查找算法

package com.fu;/** * @auther 付强 * @date 2020/2/12 - 12:58 *///二分查找public class testsearch1 { public static void main(String[] args) { int arr[]={1,3,5,7,11,12,14}; //定义一个要查找的值 int s=12; //设置一个中位数 int mid; //定义最小值 int min=0; //定义最大值 int max=arr.length-1; //索引 int index=-1; while(true){ mid=(min+max)/2; if(arr[mid]>s){ max=mid-1; } if(arr[mid]<s){ min=mid+1; }if(arr[mid]==s){ index=mid; break; } } System.out.println(index); }} 来源： https://www.cnblogs.com/fuqiang-java/p/12298714.html

前言 在第12章关于变量对象的描述中，我们已经知道一个执行上下文 的数据（变量、函数声明和函数的形参）作为属性存储在变量对象中。 同时我们也知道变量对象在每次进入上下文时创建，并填入初始值，值的更新出现在代码执行阶段。 这一章专门讨论与执行上下文直接相关的更多细节，这次我们将提及一个议题——作用域链。 英文原文：http://dmitrysoshnikov.com/ecmascript/chapter-4-scope-chain/中文参考：http://www.denisdeng.com/?p=908本文绝大部分内容来自上述地址，仅做少许修改，感谢作者 定义 如果要简要的描述并展示其重点，那么作用域链大多数与内部函数相关。 我们知道，ECMAScript 允许创建内部函数，我们甚至能从父函数中返回这些函数。 var x = 10; function foo() { var y = 20; function bar() { alert(x + y); } return bar; } foo()(); // 30 这样，很明显每个上下文拥有自己的变量对象：对于全局上下文，它是全局对象自身；对于函数，它是活动对象。 作用域链正是内部上下文所有变量对象（包括父变量对象）的列表。此链用来变量查询。即在上面的例子中，“bar”上下文的作用域链包括AO(bar)、AO(foo)和VO

首先对查找的列表有两个要求：(1)、必须采用顺序存储结构（2）、必须按关键大小有序排列 算法思想：首先，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等则查找成功，否则利用中间位置记录将表分成前后两个字表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。 重复上述过程，知道找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。 测试程序如下所示： 点击( 此处 )折叠或打开 #include < stdio . h > int Find ( int a [ ] , int x , int length ) { int low , high ; int mid ; low = 1 , high = length ; while ( low < = high ) { mid = ( low high ) / 2 ; if ( x = = a [ mid ] ) return mid ; else if ( x > a [ mid ] ) low = mid 1 ; else high = mid - 1 ; } return 0 ; } int main ( ) { int length ; int i , x ; int flag ; int a [ 100 ] ; printf ( "请输入元素的个数: " ) ;

1. 使用PHP描述顺序查找和二分查找（也叫做折半查找）算法，顺序查找必须考虑效率，对象可以是一个有序数组[转] 2.顺序查找 <?php //$n为待查找的数组元素的个数，$k为待查找的元素 function seq_sch($array, $n, $k) { $array[$n] = $k; for($i=0; $i<$n; $i++) { if($array[$i]==$k) { return true; break; } } if ($i<$n) //判断是否到数组的末尾 { return $i; } else { return false; } } $array = array(3, 6, 1, 9, 2, 10); $n = count($array); $k = 8; if(seq_sch($array, $n, $k)) { echo "顺序查找成功"; } else { echo "顺序查找失败"; } ?> 顺序查找 是在一个已知无序队列中找出与给定关键字相同的数的具体位置。原理是让关键字与队列中的数从第一个开始逐个比较，直到找出与给定关键字相同的数为止。 3.二分查找 <?php //$low为待查找的数组中的最小值，$high为数组中的最大值，$k为要查找的关键字 function bin_sch($array, $low, $high, $k) { if

　　前面回顾了几个主要的排序算法，排完序就该搜索了，主要的查找类型分为静态查找表和动态查找表两大类，先看看静态查找表常用算法，二分搜索。 二分搜索原理如下： 　　二分查找又称折半查找，它是一种效率较高的查找方法。 　　【二分查找要求】： * 1.必须采用顺序存储结构 * 2.必须按关键字大小有序排列。 * 　　【优缺点】折半查找法的优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好; * 其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。 * 因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。 * 　　【算法思想】首先，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较， * 如果两者相等，则查找成功； * 否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表， * 如果中间位置记录的关键字大于查找关键字， * 则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。 　　重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功， * 或直到子表不存在为止，此时查找不成功。 代码 public int Search( int [] seqList, int key) { int flag = - 1 ; int mid; int low = 0 ; int high = seqList.Length - 1 ; while (low < high) { mid = (high + low) / 2 ; if (seqList

1.二分查找又称折半查找，它是一种效率较高的查找方法。 2.二分查找要求：（1）必须采用 顺序存储结构 （2）.必须按关键字大小 有序排列 3.原理：将数组分为三部分，依次是中值（所谓的中值就是数组中间位置的那个值）前，中值，中值后；将要查找的值和数组的中值进行比较，若小于中值则在中值前 面找，若大于中值则在中值后面找，等于中值时直接返回。然后依次是一个递归过程，将前半部分或者后半部分继续分解为三部分。 　　　　其查找的基本思路：首先将给定值K，与表中中间位置元素的关键字比较，若相等，返回该元素的存储位置；若不等，这所需查找的元素只能在中间数据以外的前半部分或后半部分中。然后在缩小的范围中继续进行同样的查找。如此反复直到找到为止。 4.实现：二分查找的实现用递归和循环两种方式 5.代码： 1 package other; 2 3 public class BinarySearch { 4 /* 5 * 循环实现二分查找算法arr 已排好序的数组x 需要查找的数-1 无法查到数据 6 */ 7 public static int binarySearch(int[] arr, int x) { 8 int low = 0; 9 int high = arr.length-1; 10 while(low <= high) { 11 int middle = (low + high)/2

############### 索引介绍 ############## """ 1. 索引介绍 需求: 一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的， 也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。 说起加速查询，就不得不提到索引了。 索引: 简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用户快速的找到需要的内容. 在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。能够大大提高查询效率。 特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 本质: 索引本质：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果， 同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。 """ ############### 索引方法 ############## """ 2.索引方法 1. B+TREE 索引 B+树是一种经典的数据结构，由平衡树和二叉查找树结合产生，它是为磁盘或其它直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树， 在B+树中，所有的记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层的叶节点中，叶节点间用指针相连，构成双向循环链表， 非叶节点（根节点、枝节点）只存放键值，不存放实际数据。 注意:通常其高度都在2

文章目录 1 引言 2 定义 定义节点名称： 3 性质 4 2-3-4树和红黑树的等价关系 5 查找 6 插入 6.1(情景3) 插入节点的父节点为黑色 6.2(情景4) 插入节点的父节点为红色，叔叔节点为黑色 6.2.1(情景4.2.1) 父节点P为G左孩子，插入位置为左孩子 6.2.2(情景4.2.2) 父节点P为G左孩子，插入位置为右孩子 6.2.3(情景4.3.1) 父节点P为G右孩子，插入位置为右孩子 6.2.4(情景4.3.2) 父节点P为G右孩子，插入位置为左孩子 6.3(情景4.1) 插入节点的父节点为红色，叔叔节点为红色 6.3.1(情景4.1) 插入位置为左子树 6.3.2(情景4.1) 插入位置为右子树 7 删除 删除情景1：替换结点是红色结点 7.1 删除红色叶子节点 7.2 删除红色节点，只有左子树或只有右子树 7.3 删除红色节点，既有左子树又有右子树 7.4 删除的黑色节点仅有左子树或者仅有右子树 7.5 删除黑色的叶子节点 8 总结 9 思考题和习题答案 思考题1：黑结点可以同时包含一个红子结点和一个黑子结点吗？ 习题1：请画出图15的插入自平衡处理过程。 习题2：请画出图29的删除自平衡处理过程。 推荐阅读 1 引言 红黑树 是 树 的 数据结构 中最为重要的一种。 Java 的容器 TreeSet 、 TreeMap 均使用 红黑树 实现。

在FirstDemo中创建Directory，名为com.first.dict_set，然后在directory下创建Python文件，名为Demo06。 dict Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。 举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list： names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] scores = [95, 75, 85] 给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。 如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下： >>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85} >>> d['Michael'] 95 为什么dict查找速度这么快？因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页往后翻，直到找到我们想要的字为止，这种方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。

http://www.cnblogs.com/butyoux/archive/2013/01/15/2861291.html 下列五种查找算法，除顺序查找外，其他算法的思路基本相同： 　　先对数据按某种方法进行排序，然后使用相应的规则查找。 因此，搞清 排序算法 才是关键。 一、顺序查找 　　条件：无序或有序队列。 　　原理：按顺序比较每个元素，直到找到关键字为止。 　　时间复杂度：O(n) 二、二分查找（折半查找） 　　条件：有序数组 　　原理：查找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，则搜素过程结束； 　　　　　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。 　　时间复杂度：O(logn) 三、二叉排序树查找 　　条件：先创建二叉排序树： 　　　　　 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、右子树也分别为二叉排序树。 　　原理： 　　　　在二叉查找树b中查找x的过程为： 　　　　1. 若b是空树，则搜索失败，否则： 　　　　2.