后，mid=（low+high）/2. 思路: 1:将low=0,值为1;high=9,值为10(因为数组下标从0开始);mid=(low+high)/2,即等于4,值为32(因为整型会省略小数点); 2:将mid的值与查找的数作比较,如果mid<n(这里假设要查找的数为n),说明n在mid的后边,则使得low=mid+1,high不变;如果n<mid,说明n在mid的前边,则使得high=mid-1,low不变;如果mid==n,你懂的... 3:现在的mid等于4,值为5,查找的范围为:5,6,7,8,9,10,显然mid<n,此时mid执行2次循环便等于7，然后输出mid. 例如: 设计一个程序,提供用户输入10个整数并保存到数组中,将整数以从大到小的顺序排列,最后通过半分法查找用户输入的值并显示值的序号.(VC++6.0环境) 代码清单: /******************************************************** ************************半分法查找*********************** ********

二分法查找 学习笔记 文章目录 二分法查找 学习笔记 二分法简介 这种方法的基本思路如下： 主程序如下 二分法简介 二分法查找，是一种在已经 排好顺序 的数组中查找特定元素的方法。 这种方法的基本思路如下： 数组a[]，所寻找的特定元素x。 1、设3个指针： l：指向数组第一个数。 h：指向数组中间数（h = (l + r) / 2）。 r：指向数组最后的数。 2、将x与a[h]作比较， (1) 若a[h] > x ：将r指针向前移到h-1； (2) 若a[h] < x ：将l指针向后移到h+1； 3、重新定义h指针：h = (l + r) / 2。 将上述步骤写入循环里，当 l < r - 1 时，退出循环。 主程序如下 int l , h , r , num [ m ] , x ; //x为特定元素，m为数组大小 l = 0 ; r = m - 1 ; while ( l < r - 1 ) { h = ( l + r ) / 2 ; if ( x == num [ h ] ) { printf ( "%d" , h ) ; return 0 ; } else if ( x > num [ h ] ) { l = h + 1 ; } else { r = h - 1 ; } } 来源： CSDN 作者： 摇啊摇曳瑶 链接： https://blog.csdn.net

一.如果在一个没排好序数据中查找就用普通查找就是用循环语句 在排好序的数据查找 一.二分法查找 1.在程序中首先找到中间元素 当大于中间元素时 开始位置=中间位置+1 当小于中间元素时 结束位置=中间位置-1 一直查找到开始位置大于结束位置 二叉树查找 5 6 4 8 7 3 2 估计二叉是像上面那样的。所以当大于是往左边查找，小于往右边查找 hash查找 hash存储是 index = data % mod; （这是自己定义的hash函数），index为下标存储进去的。所以查找也是根据hash函数找到index的 hash冲突问题： 1.可以用双个hash函数。 2. 线性探测法 位置 1 2 3 4 5 6 7 8 9 数据65 28 98 78 比如要插入30到1位置，原来1位置有数据了冲突了，则就往下查找直到没数据的比如5位置 3.链接法 struct hash { int data; struct hash *p } 当冲突了就再分配一个节点出来用p来指向新分配的节点 程序可以参考： http://blog.csdn.net/feixiaoxing/article/details/6844723 来源： CSDN 作者： 4M小水管 链接： https://blog.csdn.net/ap105638/article/details/8882663

最近在看<大话数据结构>,这本书真是写的好呀呀呀,关于查找做了些笔记. 一.顺序表查找 1. 顺序查找 也称为线性查找，查找过程基本是从第一个(或最后一个)开始查找，逐个与查找值的关键字对比是否相等，若相等查找成功，若到最后都没有没有相等，则查找失败． 时间． 顺序查找优化：即设定一个哨兵，解决了不用每次都要比较． 时间复杂度：O(N). int SequentialSearch ( int * a , int n , int key ) { a [0] = key ; int i = sizeof ( a )/ sizeof ( int ) - 1; // 因 a[0] =key 设定了是哨兵 ; ，当ｉ＝＝０时， a[0] 与 key 必定相等．这也是哨兵的作用 . while ( a [ i ] != key ) { i --; } return i ; } 二. 有序表查找(查找的数据是有序的) ※ 包括折半, 插值, 斐波那契查找. 1. 折半查找 又称二分查找，前提是查找表是有序的． 时间复杂度:O(logN). 查找过程:(1)在有序表中， 取中间值mid与关键字key进行比较，如果mid与key相等,则查 找成功.如果mid < key, 则(2), 如果mid > key,则(3). (2)取mid的左半端(不包括(1)mid)的中间值,转(1). (3

散列表、散列法、拉链法的一些概念介绍： 散列表 https://www.cnblogs.com/baxianhua/p/9244769.html 散列表也叫hash表 ，是根据关键码值而进行直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射也叫散列函数，存放记录的数组叫散列表。 给定表M，存在函数f(key),对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则成表M为Hash表，函数f(key)为哈希函数。 散列表有哪些特点? HashMap具有优秀的查找性能。根据key找到value，性能最好的算法！(没有之一)。无论数据多少，查找方法的性能始终如一！为了实现根据key告诉找到value，散列表提供了高性能查找算法。利用散列数组算法进行散列查找，性能很好。无论数据量有多少，都会在一个固定的时间，找回结果！甚至是在亿级别数据量上进行查找！凡是软件中需要查找根据key查找到value时，一定使用散列表。 使用散列表的注意事项： ①key-value成对数据添加到散列表 ②key不可以重复，value可以重复 ③key-value规定为一个条目（Entry） ④散列表中散列数组的大小称为容量 ⑤key-value数量称为size ⑥size/容量称为加载因子，要小于75%，如果大于75%，会自动扩容

问题：判断字符串A在中所有出现字符串B中（长度大于1）的索引。不得使用字符串方法indexof，substring等 　　 有小伙伴在面试遇到了这个问题，乍一看如果使用使用字符串方法indexof，substring，很简单容易实现，但如果不使用这些方法，怎么样才能实现这个需求呢 　 　 // 思路: 如果不能使用字符串的相应方法，我们可以把字符串转换成数组，使用递归函数不断去比对相应的数组索引，然后把满足条件的索引打印出来，其实很多现在前后端交互处理数据的方法，用的都是递归偏多，千万别小瞧递归！ 话不多说，我们先上解决问题的方法： <script> // 其实很多现在前后端交互处理数据的方法，用的都是递归变多，千万别小瞧递归 // 思路: 不能使用字符串的相应方法，我们可以把字符串转换成数组，首先使用递归不断去比对相应的数组索引 // 随机的字符 var str1 = 'adfacddtgjacbasaclsaacdctacw'; // 条件筛选的字符 var str2 = 'basaclsa'; // 把相应的字符串转换为数组 var arr1 = str1.split(''); var arr2 = str2.split(''); function test (arr) { // 写一个for循环，先把需要筛选的数组arr2第一个索引拿来比对 for(var i = 0; i