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算法——查找算法

1、顺序查找: 定义: 顺序查找(Sequential Search) 又叫线性查找,是最基本的查找技术,它的查找过程是:从表中第一个(或最后一个)记录开始,逐个进行记录的关键字和给定值比较,若某个记录的关键字和给定值相等...(二分查找) 定义: 折半查找(Binary Search) 技术,又称为:二分查找。...折半查找的基本思想是: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,或所查找区域无记录,查找失败为止 代码: import org.junit.jupiter.api.Test; /** * 二分查找 * 1.循环实现 * 2.递归实现...Search)是根据要查找的关键字key与查找表中最大最小记录的关键字比较后的查找方法,其核心就在于插值的计算公式。

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算法查找算法

查找算法 查找的定义 查找:又称检索或查询,是指在查找表中找出满足一定条件的结点或记录对应的操作。...查找效率:查找算法中的基本运算是通过记录的关键字与给定值进行比较,所以查找的效率通常取决于比较所花的时间,而时间取决于比较的次数。通常以关键字与给定值进行比较的记录个数的平均值来计算。...数组是特殊的块索引(一个块一个元素): [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xDbRyWBM-1635489015712)(查找算法.assets/image-...[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6LawbrgF-1635489015715)(查找算法.assets/image-20211028180620292.png...)] 分块查找算法分两步进行,首先确定所查找的节点属于哪一块,即在索引表中查找其所在的块,然后在块内查找待查询的数据。

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    查找算法

    查找,作为应用最为广泛和最基础的算法思想之一,几乎在所有应用程序之中都有它的思想身影。...二分查找 下面来看看看二分查找,二分查找适用于排序之后的数组,算法的思想也很简单:首先对数组进行排序,每次用数组中的中间那个数字和要查找的数字相比较,如果数组中间的那个数字大于要查找的那个数字,那么在数组的左半边继续执行二分查找...for(int i = 0; i < n; i++) { cin >> a[i]; } sort(a, a + n); // 调用 C++ 标准库(STL)中的排序算法...通过这种思想实现的查找时间复杂度可以降到 O(1) (当然,在忽略输入数据占用时间复杂度的情况下),但是空间复杂度比较大,我们下面要介绍的散列查找也是基于这种思想,当然,这种算法思想也有弊端:输入的数字不能过大...Ok, 这就是一些关于查找算法思想,希望能帮到你。 如果博客中有什么不正确的地方,还请多多指点。 谢谢观看。。。

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    查找算法之折半查找+分块查找

    基本概念 查找表:由同一种类型的数据元素(记录)组成 静态查找表:只需要查找算法 动态查找表:除了查找,还需要增删改查数据元素 关键字:唯一标识数据元素的数据项 常见的查找算法 折半查找 概念 折半查找又称二分查找...算法 //查找算法 int binary_search(seqlist L,Elemtype key) { int low,high=L.TableLen-1,mid; while(low<=high)...(LOW=HIGH)/2}向下取整,则对于任何一个节点,必有右子树结点数-左子树结点数=0或1 折半查找判定树必定是平衡二叉树 折半查找判定树中,只有最下面一层是不满的,因此元素个数为n时,树高h={log2...(n+1)}向下取整 失败结点:n+1(等于成功节点的空链域数量) 分块查找 分块查找,又称索引顺序查找算法过程: 在索引表中确定待查记录所属的分块(可顺序,可折半) 在块中查找 若索引表中不包含目标关键字...,则折半查找索引表最终停在LOW>HIGH,要在LOW所指分块中查找

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    查找算法

    查找算法 线性查找 二分查找 差值查找 斐波那契查找 鉴于在排序算法时, 搞得比较乱的情况, 导致查找不太方便....因此, 在写查找算法时, 我会将所有的东西都写在一起, 便于查找和阅读 在java中,我们常用的查找有四种: 顺序(线性)查找 二分查找/折半查找 插值查找 斐波那契查找 线性查找 思路: 如果在数组中发现满足条件的值...我们根据代码来实现这个算法 /** * 二分查找法 * * @author TimePause * @create 2020-02-07 15:42 */ public class BinarySearch...插值查找算法类似于二分查找,不同的是插值查找每次从自适应mid处开始查找。...(使用非递归方式编写算法) * * @param a 数组 * @param key 需要查找的关键码 * @return 返回对应下标,如果没有-1

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    查找算法】折半查找

    本篇文章将介绍折半查找算法。 文章目录 何为折半查找算法实现 递归实现 效率分析 何为折半查找?...上一篇文章介绍了顺序查找算法,我们知道,虽然顺序查找算法适用性高,但效率太低,那么能不能在此基础上继续提高算法的效率呢?...这个时候,折半查找诞生了,它的原理是每次都将待查找的记录所在的区间缩小一半,比如: 若要在该序列中查找元素值4,折半查找是如何做到的呢?...它需要先设置两个游标,一个指向最左边,一个指向最右边: 这两个游标所表示的范围即为查找区间,初始我们在下标为1到10的区间内查找,这个查找也是讲究方法的,不是一个一个地去遍历查找

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    算法篇-python查找算法

    上一篇的递归算法中,了解到算法的复杂度。递归就是在函数中调用本身。 在汉诺塔游戏例子中,如果你需要移动的盘子很多时,程序运行就会消耗很长时间来计算结果。...可以回顾下 —>算法篇-python递归算法 用递归打印斐波那契数列,你会发现,即使n只有几十的时候,你的计算机内存使用量已经飙升了。...python 查找算法 查找就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个关键字等于给定值的数据元素。 知道了查找的定义,试着用一个简单的例子,能想到 for 循环么? ?...算法的复杂度是渐进的,即对于一个大小为n的输入,如果它的运算时间为n3+5n+9,那么它的渐进时间复杂度是n3 刚刚用的 for 循环 来查找,它的时间复杂度O(n) 有没有继续优化的查找算法呢...可以设想下,在列表中元素能一半一半的查找,再来查找目标值,是不是就会快一些。 接着就是~ 二分查找 上面说到,一半一半的查找,看目标值在左边一半还是右边一半,然后替换左端点或者右端点,继续判断。

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    Java 查找算法

    顺序查找 原理 顺序查找就是按顺序从头到尾依次往下查找,找到数据,则提前结束查找,找不到便一直查找下去,直到数据最后一位。...图例说明 原始数据:int[] a={4,6,2,8,1,9,0,3}; 要查找数字:8 ?...原理 算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列,查找过程中采用跳跃式方式查找,即先以有序数列的中点位置为比较对象,如果要找的元素值小 于该中点元素,则将待查序列缩小为左半部分,否则为右半部分。...通过一次比较,将查找区间缩小一半。 折半查找是一种高效的查找方法。它可以明显减少比较次数,提高查找效率。但是,折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序。...二分算法步骤描述 ① 首先确定整个查找区间的中间位置 mid = ( left + right )/ 2 ② 用待查关键字值与中间位置的关键字值进行比较; 若相等,则查找成功 若大于,则在右半个区域继续进行折半查找

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    查找算法之顺序查找,折半查找,二叉查找

    折半查找   折半查找,也称二分查找,在某些情况下相比于顺序查找,使用折半查找算法的效率更高。但是该算法的使用的前提是静态查找表中的数据必须是有序的。   ...例如,在{5,21,13,19,37,75,56,64,88 ,80,92}这个查找表使用折半查找算法查找数据之前,需要首先对该表中的数据按照所查的关键字进行排序:{5,13,19,21,37,56,64,75,80,88,92...折半查找算法   对静态查找表{5,13,19,21,37,56,64,75,80,88,92}采用折半查找算法查找关键字为 21 的过程为: ?               ...所以,二叉排序树表示动态查找表做插入操作,只需要稍微更改一下上面的代码就可以实现,具体实现代码为: /** * @Description: 二叉排序树查找算法 * @Param: BiTree T...图6   通过不断的查找和插入操作,最终构建的二叉排序树如图 6(5) 所示。当使用中序遍历算法遍历二叉排序树时,得到的序列为:1 2 3 5 7 ,为有序序列。

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    算法——二分查找算法

    一、简介 介绍:二分查找,也称折半搜索,是一种在 有序数组 中 查找某一特定元素 的搜索算法。下面简单介绍其优缺点,以及编码实现。 优点:比较次数少,查找速度快,平均性能好。...二、中间值索引的计算 说明:对应中间值索引的计算有两种算法,分别如下: // 算法一 int mid = (low + high) / 2; // 算法二 int mid = low + (high...- low) / 2; 比较:这两种算法的结果是一样的。...不过对于算法一,极端情况可能出现值溢出(即 low + high 的值大于了 int 类型的范围)。而算法二不会有这个情况。...三、编码实现 /** * 二分查找法 * * @author xjf * @date 2020/8/28 10:26 */ public class BinarySearch { public

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