顺序查找

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查找排序

查找排序
Low指向待查元素 所在区间的下界 mid指向待查元素所在 区间的中间位臵 high指向待查元素所 在区间的上界
解:① 先设定3个辅助标志: low,high,mid, 显然有:mid= (low+high)/2 ② 运算步骤:
(1) low =1,high =11 ,故mid =6 ,待查范围是 [1,11]; (2) 若 S[mid] < key,说明 key[ mid+1,high] , 则令:low =mid+1;重算 mid= (low+high)/2;. (3) 若 S[mid] > key,说明key[low ,mid-1], 则令:high =mid–1;重算 mid ; (4)若 S[ mid ] = key,说明查找成功,元素序号=mid; 结束条件: (1)查找成功 : S[mid] = key (2)查找不成功 : high<low (意即区间长度小于0)
while(low<=high)
{ mid=(low+high)/2; if(ST[mid].key= = key) return (mid); /*查找成功*/
else if( key< ST[mid].key) high=mid-1; /*在前半区间继续查找*/ else } return (0); /*查找不成功*/
4 5 6 7
0
1
2
90
10
(c)
20
40
K=90
80
30
60
Hale Waihona Puke 25(return i=0 )
6
讨论:怎样衡量查找效率?
——用平均查找长度(ASL)衡量。
如何计算ASL?

顺序查找法适用于存储结构为顺序或链接存储的线行表

顺序查找法适用于存储结构为顺序或链接存储的线行表

一判断题1.顺序查找法适用于存储结构为顺序或链接存储的线行表。

2.一个广义表可以为其他广义表所共享。

3.快速排序是选择排序的算法。

4.完全二叉树的某结点若无左子树,则它必是叶子结点。

5.最小代价生成树是唯一的。

6.哈希表的结点中只包含数据元素自身的信息,不包含任何指针。

7.存放在磁盘,磁带上的文件,即可意识顺序文件,也可以是索引文件。

8.折半查找法的查找速度一定比顺序查找法快。

二选择题1.将两个各有n个元素的有序表归并成一个有序表,其最少的比较次数是()。

A. nB. 2n-1C. 2nD. n-12.在文件"局部有序"或文件长度较小的情况下,最佳内部排序的方法是()。

A. 直接插入排序B.气泡排序C. 简单选择排序D. 快速排序3.高度为K的二叉树最的结点数为()。

A. 24.一个栈的输入序列是12345,则占的不可能的输出序列是()A.54321B. 45321C.43512D.123455.ISAM文件和V ASM文件属于()A索引非顺序文件 B. 索引顺序文件 C. 顺序文件 D. 散列文件6. 任何一棵二叉树的叶子结点在先序,中序和后序遍历序列中的相对次序()A. 不发生变化B. 发生变化C. 不能确定D. 以上都不对7.已知某二叉树的后序遍历序列是dabec, 中序遍历序列是debac , 它的前序遍历是()。

A. acbedB. decabC. deabcD.cedba三.填空题1.将下图二叉树按中序线索化,结点的右指针指向(),Y的左指针指向()B DC X EY2.一棵树T中,包括一个度为1的结点,两个度为2的结点,三个度为3的结点,四各度为4的结点和若干叶子结点,则T的叶结点数为()3.抽象数据类型的定义仅取决与它的一组(),而与()无关,即不论其内部结构如何变化,只要它的()不变,都不影响其外部使用。

4.VSAM(虚拟存储存取方法)文件的优点是:动态地(),不需要文件进行(),并能较快的()进行查找。

顺序表的查找c语言代码

顺序表的查找c语言代码

顺序表的查找c语言代码
顺序表是一种线性表,它的元素在物理上是连续存储的。

在顺序表中,每个元素都有一个唯一的下标,也称为索引,可以通过索引来访问顺序表中的元素。

顺序表的查找是指在顺序表中查找某个元素是否存在,并返回其位置或者不存在的信息。

顺序表的查找可以分为两种:顺序查找和二分查找。

顺序查找是从顺序表的第一个元素开始,逐个比较,直到找到目标元素或者遍历完整个顺序表。

二分查找是在有序的顺序表中进行的,每次将查找区间缩小一半,直到找到目标元素或者查找区间为空。

下面是顺序查找的C语言代码:
```c
int sequential_search(int *a, int n, int key)
{
int i;
for (i = 0; i < n; i++)
{
if (a[i] == key)
{
return i;
}
}
return -1;
}
```
这个函数接受三个参数:一个整型数组a,数组的长度n,和要查找的元素key。

函数返回key在数组a中的位置,如果不存在则返回-1。

顺序查找的时间复杂度是O(n),其中n是顺序表的长度。

在最坏情况下,需要遍历整个顺序表才能找到目标元素,因此顺序查找的效率不高。

如果顺序表是有序的,可以使用二分查找来提高查找效率。

顺序表的查找是数据结构中的基本操作之一,也是算法设计中的重要内容。

在实际应用中,我们需要根据具体的情况选择合适的查找算法,以提高程序的效率。

数据结构——查找,顺序查找,折半查找

数据结构——查找,顺序查找,折半查找

实验五查找的应用一、实验目的:1、掌握各种查找方法及适用场合,并能在解决实际问题时灵活应用。

2、增强上机编程调试能力。

二、问题描述1.分别利用顺序查找和折半查找方法完成查找。

有序表(3,4,5,7,24,30,42,54,63,72,87,95)输入示例:请输入查找元素:52输出示例:顺序查找:第一次比较元素95第二次比较元素87 ……..查找成功,i=**/查找失败折半查找:第一次比较元素30第二次比较元素63 …..2.利用序列(12,7,17,11,16,2,13,9,21,4)建立二叉排序树,并完成指定元素的查询。

输入输出示例同题1的要求。

三、数据结构设计(选用的数据逻辑结构和存储结构实现形式说明)(1)逻辑结构设计顺序查找和折半查找采用线性表的结构,二叉排序树的查找则是建立一棵二叉树,采用的非线性逻辑结构。

(2)存储结构设计采用顺序存储的结构,开辟一块空间用于存放元素。

(3)存储结构形式说明分别建立查找关键字,顺序表数据和二叉树数据的结构体进行存储数据四、算法设计(1)算法列表(说明各个函数的名称,作用,完成什么操作)序号 名称 函数表示符 操作说明1 顺序查找 Search_Seq 在顺序表中顺序查找关键字的数据元素2 折半查找 Search_Bin 在顺序表中折半查找关键字的数据元素3 初始化 Init 对顺序表进行初始化,并输入元素4 树初始化 CreateBST 创建一棵二叉排序树5 插入 InsertBST 将输入元素插入到二叉排序树中6 查找 SearchBST在根指针所指二叉排序树中递归查找关键字数据元素 (2)各函数间调用关系(画出函数之间调用关系)typedef struct { ElemType *R; int length;}SSTable;typedef struct BSTNode{Elem data; //结点数据域 BSTNode *lchild,*rchild; //左右孩子指针}BSTNode,*BSTree; typedef struct Elem{ int key; }Elem;typedef struct {int key;//关键字域}ElemType;(3)算法描述int Search_Seq(SSTable ST, int key){//在顺序表ST中顺序查找其关键字等于key的数据元素。

1.9编程基础之顺序查找(15题)

1.9编程基础之顺序查找(15题)

01:查找特定的值••提交•统计•提问总时间限制:1000ms存限制:65536kB描述在一个序列(下标从1开始)中查找一个给定的值,输出第一次出现的位置。

输入第一行包含一个正整数n,表示序列中元素个数。

1 <= n <= 10000。

第二行包含n个整数,依次给出序列的每个元素,相邻两个整数之间用单个空格隔开。

元素的绝对值不超过10000。

第三行包含一个整数x,为需要查找的特定值。

x的绝对值不超过10000。

输出若序列中存在x,输出x第一次出现的下标;否则输出-1。

02:输出最高分数的学生•描述输入学生的人数,然后再输入每位学生的分数和,求获得最高分数的学生的。

输入第一行输入一个正整数N(N <= 100),表示学生人数。

接着输入N行,每行格式如下:分数分数是一个非负整数,且小于等于100;为一个连续的字符串,中间没有空格,长度不超过20。

数据保证最高分只有一位同学。

输出获得最高分数同学的。

来源习题(13-1)03:不高兴的津津描述津津上初中了。

妈妈认为津津应该更加用功学习,所以津津除了上学之外,还要参加妈妈为她报名的各科复习班。

另外每周妈妈还会送她去学习朗诵、舞蹈和钢琴。

但是津津如果一天上课超过八个小时就会不高兴,而且上得越久就会越不高兴。

假设津津不会因为其它事不高兴,并且她的不高兴不会持续到第二天。

请你帮忙检查一下津津下周的日程安排,看看下周她会不会不高兴;如果会的话,哪天最不高兴。

输入包括七行数据,分别表示周一到周日的日程安排。

每行包括两个小于10的非负整数,用空格隔开,分别表示津津在学校上课的时间和妈妈安排她上课的时间。

输出包括一行,这一行只包含一个数字。

如果不会不高兴则输出0,如果会则输出最不高兴的是周几(用1, 2, 3, 4, 5, 6, 7分别表示周一,周二,周三,周四,周五,周六,周日)。

如果有两天或两天以上不高兴的程度相当,则输出时间最靠前的一天。

04:谁拿了最多奖学金•提交•统计•提问总时间限制:1000ms存限制:65536kB描述某校的惯例是在每学期的期末考试之后发放奖学金。

对n个元素的表做顺序查找时,若查找每个元素

对n个元素的表做顺序查找时,若查找每个元素

对n个元素的表做顺序查找时,若查找每
个元素
顺序表查找又称线性查找,是指从表中第一个元素开始,逐步和给定的关键字进行比较,如果顺序表中某个元素和给定的关键字相等,则表示查找成功,否则就表示查找失败顺序表中的元素越多,它的效率就越低。

因此,它只适合表中元素比较少的顺序表,如果表中的元素非常多,我们必须另想办法最糟糕的情况应该是比较到线性表最后一个值,也没有查找到所需要的值,那么从线性表的第0个值开始比较,每次取出一个值比较,不符合,再取下一个值,依次比较,一直到最后一个,那么长度为N,就需要比较N次。

从一个具有n个节点的单
链表中查找其值等于x的节点,在查找成功的情况下,平均需要比较(n+1)/2个节点。

由于单链表只能进行单向顺序查找,以从第一个节点开始查找为例,查找第m个节点需要比较的节点数f(m)=m,查找
成功的最好情况是第一次就查找成功,只用比较1个节点,最坏情况则是最后才查找成功,需要比较n个节点。

所以一共有n种情况,平均下来需要比较的节点为
(1+2+3+...+(n-1)+n)/n=(n+1)/
2。

数据结构-7顺序查找与二分查找

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){

【C++】顺序查找与折半查找(附带解说)

【C++】顺序查找与折半查找(附带解说)
else if(x<a[mid]) up=mid-1; //如果所比较的元素比查找的小,则从元素值比较低的一方中查找
else low=mid+1; //如果所比较的元素比查找的大,则从元素值比较高的一方中查找
}
return -1; //未找到则输出-1
1、顺序查找
#include <iostream.h>
#define M 10
int search(int a[],int x,int n) //定义【查找函数】 定义形参为实型数组a[](被查找的数组) ,实型数x(需要查找的数) ,实型数n(数组内元素的个数)
cin>>x;
p=search(array,x,M); //调用【查找函数】,同时接受返回值
cout<< "原始数组:" <<endl;
for(i=0;i<M;i++)
cout<< a[i] <<"\t";
if(p>=0) cout<< "查找成功!该数的下标为:" << p <<endl;
p=bi_search(array,x,M);
cout<< "原始数组为:" <<endl;
for(i=0;i<M;i++)
cout<< array[i] <<"\t";
if(p>=0) cout<< "查找成功!数组元素下标为:" << p <<endl;

各种查找算法的性能比较测试(顺序查找、二分查找)

各种查找算法的性能比较测试(顺序查找、二分查找)

算法设计与分析各种查找算法的性能测试目录摘要 (2)第一章:简介(Introduction) (3)1.1 算法背景 (3)第二章:算法定义(Algorithm Specification) (4)2.1 数据结构 (4)2.2顺序查找法的伪代码 (4)2.3 二分查找(递归)法的伪代码 (5)2.4 二分查找(非递归)法的伪代码 (6)第三章:测试结果(Testing Results) (8)3.1 测试案例表 (8)3.2 散点图 (9)第四章:分析和讨论 (11)4.1 顺序查找 (11)4.1.1 基本原理 (11)4.2.2 时间复杂度分析 (11)4.2.3优缺点 (11)4.2.4该进的方法 (12)4.2 二分查找(递归与非递归) (12)4.2.1 基本原理 (12)4.2.2 时间复杂度分析 (13)4.2.3优缺点 (13)4.2.4 改进的方法 (13)附录:源代码(基于C语言的) (15)摘要在计算机许多应用领域中,查找操作都是十分重要的研究技术。

查找效率的好坏直接影响应用软件的性能,而查找算法又分静态查找和动态查找。

我们设置待查找表的元素为整数,用不同的测试数据做测试比较,长度取固定的三种,对象由随机数生成,无需人工干预来选择或者输入数据。

比较的指标为关键字的查找次数。

经过比较可以看到,当规模不断增加时,各种算法之间的差别是很大的。

这三种查找方法中,顺序查找是一次从序列开始从头到尾逐个检查,是最简单的查找方法,但比较次数最多,虽说二分查找的效率比顺序查找高,但二分查找只适用于有序表,且限于顺序存储结构。

关键字:顺序查找、二分查找(递归与非递归)第一章:简介(Introduction)1.1 算法背景查找问题就是在给定的集合(或者是多重集,它允许多个元素具有相同的值)中找寻一个给定的值,我们称之为查找键。

对于查找问题来说,没有一种算法在任何情况下是都是最优的。

有些算法速度比其他算法快,但是需要较多的存储空间;有些算法速度非常快,但仅适用于有序数组。

数据结构重点知识

数据结构重点知识

数据结构重点知识一、数组数组可是数据结构里的老熟人啦。

它就像是住在公寓里的居民,每个元素都住在固定的小房间里,有自己的编号。

数组的优点呢,就是访问速度特别快,就像你知道朋友住几零几房间,一下子就能找到他。

但是它的缺点也很明显哦,要是想在中间插入或者删除一个元素,那就像在公寓里突然要加一个房间或者拆一个房间一样麻烦,得把后面的元素都挪一挪。

二、链表链表就比较灵活啦。

它像是一群手拉手的小伙伴,每个元素都只知道自己下一个小伙伴是谁。

链表分为单向链表和双向链表。

单向链表只能顺着一个方向找下一个元素,双向链表就厉害啦,它既能找到下一个元素,还能找到前一个元素呢。

链表在插入和删除元素的时候就比较方便,就像小伙伴们手拉手,想加入或者离开这个小队伍都比较容易,不用像数组那样大动干戈。

三、栈栈这个东西很有趣哦。

它就像一个只能从一头进出的小盒子,先进去的元素要最后才能出来,这就是所谓的“后进先出”。

就好比你往一个细口瓶子里放东西,先放进去的东西被压在下面,最后才能拿出来。

栈在函数调用、表达式求值等方面可是大有用处的呢。

四、队列队列和栈有点相反,它是“先进先出”的。

就像排队买东西一样,先来的人先被服务。

在计算机里,比如打印机的任务队列,先提交的打印任务就会先被打印出来。

队列可以用数组或者链表来实现。

五、树树这个结构可复杂也可有趣啦。

它有根节点、叶子节点等。

二叉树是树结构里比较常见的一种,每个节点最多有两个子节点。

就像家族的族谱一样,有一个祖宗节点,下面有子孙节点。

树结构在文件系统、查找算法等方面都有很多应用。

比如二叉查找树,它可以让查找元素的效率提高很多。

六、图图是由顶点和边组成的。

它可以用来表示很多实际的关系,比如城市之间的交通路线。

图有有向图和无向图之分。

有向图的边是有方向的,就像单行道一样,只能按照规定的方向走;无向图的边就没有方向,就像普通的马路,两个方向都能走。

图的遍历算法也是数据结构里的重点内容,像深度优先遍历和广度优先遍历。

顺序表的查找-顺序查找

顺序表的查找-顺序查找

顺序表的查找-顺序查找查找(search):给定结点的关键字值 x ,查找值等于 x 的结点的存储地址。

按关键字 x 查:①成功,表中有 x ,返回 x 的存储地址;②不成功,x 不在表中,返回⽆效地址。

顺序查找就是以表的⼀端为起点,向另⼀个端点逐个元素查看,可以是从表头→表尾的顺序,也可以是从表尾→表头的顺序顺序查找⽅法,既适⽤于⽆序表,⼜适⽤于有序表。

顺序查找属于 “穷尽式搜索法”:通常以查找长度,度量查找算法的时间复杂性。

查找长度:即查找过程中测试的节点数⽬。

顺序查找的查找长度 = for 循环体的执⾏次数,最⼩为1,最多为n。

等概率下:平均查找长度 = (n + 1)/ 2最坏情况和平均情况:T(n)= O(n)效率最低的查找算法我们观察⼀下上图那两个 for循环体,不难发现,每次执⾏都需要判断两个条件:①测试是否循环到头;②测试是否找到元素 x。

因此我们不妨使⽤ “监督元” 技术,不仅简化了程序结构,也提⾼了查找速度。

若从表尾→表头的顺序查找,监督元则在表头处,称为 “表头监督元”,如下图:若从表头→表尾的顺序查找,监督元则在表头处,称为 “表尾监督元”,如下图:带表头监督元的顺序查找算法:int SQsearch(int a[],int x,int n){ // SQsearch 是函数名,仅此。

int i; i = n; a[0] = x; while(a[i] != x) i -- ; return i;}算法思想:① i = n;// 设置查找起点② a[0] = x;// 放置监督元,因为在进⼊循环体之前,已经预先在 a[0] 放置了⼀个元素 x,所以 x ⽆论是否真的在表中,总能找到 x ,使第三句的循环中⽌。

注意a[1] 到 a[n] 存储的才是真正的表元素。

如果 x 真存在表中,必然在某个 i ⼤于 0 时找到 x,循环终⽌。

如果循环变量 i 的值变到 0 时循环才终⽌,那就说明 x 不在表中。

中国城市(按字母顺序查找)

中国城市(按字母顺序查找)

中国的城市(按字母顺序查找):A : 鞍山(辽宁)安阳(河南)安顺(贵州)安庆(安徽)B: 北京蚌埠(安徽)包头(内蒙古)保定(河北)宝鸡(陕西)白银(甘肃)白云鄂博(内蒙古) 巴彦淖尔(内蒙古)北戴河(河北)博鳌(海南)承德(河北)本溪(辽宁)阜新(辽宁)白山(吉林)白城(吉林)亳州(安徽)滨州(山东)北海(广西)百色(广西)巴中(四川)宝山(云南)C:重庆成都(四川)长沙(湖南)长春(吉林)承德(河北)常州(江苏)池州(安徽)沧州(河北)赤峰(内蒙古)滁州(安徽)巢湖(安徽)常德(湖南)郴州(湖南)潮州(广东)崇左(广西)德阳(四川)D:大连(辽宁)大庆(黑龙江) 大同(山西)丹东(辽宁)大冶(湖北)东营(山东)登封(山东)大理(云南)德州(山东)东莞(广东)达州(四川)定西(甘肃)大石桥(辽宁、镁矿)E:鄂尔多斯(内蒙古)鄂州(湖北)F: 佛山(广东)福州(福建)抚顺(辽宁)阜阳(安徽)抚州(江西)防城港(广西)G: 广州(广东)贵阳(贵州) 桂林(广西)赣州(江西)贵港(广西)广元(四川)广安(四川)杭州(浙江)固原(宁夏)哈尔滨(黑龙江)H: 呼和浩特(内蒙古)合肥(安徽)海口(海南)邯郸(河北)湖州(浙江)黄山(安徽) 黄石(湖北)黄冈(湖北)衡阳(湖南)汉中(陕西)菏泽(山东)衡水(河北)呼伦贝尔(内蒙古)葫芦岛(辽宁)淮南(安徽)淮北(安徽)鹤壁(河南)淮安(江苏)怀化(湖南)惠州(广东)河源(广东)贺州(广西)河池(广西)鹤岗(黑龙江) 黑河(黑龙江)I:J:济南(山东)吉林(吉林)九江(江西)景德镇(江西)金昌(甘肃)揭阳(广东)吉安(江西)锦州(辽宁)鸡西(黑龙江) 佳木斯(黑龙江) 金华(浙江)济宁(山东)焦作(河南)荆州(湖北)荆门(湖北)娄底(湖南)江门(广东)酒泉(甘肃)嘉峪关(甘肃)K: 昆明(云南)开封(河南)克拉玛依(新疆)嘉兴(浙江)L: 兰州(甘肃)拉萨(西藏)洛阳(河南)柳州(广西)乐山(四川)临沧(云南)陇南(甘肃)丽江(云南)乐山(四川)连云港(江苏)廊坊(河北)辽阳(辽宁)辽源(吉林)泸州(四川)漯河(河南)来宾(广西)M: 绵阳(四川)牡丹江(黑龙江) 丽水(浙江)马鞍山(安徽)六安(安徽)龙岩(福建)莱芜(山东)临沂(山东)聊城(山东)茂名(广东)梅州(广东)眉山(四川)N: 南京(江苏)宁波(浙江)南通(江苏)南昌(江西)南平(福建)南阳(河南)宁德(福建)南宁(广西)内江(四川)南充(四川)O:P:莆田(福建)萍乡(江西)盘锦(辽宁)攀枝花(四川)平顶山(河南)平遥(山西)平凉(甘肃)濮阳(河南)许昌(河南)普洱(云南)Q:青岛(山东)泉州(福建)齐齐哈尔(黑龙江) 秦皇岛(河北)曲阜(山东)七台河(黑龙江) 秦州(江苏)衢州(浙江)曲靖(云南)庆阳(甘肃)R:日照(山东)清远(广东)钦州(广西)S:上海(沪)深圳(广东)天津苏州(江苏)沈阳(辽宁)石家庄(河北) 汕头(广东)三亚(海南)绍兴(浙江)十堰(湖北)上饶(江西)四平(吉林)松原(吉林)来宾(广西)宿迁(江苏)宿州(安徽)三明(福建)三门峡(河南)商丘(河南)随州(湖北)邵阳(湖南)韶关(广东)汕尾(广东)遂宁(四川)石嘴山(甘肃)双鸭山(黑龙江) 绥化(黑龙江)T: 天津唐山(河北)太原(山西)泰安(山东)泰州(江苏)铁岭(辽宁)通辽(内蒙古)通化(吉林)台州(浙江)铜陵(安徽)天水(甘肃)U:V:W:武汉(湖北无锡(江苏)乌鲁木齐(新疆)潍坊(山东)芜湖(安徽)武夷山(福建)渭南(陕西)乌海(内蒙古)乌兰察布(内蒙古)温州(浙江)威海(山东)梧州(广西)武威(甘肃)吴忠(甘肃)X: 西安(陕西)厦门(福建)西宁(青海)襄樊(湖北)咸阳(陕西)湘潭(湖南)忻州(山西)徐州(江苏)信阳(河南)邢台(河北)宣城(安徽)新余(江西)新乡(河南)孝感(湖北)咸宁(湖北)Y:烟台(山东)银川(宁夏)扬州(江苏)宜昌(湖北)岳阳(湖南)延安(陕西)营口(辽宁)延吉(吉林)伊春(黑龙江) 盐城(江苏)鹰潭(江西)宜春(江西)益阳(湖南)永州(湖南)阳江(广东)云浮(广东)玉林(广西)宜宾(四川)雅安(四川)玉溪(云南)Z: 郑州(河南)珠海(广东)漳州(福建)株洲(湖南)肇庆(广东)自贡(四川)舟山(浙江)张家界(湖南)遵义(贵州)湛江(广东)张家口(河北)张家界(湖南)朝阳(辽宁)镇江(江苏)淄博(山东)枣庄(山东)中山(广东)资阳(四川)周口(河南)驻马店(河南)昭通(云南)张掖(甘肃)中卫(甘肃)。

Java中常用的查找方法——顺序查找和二分查找

Java中常用的查找方法——顺序查找和二分查找

Java中常用的查找算法——顺序查找和二分查找一、顺序查找:a)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。

b)图例说明:原始数据:int[] a={4,6,2,8,1,9,0,3};要查找数字:8代码演示:import java.util.Scanner;/** 顺序查找*/public class SequelSearch {public static void main(String[] arg) {int[] a={4,6,2,8,1,9,0,3};Scanner input=new Scanner(System.in);System.out.println("请输入你要查找的数:");//存放控制台输入的语句int num=input.nextInt();//调用searc()方法,将返回值保存在result中int result=search(a, num);if(result==-1){System.out.println("你输入的数不存在与数组中。

");}elseSystem.out.println("你输入的数字存在,在数组中的位置是第:"+(result+1)+"个");}public static int search(int[] a, int num) {for(int i = 0; i < a.length; i++) {if(a[i] == num){//如果数据存在return i;//返回数据所在的下标,也就是位置}}return -1;//不存在的话返回-1}}运行截图:二、二分查找a)前提条件:已排序的数组中查找b)二分查找的基本思想是:首先确定该查找区间的中间点位置:int mid = (low+upper)/ 2;然后将待查找的值与中间点位置的值比较:若相等,则查找成功并返回此位置。

常用的查找算法

常用的查找算法

树表查找
树表查找
B和B+树的区别在于,B+树的非叶子结点只包含导航信息,不包含实际的值, 所有的叶子结点和相连的节点使用链表相连,便于区间查找和遍历。 B+ 树的优点在于: 由于B+树在内部节点上不好含数据信息,因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密,具有更好的空间局部性。因此访问叶子几点上关联的 数据也具有更好的缓存命中率。 B+树的叶子结点都是相链的,因此对整棵树的便利只需要一次线性遍历叶子 结点即可。而且由于数据顺序排列并且相连,所以便于区间查找和搜索。而B 树则需要进行每一层的递归遍历。相邻的元素可能在内存中不相邻,所以缓 存命中性没有B+树好。B+树更适合做文件系统。 但是B树也有优点,其优点在于,由于B树的每一个节点都包含key和value, 因此经常访问的元素可能离根节点更近,因此访问也更迅速。
二分查找
注意事项:折半查找的前提条件是需要有序表顺序存储,对于静态查 找表,一次排序后不再变化,折半查找能得到不错的效率。但对于需 要频繁执行插入或删除操作的数据集来说,维护有序的排序会带来不 小的工作量,那就不建议使用。
插值查找
在介绍插值查找之前,首先考虑一个新问题,为什么上述算法一定要 是折半,而不是折四分之一或者折更多呢? 打个比方,在英文字典里面查“apple”,你下意识翻开字典是翻前 面的书页还是后面的书页呢?如果再让你查“zoo”,你又怎么查? 很显然,这里你绝对不会是从中间开始查起,而是有一定目的的往前 或往后翻。< 同样的,比如要在取值范围1 ~ 10000 之间 100 个元素从小到大均 匀分布的数组中查找5, 我们自然会考虑从数组下标较小的开始查找。
查找算法

少儿编程Scratch课件顺序查找法

少儿编程Scratch课件顺序查找法

5
(2)提出问题并设定回答
编码逻辑
4.制作Ripley
将变量A设定为回答,一会儿就要再列 表里面找到这个数字 这个i是一个次数变量,下一页做详细解释
5
(3)循环比对列表
编码逻辑
4.制作Ripley
25
55
假如a是76,只需要
一个一个对比下去
47
. . .
27
只需要挨个比对list列表里面的数字,就可以知道,列表里面有没有咱们输入的数字了
i<51 真
a=列表中的 第i项 真
输出列表中第i项
i+1
依据自己的观察画出本节流程图或思维导图
5
(1)添加背景、角色、声音等
编码逻辑
1.添加背景、角色、声音等
添加角色、背景,并看一下每个角色分别有几个造型?
5
(1)认识列表
编码逻辑
2.认识列表
链表是可以存放许多变量的数组,链表就像很多层的抽屉,每一层都有一个索 引,根据索引就能找到你需要的值。
7
当堂拓展
1、红红编程的时候,将i增加1的程序放到了如图所示位置,其他的 程序都没有变,请问会出现什么问题呢会发生什么现象呢?
7
当堂拓展
2、明明给自己琢磨了一个新的程序,大家看看是不是正确呢?( )
8
课后练习
1、除了0和1,自然数中各位数字的立方之和与其相等的数 称为“水仙花数”。通过编程的方法,找出100至999以内 的“水仙花数”。
(列表示意:里面记录了很多数字)
5
(1)新建变a、i、数字
新建一个list列表
5
(1)建立list列表数据库
编码逻辑
4.制作Ripley
删除所有list列表中所有的数据 添加50个数字(数据) 选择1-100之间随机的一个数 将这个数加入列表中

1.9编程基础之顺序查找(15题)

1.9编程基础之顺序查找(15题)

01:查找特定的值••提交•统计•提问总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述在一个序列(下标从1开始)中查找一个给定的值,输出第一次出现的位置。

输入第一行包含一个正整数n,表示序列中元素个数。

1 <= n <= 10000。

第二行包含n个整数,依次给出序列的每个元素,相邻两个整数之间用单个空格隔开。

元素的绝对值不超过10000。

第三行包含一个整数x,为需要查找的特定值。

x的绝对值不超过10000。

输出若序列中存在x,输出x第一次出现的下标;否则输出-1。

02:输出最高分数的学生姓名•描述输入学生的人数,然后再输入每位学生的分数和姓名,求获得最高分数的学生的姓名。

输入第一行输入一个正整数N(N <= 100),表示学生人数。

接着输入N行,每行格式如下:分数姓名分数是一个非负整数,且小于等于100;姓名为一个连续的字符串,中间没有空格,长度不超过20。

数据保证最高分只有一位同学。

输出获得最高分数同学的姓名。

来源习题(13-1)03:不高兴的津津•描述津津上初中了。

妈妈认为津津应该更加用功学习,所以津津除了上学之外,还要参加妈妈为她报名的各科复习班。

另外每周妈妈还会送她去学习朗诵、舞蹈和钢琴。

但是津津如果一天上课超过八个小时就会不高兴,而且上得越久就会越不高兴。

假设津津不会因为其它事不高兴,并且她的不高兴不会持续到第二天。

请你帮忙检查一下津津下周的日程安排,看看下周她会不会不高兴;如果会的话,哪天最不高兴。

输入包括七行数据,分别表示周一到周日的日程安排。

每行包括两个小于10的非负整数,用空格隔开,分别表示津津在学校上课的时间和妈妈安排她上课的时间。

输出包括一行,这一行只包含一个数字。

如果不会不高兴则输出0,如果会则输出最不高兴的是周几(用1, 2, 3, 4, 5, 6, 7分别表示周一,周二,周三,周四,周五,周六,周日)。

如果有两天或两天以上不高兴的程度相当,则输出时间最靠前的一天。

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}
void main()
{
SSTable st;
int i,s;
for(i=0;i<N;i++) /*计算总分*/
r[i].total=r[i].politics+r[i].Chinese+r[i].English+r[i].math+r[i].physics+r[i].chemistry+r[i].biology;
顺序查找
#include<stdio.h>
#define MAXL 10
typedef int KeyType;
typedef struct
{
KeyType key;
}NodeType;
typedef NodeType SeqList[MAXL];
int SeqSearch(SeqList R,int n,KeyType k)
{ /*操作结果:构造一个含n个数据元素的静态按关键字非降序查找表ST */
/*数据来自全局数组r */
Status f;
f=Creat_Seq(ST,n);
if(f)
Ascend(ST);
return f;
}
Status Destroy(SSTable *ST)
{ /*初始条件:静态查找表ST存在。操作结果:销毁表ST */
/*该元素在表中的位置,否则为0。*/
int low,high,mid;
low=1; /*置区间初值*/
high=ST.length;
while(low<=high)
{
mid=(low+high)/2;
if EQ(key,ST.elem[mid].key) /*找到待查元素*/
return mid;
if(i)
print(*(st.elem+i));
else
printf("没找到\n");
Destroy(&st);
}
{
k=j;
(*ST).elem[0]=(*ST).elem[j];
}
if(k!=i) /*有更小的值则交换*/
{
(*ST).elem[k]=(*ST).elem[i];
(*ST).elem[i]=(*ST).elem[0];
}
}
}
Status Creat_Ord(SSTable *ST,int n)
#define N 5 /*数据元素个数*/
typedef int Status; /* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码,如OK等*/
typedef int Boolean; /* Boolean是布尔类型,其值是TRUE或FALSE */
typedef int KeyType; /*设关键字域为整型*/
{ /*初始条件:静态查找表ST存在,Visit()是对元素操作的应用函数*/
/*操作结果:按顺序对ST的每个元素调用函数Visit()一次且仅一次。*/
/*一旦Visit()失败,则操作失败*/
ElemType *p;
int i;
p=++ST.elem; /* p指向第一个元素*/
for(i=1;i<=ST.length;i++)
{179325,"陈红",85,86,88,100,92,90,45},
{179326,"陆华",78,75,90,80,95,88,37},
{179327,"张平",82,80,78,98,84,96,40},
{179328,"赵小怡",76,85,94,57,77,69,44}}; /*全局变量*/
printf("\n元素%d的位置是%d\n",k,i+1);
else
printf("k不存在\n");

顺序查找方法二:
#include<limits.h> /* INT_MAX等*/
#include<stdio.h> /* EOF(=^Z或F6),NULL */
#define OK 1
#define ERROR 0
free((*ST).elem);
(*ST).elem=NULL;
(*ST).length=0;
return OK;
}
int Search_Seq(SSTable ST,KeyType key)
{ /*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。*/
Visit(*p++);
return OK;
}
void print(ElemType c) /* Traverse()调用的函数*/
{ printf("%-8ld%-8s%4d%5d%5d%5d%5d%5d%5d%5d\n",c.number,,c.politics,c.Chinese,c.English,c.math,c.physics,c.chemistry,c.biology,c.total);
int a[10],i;
printf("输入数字:\n");
for(i=0;i<n;i++)
scanf("%d",&a[i]);
for(i=0;i<n;i++)
R[i].key=a[i];
printf("\n");
printf("输入k:");
scanf("%2d",&k);
if((i=SeqSearch(R,n,k))!=-1)
if(!(*ST).elem)
return ERROR;
for(i=1;i<=n;i++)
*((*ST).elem+i)=r[i-1]; /*将全局数组r的值依次赋给ST */
(*ST).length=n;
return OK;
}
void Ascend(SSTable *ST)
{ /*重建静态查找表为按关键字非降序排序*/
#define total key /*定义总分(total)为关键字*/
#define EQ(a,b) ((a)==(b))
#define LT(a,b) ((a)<(b))
#define LQ(a,b) ((a)<=(b))
typedef struct
{
ElemType *elem; /*数据元素存储空间基址,建表时按实际长度分配,0号单元留空*/
int i;
ST.elem[0].key=key; /*哨兵*/
for(i=ST.length;!EQ(ST.elem[i].key,key);--i); /*从后往前找*/
return i; /*找不到时,i为0 */
}
int Search_Bin(SSTable ST,KeyType key)
{ /*在有序表ST中折半查找其关键字等于key的数据元素。若找到,则函数值为*/
Creat_Seq(&st,N); /*由全局数组产生静态查找表st */
printf("准考证号姓名政治语文外语数学物理化学生物总分\n");
Traverse(st,print); /*按顺序输出静态查找表st */
printf("请输入待查找人的总分: ");
scanf("%d",&s);
i=Search_Seq(st,s); /*顺序查找*/
int length; /*表长度*/
}SSTable;
Status Creat_Seq(SSTable *ST,int n)
{ /*操作结果:构造一个含n个数据元素的静态顺序查找表ST(数据来自全局数组r) */
int i;
(*ST).elem=(ElemType *)calloc(n+1,sizeof(ElemType)); /*动态生成n个数据元素空间(0号单元不用) */
int math; /*数学*/
int physics; /*物理*/
int chemistry; /*化学*/
int biology; /*生物*/
KeyType key; /*关键字类型应为KeyType,域名应为key,与bo9-1.c中一致*/
} ElemType;
ElemType r[N]={{179324,"何芳芳",85,89,98,100,93,80,47},
{
int i=0;
while(i<n&&R[i].key!=k)
{
printf("%-3d",R[i].key);
i++;
}
if(i>=n)
return -1;
else
{
printf("%d",R[i].key);
return i;
}
}
void main(){
SeqList R;
int n=10;
KeyType k;
typedef struct /*数据元素类型(以教科书图9.1高考成绩为例) */
{
long number; /*准考证号*/
char name[9]; /*姓名(4个汉字加1个串结束标志) */
int politics; /*政治*/
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