查找算法

转自： https://blog.csdn.net/every__day/article/details/90763607 《数据结构与算法之美》 前面讲过MySQL数据库索引实现原理，底层是依赖B+树这种数据结构来实现的。那类似Redisp 这要的Key-Value数据库中的索引，又是怎么实现的呢?底层依赖的又是什么数据结构呢？ 为什么需要索引？ 在实际的软件开发中，业务纷繁复杂，功能千变万化，但是，万变不离其宗。如果抛开业务和功能的外壳，其实它们的本质都可以抽象为“对数据的存储和计算”。对应到数据结构和算法中，那“存储”需要的就是数据结构，“计算”需要的就是算法。 对于存储的需求，功能上无外乎增删改查。这其实并不复杂。但是，一旦存储的数据多了，那性能就成了这些系统要关注的重点，特别是在一些跟存储相关的基础系统（比如MySQL数据库、分布式文件系统等）、中间件（比如消息中间件RocketMQ等）中。 “如何节省存储空间、如何提高数据增删改查的执行效率”，这个问题就成了设计的重点。而这些系统的实现，都离不开一个东西，那就是索引。不夸张的说，索引设计的好坏，直接决定了这些系统是否优秀。 索引这个概念，非常好理解。你可以类比书籍的目录来理解。如果没有目录，我们想要查找某个知识点的时候，就要一页一页的翻。通过目录，我们就可以快速定位相关的知识点的页数，查找的速度也会有质的提高。

【原文: https://cloud.tencent.com/developer/article/1155143 】 AVL树简介 AVL树的名字来源于它的发明作者G.M. A delson- V elsky 和 E.M. L andis。AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树（Self-Balancing Binary Search Tree,简称平衡二叉树）。 一棵AVL树有如下必要条件： 条件一：它必须是二叉查找树。 条件二：每个节点的左子树和右子树的高度差至多为1。 图一中左边二叉树的节点45的左孩子46比45大，不满足二叉搜索树的条件，因此它也不是一棵平衡二叉树。 右边二叉树满足二叉搜索树的条件，同时它满足条件二，因此它是一棵平衡二叉树。 左边二叉树的节点45左子树高度2，右子树高度0，左右子树高度差为2-0=2，不满足条件二； 右边二叉树的节点均满足左右子树高度差至多为1，同时它满足二叉搜索树的要求，因此它是一棵平衡二叉树。 AVL树的查找、插入、删除操作在平均和最坏的情况下都是O（logn），这得益于它时刻维护着二叉树的平衡。如果我们需要查找的集合本身没有顺序，在频繁查找的同时也经常的插入和删除，AVL树是不错的选择。不平衡的二叉查找树在查找时的效率是很低的。 AVL树相关概念 平衡因子 ：将二叉树上节点的左子树高度减去右子树高度的值称为该节点的平衡因子BF

二分搜索 （ 英语： binary search），也称 折半搜索 （ 英语： half-interval search）、 对数搜索 （ 英语： logarithmic search），是一种在 有序数组 中查找某一特定元素的 搜索算法 。 搜索过程 从数组的 中间元素 开始，如果中间元素 正好是 要查找的元素，则搜索过程结束；如果 某一特定元素 大于或者小于 中间元素 ，则在数组 大于或小于 中间元素的 那一半 中查找，而且 跟开始一样 从 中间元素 开始比较。如果在 某一步骤 数组为空，则代表找不到。这种搜索算法 每一次比较 都使 搜索范围缩小一半 。 再次注意：是在 有序数组 中进行的二分查找。 二分查找代码如下： 1 //迭代 2 public static int BinarySearch1(int[] a, int value, int n) { 3 int low, high, mid; 4 low = 0; 5 high = n - 1; 6 //一直循环 7 while (low <= high) { 8 mid = (low + high) >> 1; 9 count++; 10 if (a[mid] == value) 11 return mid; 12 count++; 13 if (a[mid] > value) 14 high = mid - 1;/

Intellij IDEA 2016.2 官方帮助文件翻译 此文档基于为IntelliJ IDEA 2016.2 版本官方帮助文件翻译，如有错误请及时指出。 作者：@bomber jin 总目录： https://www.jetbrains.com/help/idea/2016.2/meet-intellij-idea.html 业余时间翻译，翻译的比较慢，且翻且更新吧。 1.IntelliJ IDEA 初见 1.1 IntelliJ IDEA 环境需求 本章目录： - 硬件需求 - 系统需求 - Windows - OS X - Linux 硬件需求 - 内存： - 最低要求：1G - 推荐配置：2G - 硬盘：300MB 硬盘空间+至少1 GB用于缓存的空间 - 屏幕分辨率：最低要求1024*768 系统需求 JRE 1.8 已经在平台中绑定安装。你不需要安装任何Java 环境用于使用IntelliJ IDEA。 在IntelliJ IDEA 中，JDK 不支持Web，PHP，Ruby 以及Python 项目。安装独立的JDK 只可用于支持Java 开发项目。 然而，你不能使用我们绑定的JRE 用于Java 开发。 Windows系统 系统需求： - 微软Windows 10/8/7/Vista/2003/XP（包括64-bit版本） - 使用IntelliJ IDEA

第八章 数组 //L8-1 #include <stdio.h> int main() { int score1, score2, score3, score4, score5; int totalScore; printf("Input the scores of ten students:\n"); scanf("%d", &score1); scanf("%d", &score2); scanf("%d", &score3); scanf("%d", &score4); scanf("%d", &score5); totalScore = score1 + score2 + score3 +score4 + score5; printf("The average score is %f\n", totalScore/5.0); return 0; } //运行结果 Input the scores of ten students: 90 95 91 86 79 The average score is 88.200000 数组：解决需要对相同类型的批量数据进行处理的问题 数组是一组具有相同类型的变量的集合 数组名 数组元素：构成数组的每个数据项 数组的下标 数组的基类型：即数组中元素的类型 数组的维数：下标的个数 C语言中数组的下标都是 从0开始 的 //L8-1

目录 教材学习内容总结 教材第13章 教材学习中的问题和解决过程 代码调试中的问题和解决过程 代码托管 结对及互评 点评过的同学博客和代码 感悟 学习进度条 参考链接 正文 20182311 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》第8周学习总结 教材学习内容总结 教材第13章 查找 线性查找：改进方法：设立哨兵，即将数组下标为0的内容设定为需要查找的数字，这样可以减少每次循环都对下标与最大值的比较，优化算法。 折半查找：时间复杂度为O（log2n），效率高，但只能用于有序线性存储结构。 哈希表查找：使用mod算法来实现数据的快速存取 冲突：两个不同关键字对应同一个内存地址 开放地址法：线性探测再散列，若关键字对应地址非空，向后移位直到找到空地址存入，查找步骤与之相同。 链地址法：将存储空间定义为链表数组，每一个存储空间都代表一个链表的表头，若出现冲突，直接延长链表的长度，查找顺序与存入顺序相同。 二叉排序树：通过在各个岔路口分流实现数据的排序。在实现过程中我使用了类似双向链表的数据结构，不过链表的两头只用来向下指左右子树，所以做出来的二叉树只能单向的读取数据，不能实现真正的“双向”。 排序 衡量排序算法是否稳定的标准：相同元素排序后先后次序是否发生变化， 插入排序：利用双重循环和插入，逐渐将整个表从前向后实现有序排列。 折半插入排序：对插入排序的改良

/************************************************************** * 二分法查找算法 * wxz 2011-05-04 ***************************************************************/ #include<iostream> #define MaxSize 100 using namespace std; typedef int DataType; typedef struct ST { DataType Data[MaxSize]; int Length; }ST; void CreateST(ST *st) { int i; cout<<"请输入要建立的顺序表的长度"<<"("<<MaxSize<<"以内)"<<endl; cin>>st->Length; while(st->Length>100) { cout<<"长度不能大于"<<MaxSize<<endl; cout<<"请输入要建立的顺序表的长度"<<"("<<MaxSize<<"以内)"<<endl; cin>>st->Length; } cout<<"请输入"<<st->Length<<"个整数："<<endl; for(i=0;i<=st->Length-1;i++) cin>>st-

在学习算法的过程中，二叉平衡树是一定会碰到的，这篇博文尽可能简明易懂的介绍下二叉树的相关概念，然后着重讲下什么事平衡二叉树。 （由于作图的时候忽略了箭头的问题，正常的树一般没有箭头，虽然不影响描述的过程，但是还是需要注意，所以还请读者忽略一下部分图的箭头） 一、二叉（查找）树 二叉查找树（Binary Search Tree）是二叉树的一种，其树节点（internal nodes of the tree)储存着键值并且满足以下特性并如图A所示： 假设u, v, r分别为树的三个结点（nodes），r为树的根节点，u为根的左子树，v为根结点的右子树； 键值大小关系：key(u) < key(r) < key(v)，也就是位于根结点（亦或是父节点）的左子树的所有结点的值都是小于根或者父结点的，而位于右子树的结点都大于根或者父结点； 树的外部结点不储存任何的信息。 图A 二叉查找树 二、二叉查找树的操作 2.1 查找（Search） 如若要查找二叉树中的某个元素k，我们会从根节点朝着树结构往下寻找对应的结点，所寻找的结点方向取决于当前结点与所要寻找的结点的值的对比。基于图A，假设我们现在所要寻找的结点是7，那么从根结点开始，我们可以知道7 < 8，那么往下朝着结点值为6的子树走，然后我们发现6 < 7所以此时我们就寻找结点为6的右子树，这时我们发现7 = 7

1.从100万条数据中找出最小的100条数据 top-k算法：可用大顶堆实现 2.内存中栈和堆的区别？ 3.进程池的作用？ 4.二叉查找树的实现，查找时间复杂度是多少？ 5.两个有序数组的合并（时间复杂度是多少？） 6.数据库索引都有哪些？主键索引底层是怎么实现的? 7.哈希表是怎么实现的？解决哈希冲突的方式？ 链表法怎么实现哈希查找？如果链表很长怎么办？ 开放地址法怎么确定地址以及怎么实现哈希查找？ 使用多个哈希函数法怎么确定映射地址？怎么实现哈希查找？ 8.编程题 最短路径算法：Dijkstra算法 快速排序算法 两个有序数组的合并 二叉查找树的查找和插入 来源： https://www.cnblogs.com/hy4201/p/11360686.html

本篇体验除Queue<T>和Stack<T>之外的其它泛型集合。 SortedList<TKey, TValue> SortedList<TKey, TValue>和List<T>比较相似，不同的地方在于SortedList集合元素是排过序的，往SortedList集合添加元素的时候需要添加键值对数据。在添加集合元素的时候，首先采用"二分查找算法"找到合适的位置，然后元素被放到该位置，该位置后面所有的集合元素整体后退一位。 static void Main(string[] args) { var mySotedList = new SortedList < int , string > (); mySotedList.Add(1, "张三"); mySotedList.Add(2,"李四"); mySotedList.Add(3,"赵六"); mySotedList.Add(4,"王九"); //判断是否包含某个键 mySotedList.ContainsKey(1); //判断是否包含某个值 mySotedList.ContainsValue("张三"); //获取某个键的索引 int keyIndex = mySotedList.IndexOfKey(2); //获取某个值的索引 int valIndex = mySotedList.IndexOfValue("李四"); /