数据结构-查找算法
数据数据结构的主要算法
数据数据结构的主要算法
数据结构的主要算法包括以下几种：
1. 查找算法：主要用于在数据结构中查找特定元素的算法，包括线性查找、二分查找、哈希查找等。
2. 排序算法：用于对数据结构中的元素进行排序的算法，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
3. 插入算法：用于向数据结构中插入新元素的算法，包括插入排序、二叉搜索树的插入操作等。
4. 删除算法：用于从数据结构中删除指定元素的算法，包括删除排序数组中的元素、删除链表中的节点等。
5. 更新算法：用于更新数据结构中的元素的算法，包括修改数组中的元素、更新二叉树中的节点等。
6. 遍历算法：用于遍历数据结构中的元素的算法，包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、中序遍历、前序遍历、后序遍历等。
7. 递归算法：通过在函数内部调用函数本身来解决问题的算法，包括递归的斐波那契数列、递归的括号生成等。
8. 动态规划算法：将问题分解为子问题，并保存子问题的解以便重复使用的算法，包括背包问题、最长公共子序列问题、最
短路径问题等。
9. 图算法：用于处理图结构的算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、最小生成树算法、最短路径算法等。
10. 字符串匹配算法：用于在字符串中查找特定模式的算法，
包括暴力匹配算法、KMP算法、Boyer-Moore算法等。
以上是数据结构的主要算法，不同算法适用于不同的问题场景，选择合适的算法可以提高程序的效率和性能。
c语言数据结构查找算法大全
printf("This number does not exist in this array.\n");
else
printf("a[%d]=%d\n",p,x);
}
9.2.2 折半查找(二分查找)
使用折半查找必须具备两个前提条件:
（1）要求查找表中的记录按关键字有序(设,从小到大有序) （2）只能适用于顺序存储结构
}
※折半查找算法性能分析:
在折半查找的过程中，每经过一次比较，查找范围都要缩小一半，所 以折半查找的最大查找长度为
MSL=[log2 n]+1
当n足够大时，可近似的表示为log2(n)。可见在查找速度上，折半查找 比顺序查找速度要快的多，这是它的主要优点。
结论：折半查找要求查找表按关键字有序，而排序是一 种很费时的运算；另外，折半查找要求表是顺序存储的，为 保持表的有序性，在进行插入和删除操作时，都必须移动大 量记录。因此，折半查找的高查找效率是以牺牲排序为代价 的，它特别适合于一经建立就很少移动、而又经常需要查找 的线性表。
查找技术分为： 1 静态查找表技术 顺序查找、折半查找、索引顺序查找 2 动态查找表技术 二叉查找树 3哈希表技术 哈希表技术
※查找算法的衡量指标
在查找一个记录时所做的主要操作是关键字的比较， 所以通常把查找过程中对关键字的平均比较次数作为衡量 一个查找算法效率优劣的标准，并称平均比较次数为平均 查找长度（Average Search Length）。平均查找长度的 定义为：
high2=N-1;
/*N为查找表的长度，high2为块在表中的末地址*/
else
high2=ID[low1+1].addr-1;
数据结构与算法实验报告5-查找与排序
北京物资学院信息学院实验报告
课程名_数据结构与算法
实验名称查找与排序
实验日期年月日实验报告日期年月日姓名______ ___ 班级_____ ________ 学号___
一、实验目的
1.掌握线性表查找的方法；
2.了解树表查找思想；
3.掌握散列表查找的方法.
4.掌握插入排序、交换排序和选择排序的思想和方法；
二、实验内容
查找部分
1.实现顺序查找的两个算法（P307）, 可以完成对顺序表的查找操作, 并根据查到和未查到两种情况输出结果；
2.实现对有序表的二分查找；
3.实现散列查找算法(链接法)，应能够解决冲突；
排序部分
4.分别实现直接插入排序、直接选择排序、冒泡排序和快速排序算法
三、实验地点与环境
3.1 实验地点
3.2实验环境
(操作系统、C语言环境)
四、实验步骤
（描述实验步骤及中间的结果或现象。
在实验中做了什么事情, 怎么做的, 发生的现象和中间结果, 给出关键函数和主函数中的关键段落）
五、实验结果
六、总结
（说明实验过程中遇到的问题及解决办法；个人的收获；未解决的问题等）。
数据结构_查找原理及典型的查找算法
3.对非线性(树)结构如何进行折半查找？ 可借助二叉排序树来查找（属动态查找表形式）。
9.1.2 有序表的查找
折半查找过程可以描述为一棵二叉树
折半查找的判定树 如：（a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10, a11）
总之：
二叉排序树既有类似于折半查找的特性，又采用了链 表存储，它是动态查找表的一种适宜表示。
一、二叉排序树
（3）构造过程: 例：输入序列{45，12，37，3，53，100，24}
45
12
53
3
37
100
24
一、二叉排序树
（2）非递归查找过程 BiTree SearchBST(BiTree T,KeyType key){
CH9 查找
查找的基本概念 9.1 静态查找表
9.1.1 顺序查找 9.1.2 有序表的查找 9.1.3 索引顺序表的查找
9.2 动态查找表
9.2.1 二叉排序树和平衡二叉树 9.2.2 B－和B＋树
9.3 哈希表
查找的基本概念
1.查找表 2.查找
关键字 主关键字 次关键字
}
9.2.1 二叉排序树和平衡二叉树
一、二叉排序树 二、平衡二叉树
一、二叉排序树
1.定义、特点、构造过程
（1）定义 二叉排序树或者是一棵空树，或是具有下列性质的二叉树：
若左子树非空，则左子树上所有结点的值均小于它的 根结点的值。
若右子树非空，则右子树上所有结点的值均大于它的 根结点的值。
有序/无序表 有序表
顺序/链式存 储
顺序存储
分块查找 介于二者之间 表中元素逐段有序 顺序/链式存储
数据结构中的查找算法总结
数据结构中的查找算法总结静态查找是数据集合稳定不需要添加删除元素的查找包括：1. 顺序查找2. 折半查找3. Fibonacci4. 分块查找静态查找可以⽤线性表结构组织数据，这样可以使⽤顺序查找算法，再对关键字进⾏排序就可以使⽤折半查找或斐波那契查找等算法提⾼查找效率，平均查找长度：折半查找最⼩，分块次之，顺序查找最⼤。
顺序查找对有序⽆序表均适⽤，折半查找适⽤于有序表，分块查找要求表中元素是块与块之间的记录按关键字有序动态查找是数据集合需要添加删除元素的查找包括： 1. ⼆叉排序树 2. 平衡⼆叉树 3. 散列表 顺序查找适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表。
顺序查找属于⽆序查找算法。
从数据结构线形表的⼀端开始，顺序扫描，依次将扫描到的结点关键字与给定值k相⽐较，若相等则表⽰查找成功 查找成功时的平均查找长度为： ASL = 1/n(1+2+3+…+n) = (n+1)/2 ; 顺序查找的时间复杂度为O(n)。
元素必须是有序的，如果是⽆序的则要先进⾏排序操作。
⼆分查找即折半查找，属于有序查找算法。
⽤给定值value与中间结点mid的关键字⽐较，若相等则查找成功；若不相等，再根据value 与该中间结点关键字的⽐较结果确定下⼀步查找的⼦表 将数组的查找过程绘制成⼀棵⼆叉树排序树，如果查找的关键字不是中间记录的话，折半查找等于是把静态有序查找表分成了两棵⼦树，即查找结果只需要找其中的⼀半数据记录即可，等于⼯作量少了⼀半，然后继续折半查找，效率⾼。
根据⼆叉树的性质，具有n个结点的完全⼆叉树的深度为[log2n]+1。
尽管折半查找判定⼆叉树并不是完全⼆叉树，但同样相同的推导可以得出，最坏情况是查找到关键字或查找失败的次数为[log2n]+1，最好的情况是1次。
时间复杂度为O(log2n)； 折半计算mid的公式 mid = (low+high)/2;if(a[mid]==value)return mid;if(a[mid]>value)high = mid-1;if(a[mid]<value)low = mid+1; 折半查找判定数中的结点都是查找成功的情况，将每个结点的空指针指向⼀个实际上不存在的结点——外结点，所有外界点都是查找不成功的情况，如图所⽰。
数据结构-7顺序查找与二分查找
i=m+1=8,j=8, m=(i+j)/2=8。 r[m]>k : 在左半部分继续查找。
i=8, j=m-1=7 ,
i>j: 查找失败
存储结构
key info 0 1 k1 2 k2 3 k3
…………
n kn
typedef struct { keytype key; ………….
} elemtype;
分块有序表的结构可以分为两部分： 1、线性表本身是顺序存储结构 2、再建立一个索引表，线性表中每个子表建立一个索引节点
。索引节点包括两部分：一是数据域，一是指针域。数据域存 放对应子表中的最大元素值，指针域用于指示子表第一个元素 的在整个表中序号。
分块查找
template<class T> struct indnode {
key=32
d (1) 27
i=1
d (2) 36
i=2
d (3) 32i=3 Nhomakorabead (4) 18
此时d(i)=key,数组中的第3个位置
如果输入查找的元素值key=22
d (1) 27 i=1
d (2) 36 i=2
d (3) 32 i=3
d (4) 18
i=4 i=5 此时i等于5,超过数组中元素个数,找不到
T key; int k; };
上图查找过程：首先查找索引表，确定查找的子表，然后再相应的子表中 应顺序表查找法查找。
• int blksearch(record r[],index idx[],keytype key)
•{
• int i=0,j;
• while(i<idxN)
•{
• if(key<=idx[i].key){
数据结构的常用算法
数据结构的常用算法一、排序算法排序算法是数据结构中最基本、最常用的算法之一。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地比较相邻的两个元素，如果它们的顺序错误就将它们交换过来。
通过多次的比较和交换，最大（或最小）的元素会逐渐“浮”到数列的顶端，从而实现排序。
2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法，它每次从待排序的数据中选择最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾，直到全部元素排序完毕。
3. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法，它将待排序的数据分为已排序区和未排序区，每次从未排序区中取出一个元素，插入到已排序区的合适位置，直到全部元素排序完毕。
4. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法，它采用分治的思想，通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分小，然后再按此方法对这两部分数据进行快速排序，递归地进行，最终实现整个序列有序。
5. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法，它采用分治的思想，将待排序的数据分成若干个子序列，分别进行排序，然后将排好序的子序列合并成更大的有序序列，直到最终整个序列有序。
二、查找算法查找算法是在数据结构中根据给定的某个值，在数据集合中找出目标元素的算法。
常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找算法，它从数据集合的第一个元素开始，依次比较每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个数据集合。
2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，它要求数据集合必须是有序的。
通过不断地将数据集合分成两半，将目标元素与中间元素比较，从而缩小查找范围，最终找到目标元素或确定目标元素不存在。
3. 哈希查找哈希查找是一种基于哈希表的查找算法，它通过利用哈希函数将目标元素映射到哈希表中的某个位置，从而快速地找到目标元素。
三、图算法图算法是解决图结构中相关问题的算法。
数据结构的查找算法
数据结构的查找算法在计算机科学中，数据结构是用于组织和存储数据的一种方式。
查找算法是数据结构中的重要部分，它用于在数据集合中搜索特定元素或信息。
本文将介绍几种常见的数据结构查找算法，包括线性查找、二分查找、哈希查找以及树结构的查找算法。
1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找方法，适用于无序的数据集合。
其基本思想是从数据集合的第一个元素开始逐个比较，直到找到目标元素或者遍历完整个数据集合。
由于线性查找需要遍历所有元素，所以时间复杂度为O(n)，其中n为数据集合的大小。
2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，但它要求数据集合中的元素必须有序。
具体实现方式是将数据集合分为两半，然后与目标元素进行比较，不断缩小查找范围，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
由于每次都将查找范围减小一半，所以时间复杂度为O(log n)，其中n为数据集合的大小。
3. 哈希查找哈希查找利用哈希函数将目标元素映射到哈希表中的特定位置，从而快速定位目标元素。
哈希表是一种以键-值对形式存储数据的数据结构，可以快速插入和删除元素，因此在查找时具有良好的性能。
哈希查找的时间复杂度为O(1)，但在处理哈希冲突时可能会影响性能。
4. 树结构的查找算法树是一种常见的数据结构，其查找算法主要包括二叉搜索树、平衡二叉搜索树以及B树和B+树。
二叉搜索树是一种有序的二叉树，左子树的所有节点值都小于根节点，右子树的所有节点值都大于根节点。
通过比较目标元素与节点的值，可以快速定位目标元素。
平衡二叉搜索树是为了解决二叉搜索树在某些情况下可能出现的退化情况，通过旋转操作保持树的平衡性。
B树和B+树是一种多路搜索树，它们可以减少磁盘I/O操作，适用于大规模数据的查找。
综上所述，数据结构的查找算法是计算机科学中的重要内容。
不同的查找算法适用于不同的场景，选择合适的算法可以提高查找效率。
在实际应用中，需要根据数据集合的特点及查找需求来选择合适的算法。
数据结构 查找 实验报告
数据结构查找实验报告数据结构查找实验报告1. 简介查找是计算机科学中一种常见的操作，它用于在一组数据中快速定位特定的元素。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式，可以有效地支持查找操作。
本实验报告将介绍查找算法的原理和实现，以及实验结果的分析和总结。
2. 查找算法2.1 顺序查找顺序查找是一种简单直观的查找算法，它从数据集的第一个元素开始逐个比较，直至找到目标元素或遍历完所有元素。
顺序查找的时间复杂度为O(n)，其中n是数据集的大小。
2.2 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，它要求数据集必须是有序的。
它通过将数据集分成两部分，并与目标元素进行比较，以确定目标元素所在的区间，然后在该区间内继续二分查找，直至找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分查找的时间复杂度为O(log n)，其中n是数据集的大小。
2.3 插值查找插值查找是对二分查找的一种改进，它根据目标元素的估计位置来确定比较的起始位置。
它适用于数据集分布均匀的情况，可以进一步减少查找的次数。
插值查找的时间复杂度为O(log(log n))。
3. 实验结果本次实验我们使用了三种查找算法（顺序查找、二分查找和插值查找）在不同大小的数据集上进行了性能测试。
实验结果如下表所示：---- 数据集大小 ---- 顺序查找时间（ms） ---- 二分查找时间（ms） ---- 插值查找时间（ms） ---------------------------------------------------------------------------------------------- 1000 ---- 10 ---- 2 ---- 1 -------- 10000 ---- 100 ---- 4 ---- 2 -------- 100000 ---- 1000 ---- 6 ---- 3 -------- 1000000 ---- 10000 ---- 8 ---- 4 ----从实验结果可以看出，随着数据集的增大，顺序查找的时间成正比增加，而二分查找和插值查找的时间相对较稳定。
数据结构与算法基础
数据结构与算法基础作为计算机科学中最基础的核心理论学科之一，数据结构与算法几乎涵盖了所有计算机科学的领域。
随着科技的不断发展和计算机的越来越普及，数据结构与算法的重要性也越来越被人们所认识并广泛应用于各个领域。
因此，作为一名计算机专业学生，在数据结构与算法这门学科的学习中必须掌握其基本概念和算法实现，并且应该在学习过程中注重理解算法的精髓和内涵。
一、数据结构数据结构，指数据之间的关系，包括数据的存储和组织方式。
对于计算机程序员来说数据结构是非常重要的，因为理解数据结构的本质意义，创造出合适的数据结构来满足实际应用需求并可以提高程序执行效率，而这点又可以极大地影响整个计算机的工作效率。
常见的数据结构有线性结构、树形结构、图形结构等。
这里主要介绍一些常见的数据结构：1. 线性结构：常见的有数组、链表、队列、栈等。
- 数组：数组是由相同类型的元素所组成的一组连续内存储单元，并按序号索引组成的，称为线性结构。
在数组中，查找元素的效率较高，但其插入和删除的效率非常低。
- 链表：由若干个结点组成，每个结点包含具有相同数据类型的数据元素和指向下一结点的指针（或称链），最后一个节点不指向任何结构称为空结点。
单向链表仅有一个指向下一结点的指针。
双向链表每个结点都有两个指针，均指向前后两个结点。
链表的时间效率优于数组，在插入和删除操作中，链表可以很快的完成。
- 队列：队列是一种操作受限的线性结构，它具有先进先出（FIFO）的特点。
队列有两个指针，即队首指针和队尾指针。
从队首插入和删除一个元素，从队尾删除一个元素。
插入恒等于入队操作，删除等于出队操作。
- 栈：栈是一种操作受限的线性结构，它具有先进后出（LIFO）的特点。
栈有两个主要操作：压入和弹出。
压入元素即入栈操作，弹出元素即出栈操作。
栈的应用非常广泛，比如从栈中打印寻址路径和存储路径，栈在很多算法的实现中被广泛地应用。
2. 树形结构：由结点和连接结点的边组成。
- 二叉树：二叉树是一个树形结构，它满足每个节点最多有两个子节点。
数据结构——第五章查找：01静态查找表和动态查找表
数据结构——第五章查找：01静态查找表和动态查找表1.查找表可分为两类：（1）静态查找表：仅做查询和检索操作的查找表。
（2）动态查找表：在查询之后，还需要将查询结果为不在查找表中的数据元素插⼊到查找表中；或者，从查找表中删除其查询结果为在查找表中的数据元素。
2.查找的⽅法取决于查找表的结构：由于查找表中的数据元素之间不存在明显的组织规律，因此不便于查找。
为了提⾼查找效率，需要在查找表中的元素之间⼈为地附加某种确定的关系，⽤另外⼀种结构来表⽰查找表。
3.顺序查找表：以顺序表或线性链表表⽰静态查找表，假设数组0号单元留空。
算法如下：int location(SqList L, ElemType &elem){ i = 1; p = L.elem; while (i <= L.length && *(p++)!= e) { i++; } if (i <= L.length) { return i; } else { return 0; }}此算法每次循环都要判断数组下标是否越界，改进⽅法：加⼊哨兵，将⽬标值赋给数组下标为0的元素，并从后向前查找。
改进后算法如下：int Search_Seq(SSTable ST, KeyType kval) //在顺序表ST中顺序查找其关键字等于key的数据元素。
若找到，则函数值为该元素在表中的位置，否则为0。
{ ST.elem[0].key = kval; //设置哨兵 for (i = ST.length; ST.elem[i].key != kval; i--) //从后往前找，找不到则返回0 { } return 0;}4.顺序表查找的平均查找长度为：(n+1)/2。
5.上述顺序查找表的查找算法简单，但平均查找长度较⼤，不适⽤于表长较⼤的查找表。
若以有序表表⽰静态查找表，则查找过程可以基于折半进⾏。
算法如下：int Search_Bin(SSTable ST, KeyType kval){ low = 1; high = ST.length; //置区间初值 while (low <= high) { mid = (low + high) / 2; if (kval == ST.elem[mid].key) { return mid; //找到待查元素 } else if (kval < ST.elem[mid].key) { high = mid - 1; //继续在前半区间查找 } else { low = mid + 1; //继续在后半区间查找 } } return 0; //顺序表中不存在待查元素} //表长为n的折半查找的判定树的深度和含有n个结点的完全⼆叉树的深度相同6.⼏种查找表的时间复杂度：（1）从查找性能看，最好情况能达到O(logn)，此时要求表有序；（2）从插⼊和删除性能看，最好情况能达到O(1)，此时要求存储结构是链表。
数据结构常考的5个算法
数据结构常考的5个算法1. 递归算法递归是一种将问题分解为相同或相似的子问题解决的方法。
在递归算法中，一个函数可以调用自己来解决更小规模的问题，直到遇到基本情况，然后递归返回并解决整个问题。
递归算法通常用于解决需要重复执行相同操作的问题，例如计算斐波那契数列、计算阶乘、树和图的遍历等。
递归算法的主要特点是简洁、易理解，但在大规模问题上可能效率较低。
以下是一个使用递归算法计算斐波那契数列的示例代码：def fibonacci(n):if n <= 1:return nelse:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)2. 排序算法排序算法用于将一组数据按照一定顺序进行排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
•冒泡排序逐渐交换相邻的元素，将较大的元素逐渐“冒泡”到最后的位置。
•选择排序每次选择最小（或最大）的元素，并将其放置在已排序部分的末尾。
•插入排序通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
•快速排序通过选择一个基准元素，将数组分割为左右两部分，对左右两部分分别递归地进行快速排序。
•归并排序将数组分成两个子数组，分别对两个子数组进行排序，然后将两个有序子数组合并为一个有序数组。
以下是一个使用快速排序算法对数组进行排序的示例代码：def quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr)//2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)3. 查找算法查找算法用于在数据集合中查找特定元素的位置或存在性。
数据结构作业——分块查找算法
数据结构作业——分块查找算法分块查找算法（Block Search Algorithm）是一种基于数据分块的查找算法，用于在一个有序数据集合中进行查找。
该算法把数据集合划分为若干个块（block），每个块中的数据是有序的。
通常情况下，每个块的数据量较小，比如每个块只包含100个数据。
块之间的数据是无序的。
在进行查找操作时，首先确定目标数据所在的块。
然后在确定的块中使用二分查找等方法进行查找。
这样一来，通过一次定位和一次块内查找操作，就可以实现整个数据集合的查找。
与传统的二分查找相比，分块查找的优势在于它减少了查找的次数。
首先，通过确定目标数据所在的块，剔除了绝大部分数据。
接下来，只需要在确定的块中进行查找，而不需要遍历整个数据集合。
因此，分块查找的时间复杂度较低。
在使用分块查找算法时，需要根据实际情况选择合适的块大小。
如果每个块的数据量过大，会导致块内查找的时间复杂度增加；如果每个块的数据量过小，可能会增加块定位的时间。
因此，需要权衡块内查找和块定位的效率，选择一个合适的块大小。
此外，分块查找还可以通过建立辅助索引来优化查找效率。
例如，可以在数据集合的每个块中保存一个最小值和一个最大值，作为块的索引。
这样，在进行查找时，可以先通过辅助索引定位到合适的块，再进行块内查找，进一步提高查找的效率。
总的来说，分块查找算法通过对数据进行分块，结合块定位和块内查找，实现了高效的查找操作。
它是一种满足实际应用需求的查找算法，常被用于静态和动态数据集合的查找任务。
同时，分块查找也为其他高级查找算法（如B树）提供了一种重要的基础。
数据结构第九章：查找
low high mid
8
1 5
2 13
3 19
4 21
5 37
6 56
7 64
8 75
9 80
10 88
11 92
high low 1 5 2 13 3 19 4 21 5 37 6 56 6 3 1 2
算法描述： 算法描述：ENTER
9
7 64
8 75
9 80
10 88
11 92
判定树： 判定树：
17
考试题型介绍： 考试题型介绍：
1. 填空题 若用链表存储一棵二叉树时，每个结点除数据域外， 若用链表存储一棵二叉树时，每个结点除数据域外，还有指向左孩子和右 孩子的两个指针。在这种存储结构中， 个结点的二叉树共有 个结点的二叉树共有________个 孩子的两个指针。在这种存储结构中，n个结点的二叉树共有 个 指针域，其中有________个指针域是存放了地址，有 指针域，其中有 个指针域是存放了地址， 个指针域是存放了地址 ________________个指针是空指针。 个指针是空指针。 个指针是空指针 2. 选择题 设有序表中有1000个元素，则用二分查找查找元素X最多需要比较（ ）次 个元素，则用二分查找查找元素 最多需要比较 最多需要比较（ 设有序表中有 个元素 A. 25 3. 简答题 已知序列（ ， ， ， ， ， ， ， ， ， ） 已知序列（10，18，4，3，6，12，1，9，18，8）请用快速排序写出每一 趟排序的结果。 趟排序的结果。 4. 算法题 设计判断单链表中元素是否是递增的算法。 设计判断单链表中元素是否是递增的算法。 已知： 已知： 1. 单链表已存在，并带有头结点； 单链表已存在，并带有头结点； 2. 要求写出详细的算法步骤或画出详细的流程图； 要求写出详细的算法步骤或画出详细的流程图； B. 10 C. 7 D. 1
数据结构作业——分块查找算法
数据结构实验报告三题目：试编写利用折半查找确定记录所在块的分块查找算法。
提示：1)读入各记录建立主表；2)按L个记录/块建立索引表；3)对给定关键字k进行查找；测试实例：设主表关键字序列：{12 22 13 8 28 33 38 42 87 76 50 63 99 101 97 96}，L=4 ，依次查找K=13， K=86，K=88算法思路题意要求对输入的关键字序列先进行分块，得到分块序列。
由于序列不一定有序，故对分块序列进行折半查找，找到关键字所在的块，然后对关键字所在的块进行顺序查找，从而找到关键字的位置。
故需要折半查找和顺序查找两个函数，考虑用C++中的类函数实现。
因为序列一般是用数组进行存储的，这样可以调用不同类型的数组，程序的可适用性更大一些。
折半查找函数：int s,d,ss,dd;//声明一些全局变量，方便函数与主函数之间的变量调用。
template <class T>int BinSearch(T A[],int low,int high,T key)//递归实现折半查找{int mid;// 初始化中间值的位置T midvalue;// 初始化中间值if (low>high){s=A[high];d=A[low];ss=high;dd=low;return -1;}// 如果low的值大于high的值，输出-1，并且将此时的low与high的值存储。
else{mid=(low+high)/2;// 中间位置为低位与高位和的一半取整。
midvalue=A[mid];if (midvalue==key)return mid;else if (midvalue < key) //如果关键字的值大于中间值return BinSearch(A,mid+1,high,key);// 递归调用函数，搜索下半部分elsereturn BinSearch(A,low,mid-1,key);// 否则递归调用哦个函数，搜索上半部分}}以上为通用的折半查找的函数代码，这里引入了几个全局变量，主要是方便在搜索关键字在哪一个分块中时，作为判断条件。
数据结构必考知识点归纳
数据结构必考知识点归纳数据结构是计算机科学中的核心概念之一，它涉及到数据的组织、存储、管理和访问方式。
以下是数据结构必考知识点的归纳：1. 基本概念：- 数据结构的定义：数据结构是数据元素的集合，这些数据元素之间的关系，以及在这个集合上定义的操作。
- 数据类型：基本数据类型和抽象数据类型（ADT）。
2. 线性结构：- 数组：固定大小的元素集合，支持随机访问。
- 链表：由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针。
- 单链表：每个节点指向下一个节点。
- 双链表：每个节点同时指向前一个和下一个节点。
- 循环链表：最后一个节点指向第一个节点或第一个节点指向最后一个节点。
3. 栈（Stack）：- 后进先出（LIFO）的数据结构。
- 主要操作：push（入栈）、pop（出栈）、peek（查看栈顶元素）。
4. 队列（Queue）：- 先进先出（FIFO）的数据结构。
- 主要操作：enqueue（入队）、dequeue（出队）、peek（查看队首元素）。
- 特殊类型：循环队列、优先队列。
5. 递归：- 递归函数：一个函数直接或间接地调用自身。
- 递归的三要素：递归终止条件、递归工作量、递归调用。
6. 树（Tree）：- 树是节点的集合，其中有一个特定的节点称为根，其余节点称为子节点。
- 二叉树：每个节点最多有两个子节点的树。
- 二叉搜索树（BST）：左子树的所有节点的值小于或等于节点的值，右子树的所有节点的值大于或等于节点的值。
7. 图（Graph）：- 图是由顶点（节点）和边（连接顶点的线）组成的。
- 图的表示：邻接矩阵、邻接表。
- 图的遍历：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）。
8. 排序算法：- 基本排序：选择排序、冒泡排序、插入排序。
- 效率较高的排序：快速排序、归并排序、堆排序。
9. 查找算法：- 线性查找：在数据结构中顺序查找。
- 二分查找：在有序数组中查找，时间复杂度为O(log n)。
游戏开发中常用数据结构和算法
游戏开发中常用数据结构和算法在游戏开发中，高效的数据结构和算法是至关重要的。
它们能够帮助我们优化游戏性能、提高游戏的实时性和响应性。
下面将介绍几个常用的数据结构和算法。
1. 数组（Array）：数组是最简单和常见的数据结构之一，它是一种线性的数据结构，可以在O(1)的时间复杂度内通过索引直接访问和修改元素。
在游戏开发中，数组常用于存储元素的集合，比如游戏的角色列表、道具列表等。
2. 链表（Linked List）：链表是另一种常见的数据结构，与数组不同，链表中的元素在物理内存上可以不连续。
链表的插入和删除操作非常高效，但是查找元素的速度较慢。
在游戏中，链表常用于实现队列、栈等数据结构，以及管理对象的内存分配和释放。
3. 哈希表（Hash Table）：哈希表是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构，它可以在常数时间内进行插入、删除和查找操作。
哈希表在游戏开发中广泛应用于实现快速查找和存储，比如实体管理、碰撞检测等方面。
4. 树（Tree）：树是一种层次结构的数据结构，由节点和边构成。
在游戏中，常用的树包括二叉树、平衡二叉树（如AVL树和红黑树）、B树等。
树在游戏开发中常用于实现场景图、游戏对象层级等。
5. 图（Graph）：图是一种表示多对多关系的数据结构，由节点和边组成。
在游戏中，图常用于表示游戏地图、NPC关系等。
常见的图算法包括广度优先（BFS）和深度优先（DFS）等。
6.排序算法：排序算法是游戏开发中的常用算法之一，用于对数据进行排序。
常用的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
选择合适的排序算法可以提高游戏中排序操作的效率。
7.查找算法：查找算法用于在数据结构中查找目标元素。
常用的查找算法包括线性查找、二分查找、哈希查找等。
选择合适的查找算法可以提高游戏中查找操作的效率。
8.图形学算法：在游戏开发中，图形学算法是不可或缺的。
常用的图形学算法包括裁剪算法（如Cohen-Sutherland算法和Liang-Barsky算法）、扫描线算法、光照模型算法（如Phong光照模型）等。
常见数据结构与算法整理总结
常见数据结构与算法整理总结一、常见数据结构与算法整理总结在我们日常的工作中，数据结构和算法是非常重要的知识体系。
它们可以帮助我们更好地理解和处理数据，提高我们的工作效率。
在这篇文章中，我将对一些常见的数据结构和算法进行整理和总结，帮助大家更好地掌握这些知识。
二、数据结构的基础知识1.1 数组数组是一种最基本的数据结构，它可以存储一组具有相同类型的数据。
数组的优点是查找、插入和删除操作非常快，因为它们的时间复杂度都是O(1)。
但是，数组的大小是固定的，不能动态扩展。
1.2 链表链表是一种由一系列节点组成的数据结构。
每个节点包含两部分：数据域和指针域。
数据域用于存储数据，指针域用于指向下一个节点。
链表的优点是可以动态扩展，但是查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(n)。
1.3 栈栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构。
它有两个主要的操作：入栈和出栈。
入栈是将元素压入栈顶，出栈是从栈顶弹出元素。
栈的优点是空间利用率高，但是只能在栈顶进行插入和删除操作，查找操作的时间复杂度是O(n)。
1.4 队列队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构。
它有两个主要的操作：入队和出队。
入队是将元素放入队尾，出队是从队头取出元素。
队列的优点是可以动态扩展，但是只能在队头进行插入操作，查找操作的时间复杂度是O(n)。
三、算法的基础知识2.1 排序算法排序算法是将一组无序数据按照某种规则排列成有序数据的算法。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
排序算法的时间复杂度通常在O(nlogn)到O(n^2)之间，其中最常用的是快速排序算法。
2.2 查找算法查找算法是在一组数据中查找指定元素的算法。
常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。
查找算法的时间复杂度通常在O(logn)到O(n)之间，其中最常用的是二分查找算法。
2.3 图论算法图论算法是研究图结构的一类算法。
常见的图论算法有深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。
数据结构与算法(10)：查找
× (high − low)
也就是将上述的比比例例参数1/2改进为自自适应的，根据关键字在整个有序表中所处的位置，让mid值 的变化更更靠近关键字key，这样也就间接地减少了了比比较次数。
基本思想：基于二二分查找算法，将查找点的选择改进为自自适应选择，可以提高高查找效率。当然， 插值查找也属于有序查找。
if __name__ == '__main__': LIST = [1, 5, 7, 8, 22, 54, 99, 123, 200, 222, 444] result = binary_search(LIST, 444) print(result)
3.3 斐波那契查找
在介绍斐波那契查找算法之前，我们先介绍一一下和它很紧密相连并且大大家都熟知的一一个概念—— ⻩黄金金金分割。 ⻩黄金金金比比例例又又称为⻩黄金金金分割，是指事物各部分间一一定的数学比比例例关系，即将整体一一分为二二，较大大部 分与较小小部分之比比等于整体与较大大部分之比比，其比比值约为1：0.618。 0.618倍公认为是最具有审美意义的比比例例数字，这个数值的作用用不不仅仅体现在诸如绘画、雕塑、 音音乐、建筑等艺术领域，而而且在管理理、工工程设计等方方面面有着不不可忽视的作用用。因此被称为⻩黄金金金分 割。 大大家记不不记得斐波那契数列列：1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，89......（从第三个数开 始，后面面每一一个数都是前两个数的和）。然后我们会发现，随着斐波那契数列列的递增，前后两个 数的比比值会越来越接近0.618，利利用用这个特性，我们就可以将⻩黄金金金比比例例运用用到查找技术中。
数据结构与算法(软件)课程第八章 查找
第八章查找1.若有18个元素的有序表存放在一维数组A[19]中，第一个元素放A[1]中，现进行二分查找，则查找A［3］的比较序列的下标依次为( )A. 1，2，3B. 9，5，2，3C. 9，5，3D. 9，4，2，32．设二叉排序树中有n个结点，则在二叉排序树的平均平均查找长度为（）。
A. O(1)B. O(log2n) C. O(n) D. O(n2) 3．在二叉排序树中插入一个结点的时间复杂度为（）。
A. O(1)B. O(n)C. O(log2n) D. O(n2) 4．设有序顺序表中有n个数据元素，则利用二分查找法查找数据元素X的最多比较次数不超过（）。
A. log2n+1 B. log2n-1 C. log2n D. log2(n+1)5．设有序表中有1000个元素，则用二分查找查找元素X最多需要比较（）次。
A. 25B. 10C. 7D. 16．顺序查找不论在顺序线性表中还是在链式线性表中的时间复杂度为（）。
A. O(n) B. O(n2) C. O(n1/2) D. O(1og2n) 7．设二叉排序树上有n个结点，则在二叉排序树上查找结点的平均时间复杂度为（）。
A. O(n)B. O(n2)C. O(nlog2n) D. O(1og2n)8．（）二叉排序树可以得到一个从小到大的有序序列。
A. 先序遍历B.中序遍历C. 后序遍历D. 层次遍历9．设一组初始记录关键字序列为(13，18，24，35，47，50，62，83，90，115，134),则利用二分法查找关键字90需要比较的关键字个数为（）。
A. 1B. 2C. 3D. 410．设某散列表的长度为100，散列函数H(k)=k % P，则P通常情况下最好选择（）。
A. 99B. 97C. 91D. 9311．在二叉排序树中插入一个关键字值的平均时间复杂度为（）。
A. O(n)B. O(1og2n) C. O(nlog2n) D. O(n2)12．设一个顺序有序表A[1:14]中有14个元素，则采用二分法查找元素A[4]的过程中比较元素的顺序为( )。