欢迎来到查找的世界，在学习完各种数据结构之后，总算走到了这一步，不知道大家有什么感想呢？反正我是边学边忘，现在让我去说说图的那几个算法还是在蒙圈的状态中。不过学习嘛，就是一步一步的来，暂时搞不懂的东西其实也是可以放一放的。打破砂锅和坚持不懈当然是好的品德，但有些东西可能真的是需要时间去消化的，甚至可能是需要真实的项目经历才能彻底搞明白。在我们编程行业来说就是典型的这种实践的学习形式效果会更好，很多人在上大学的时候对于数据结构以及其它专业课都是以死记硬背为主，包括上了多少年班的同学可能都没有在业务代码中真正的使用过什么算法，所以理解它们确实是非常困难的。这时，我们可以暂时休息一下，转换一下思路，学习最主要的就是预习和复习，在这次学习完之后，将来再进行多次的复习，研究各种不同的资料，迟早有一天大家都能搞明白的。
PHP数据结构（十二）——静态查找表 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概念 1、查找表：由同一类型数据元素构成的集合。 2、静态查找表：只进行查找（包括确认元素是否存在、查找元素的值），不进行增加和删除操作。 3、动态查找表：与静态查找表相对应，除了查找，还会进行插入与删除操作。 4、关键字：用于标识一个数据元素，如果对应的数据元素唯一，则为主关键字。如果若干个关键字可以唯一确定一个数据元素，称这些关键字为次关键字。
假设A是一个n\*n的二维数组。它的行和列都按照升序排列，给定一个数值x，设计一个有效算法，能快速在数组A中查找x是否存在。同时考虑一个算法效率的下界，也就是无论任何算法，它的时间复杂度都必须高于某个给定水准。
折半查找的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。
折半查找是查找方法中的一种，常用的查找方法还有遍历查找。 折半查找运用了二分的思想，也可称为二分查找。其思想是在有序数组a（ 必须是有序的，从小到大或从大到小都可以）查找指定元素k，则将数组的中间元素啊a[mid]与k进行比较，如果a[mid]与k相等则已查找到；如果a[mid]与k不等，则需根据a[mid]与k的大小关系，在相应的数组前半段或是后半段中进行查找，不断缩小查找范围(第i次的查找范围是第i-1次的一半)，此时需要 递归调用二分查找函数。 二分查找函数可表示为：
对于一个排好序的数组A，如果我们要查找第k小的元素，很简单，只需要访问A[k-1]即可，该操作的时间复杂度是O(1).假设给你两个已经排好序的数组A和B,他们的长度分别是m和n, 如果把A和B合并成一个排序数组C, 数组C含有m+n个元素，要求设计一个算法，在lg(k)的时间内，找出数组C中第k小的元素。 例如给定数组： A = {1, 3, 5, 7, 9}, B={2, 4, 6, 8, 10} , 合并后的数组 C = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10} 如果k = 7, 那么返回的元素是7
二分查找又称为折半查找，它是一种效率较高的查找方法，但是，折半查找要求线程表必须采用顺序存储结构，且表中的元素是有序的。
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。
二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 折半查找，又称二分法查找。意在一个有序的序列当中，从最大值与最小值开始，从两个值的中间值为分渠道，再次判断是否位于区间内，重复获取中间值，直至找到需要查找的值。 折半查找，适用于数据量很大的情况。 具体是什么意思呢，一个例子搞定：数字炸弹游戏
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
我们先定义一个有序的数组arr，再设置数组中的一个数字k为我们所寻找的值，当数字与算法结果匹配时，打印“找到了，下标为–”，若该数字在数组中未查找到，则打印“找不到”。 因为该数组是有序的，我们可以利用一个循环结构，当i
从表的一端开始，向另一端逐个按给定值kx 与关键码进行比较，若找到，查找成功，并给出数据元素在表中的位置；若整个表检测完，仍未找到与kx 相同的关键码，则查找失败，给出失败信息。
注意：查找的前提必须是有序数组或者容器 思想： 定义llow为顺序表最左端元素位置，high为顺序表右端元素位置。定义mid = (low+high) / 2,即顺序表的中间位置，然后用所查找的值与mid所在位置处的值比较，由于列表有序，若所查找的值比mid小，则只需在表的前半部分查找，否则只需在表的后半部分查找（若第一次比较就发现两值相等则直接返回当前值所在的位置），以此类推，直至查找到所寻找的值或确定所查找的值不在该列表内为止（即查找失败）。 有序数组中没有重复元素的情况下 #include<io
该文是关于二分查找的算法实现，首先介绍了二分查找的基本思想，然后给出了一个查找特定关键字的例子。程序首先要求用户输入数组元素和查找关键字，然后对数组进行二分查找。如果找到关键字，程序输出查找成功；如果未找到，程序输出查找失败。查找次数最多为log2(iNum)。
一个长度为n的数组A,它是循环排序的，也就是说它的最小元素未必在数组的开头，而是在下标i，于是就有A[i]<A[i+1]….<A[0]<A[1]…<A[i-1]，例如下面的数组就是循环排序的： 378, 478, 550, 631, 103, 203, 220, 234, 279, 368, 370, 374 给定一个排序数组，假定数组所有元素都不相同，请你给出一个复杂度为O(lgn)的算法，查找出第k小的元素。对于上面例子，如果k = 10，那么对应元素为478. 解答这道题的关键是要找到数组中的最小值，
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 什么是分块索引查找算法呢，分块查找是折半查找和顺序查找的一种改进方法，分块查找由于只要求索引表是有序的，对块内节点没有排序要求，因此特别适合于节点动态变化的情况。 首先，所以查询需要一个索引表和一个待排序数组。索引表有当前起止索引和块区域内最大的值；
查找定义：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）
func merge<Int>(left:[Int], right:[Int])->[Int] {
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，则查找成功，找到所查的记录；如果直到最后一个（或第一个）记录，其关键字和给定值比较都不等时，则表中没有所查的记录，查找不成功。 代码： import java.util.Scanner; import org.junit.jupiter.api.Test; /** * 顺序查找
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define ARRAYSIZE 50 /*数组长度 */ 1. 顺序查找 //顺序查找算法 int SeqSearch(int r[ ], int n, int k) //数组r[1] ~ r[n]存放查找集合 { int i; r[0]=k; i=n; while (r[i]!=k) i --; return i; } 2.二分
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，则查找成功，找到所查的记录；如果直到最后一个（或第一个）记录，其关键字和给定值比较都不等时，则表中没有所查的记录，查找不成功。 代码： import java.util.Scanner; import org.junit.jupiter.api.Test; /** * 顺序查
1、问题提出 实现两种基本算法，顺序查找和折半查找 2、数据结构设计 typedef struct { KeyType key; //关键字域 }ElemType; typedef struct { ElemType data[LIST_SIZE]; //查找表存储空间 int length; //表长度 }SSTable; 3、函数类型说明 void CreateSearch(SSTable *ST) //创建查找表 void Output(SSTable *ST) //输出查找表 i
折半查找基本要求：待查找数组必须是有序的（以下代码是基于递增有序） /** * 折半查找 * @param a 给定数组 * @param low * @param high * @param k 需要查找的数字 * @return */ public static int bSearch(int[] a, int low, int high, int k){ int mid; //循环 while(low<=high){ mid = (low+hig
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。
PHP数据结构（二十）——其他插入排序 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 注：本文是衔接直接插入排序的，因此直接插入排序的相关内容请点击——PHP数据结构（十八） ——直接插入排序。 一、概述 当数据量n较小时，直接插入排序是一个很好的方法。但是，当n较大时，采用直接插入排序，速度较慢，效果不好。其他插入排序主要是指折半插入排序、2-路插入排序、表插入排序，两者在直接插入排序的基础上，减少比较和移动的次数，以达到加快速度。 二、折半插入排序 直接插入排序中，当需要查找第i个值应该放于哪个位
二分查找又称折半查找，整体思路就是一步一步缩小查找范围，直到找到目标值，运用递归实现。 思路分析 二分查找的思路：比如我们要查找的数是findVal 使用的是Golang arr 是一个有序数组，并且是从小到大排序 先找到中间的下标 middle = (leftindex + rightindex) / 2, 然后让中间下标的值和findVal进行比较 2.l. 如果 arr[middle] > findVal, 就应该向 leftindex---(middle-1)
Hello！大家好，我是努力赚钱买生发水的灰小猿，最近在做开发的时候偶然用到了之前数据结构上的二分查找算法，所以在这里和大家简单的分享一下适用于各种语言的二分查找算法编写。
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。 但是该算法的使用前提是静态查找表中的数据必须是有序的。
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，仅适用于有序的顺序表，不能用链表。 算法 //查找算法 int binary_search(seqlist L,Elemtype key) { int low,high=L.TableLen-1,mid; while(low<=high) { mid=(low<=high)/2; if(L.el
时间复杂度： log 2 n + 1 平均查找长度： log 2 n + 1 – 1
上篇文章的查找是不是有意犹未尽的感觉呢？因为我们是真真正正地接触到了时间复杂度的优化。从线性查找的 O(n) 直接优化到了折半查找的 O(logN) ，绝对是一个质的飞跃。但是，我们的折半查找最核心的一个要求是什么呢？那就是必须是原始数据是要有序的。这可是个麻烦事啊，毕竟如果数据量很庞大的话，排序又会变得很麻烦。不过别着急，今天我们要学习的散列表查找又是另一种形式的查找，它能做到什么程度呢？
二分查找 二分查找 又称折半查找，要求数组必须是有序的数列，是一种有序查找算法。二分查找的时间复杂度是O(log n)。它充分利用了元素间的次序关系，采用分治策略，可在最坏的情况下用O(log n)完成搜索任务。 它的基本思想是：将n个元素分成个数大致相同的两半，取a[n/2]与欲查找的x作比较，如果x=a[n/2]则找到x，算法终止。如果x < a[n/2]，则我们只要在数组a的左半部继续搜索x（这里假设数组元素呈升序排列）。如果x>a[n/2]，则我们只要在数组a的右 半部继续搜索x。 有时候面
现在回过头来想想学生时代的课程，可谓是用贬义词来形容，是自己的问题还是教学本身存在的问题，还是留给自己去思考和消化吧，因为每个人的故事都很不同。
搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法：顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找。
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？
查找表是由同一类型的数据元素构成的集合。例如电话号码簿和字典都可以看作是一张查找表。 在查找表中只做查找操作，而不改动表中数据元素，称此类查找表为静态查找表；反之，在查找表中做查找操作的同时进行插入数据或者删除数据的操作，称此类表为动态查找表。
二分查找又称折半查找，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。 C++源代码： 1 // 二分查找.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 2 // 3 4 #include "stdafx.h" 5 #include<iostream> 6 using namespace std; 7 /****二分查找函数，长度为length的数组a中查找num，如果查找成功返回下标，否则返回0**/
折半查找，又称二分查找，它适用于有序的顺序表。基本思路是：首先将给定值key与表中中间位置元素的关键字比较，若相等，则查找成功，返回该元素的存储位置；若不等，则所需查找的元素只能在中间元素以外的前半部分或后半部分中（例如，在查找表升序排列时，若给定值key大于中间元素的关键字，则所查找的元素只可能在后半部分）。然后在缩小的范围内继续进行同样的查找，如此重复直到找到为止，或者确定表中没有搜需要查找的元素，则查找不成功，返回查找失败的信息。
已知一个排序数组A，如A= [-1,2,5,20,90,100,207,800] 另外一个乱序数组B,如B =[50,90,3,-1,207,80] 求B中的任意某个元素，是否在A中出现，结果存储在数组C中，出现用1代表，未出现用0代表，如，C = [0,1,0,1,1,0]。
列表：由同一类型的数据元素组成的集合。 关键码：数据元素中的某个数据项，可以标识列表中的一个或一组数据元素。 键值：关键码的值。 主关键码：可以唯一地标识一个记录的关键码。 次关键码：不能唯一地标识一个记录的关键码。
上篇文章我们学习了折半查找，虽然折半查找算法将查找效率提高了，但是折半查找要求序列有序，所以当表插入、删除操作频繁的时候，为了维护表的有序性，就需要移动大量的元素，此时用折半查找显然事倍功半了。
注意到该算法中，总是边比较边移动元素，下面将比较和移动操作分离出来，即先折半查找出元素的待插入位置，然后再统一地移动待插入位置后的所有元素。
本文实例讲述了python二分查找算法的递归实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里先提供一段二分查找的代码: def binarySearch(alist, item): first = 0 last = len(alist)-1 found = False while first<=last and not found: midpoint = (first + last)//2 if alist[midpoint] == item: found = True else: if ite
二分查找，又叫折半查找。给定一个数据，查看该数据是否在给定的数组中，如果存在，就返回这个数据在数组中的下标位置，如果不存在，则返回-1
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