可以考虑采用分块查找算法
查找算法的复杂度分析
查找算法的复杂度分析1.顺序查找说明：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。
基本思想：顺序查找也称为线形查找，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；若扫描结束仍没有找到关键字等于k的结点，表示查找失败。
复杂度分析：查找成功时的平均查找长度为：（假设每个数据元素的概率相等）ASL = 1/n(1+2+3+…+n) = (n+1)/2 ;当查找不成功时，需要n+1次比较，时间复杂度为O(n);所以，顺序查找的时间复杂度为O(n)。
2.二分查找说明：元素必须是有序的，如果是无序的则要先进行排序操作。
基本思想：也称为是折半查找，属于有序查找算法。
用给定值k 先与中间结点的关键字比较，中间结点把线形表分成两个子表，若相等则查找成功；若不相等，再根据k与该中间结点关键字的比较结果确定下一步查找哪个子表，这样递归进行，直到查找到或查找结束发现表中没有这样的结点。
复杂度分析：最坏情况下，关键词比较次数为log2(n+1)，且期望时间复杂度为O(log2n)；注：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。
3.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。
经过以上分析，折半查找这种查找方式，不是自适应的（也就是说是傻瓜式的）。
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;
分块查找求平均查找长度例题
分块查找求平均查找长度例题分块查找求平均查找长度例题一、背景介绍分块查找是一种查找技术，它将数据块划分为大小相等的块，然后在每个块中进行线性查找。
其主要优点是在一些应用场景下能够提高查找效率，尤其是对于大规模数据的查找操作。
在分块查找中，平均查找长度是一个重要的指标，它表示在平均情况下查找一个元素需要遍历的节点数。
在本文中，我们将通过一个例题来详细介绍分块查找求平均查找长度的计算方法。
二、例题介绍假设有一个长度为100的数组，每10个元素为一块，共有10块。
现在我们要查找数组中的某个元素x，为了简化问题，我们假设x在数组中出现的概率相同。
那么在这种情况下，如何计算分块查找的平均查找长度呢？接下来我们将一步步进行计算。
三、具体计算步骤1.划分块：我们将数组划分为大小相等的10个块，每块包含10个元素。
这样做的目的是为了方便计算和查找操作。
2.计算每块的平均查找长度：对于每一块来说，由于每个元素的出现概率相同，所以平均查找长度为(1+2+3+...+10)/10=5.5。
3.计算平均查找长度：在分块查找中，平均查找长度的计算公式为：(m+1)/2 + n/m，其中m为块的个数，n为要查找的元素在块内的位置。
根据这个公式，我们可以得到平均查找长度为(10+1)/2 +5.5=10.5。
四、总结回顾通过以上的计算步骤，我们可以得出分块查找求平均查找长度的具体计算方法。
在实际应用中，如果我们能够事先得知元素的概率分布情况，就可以通过类似的计算来评估分块查找的性能。
我们也可以根据实际情况调整块的大小和分块的数目，以提高查找效率。
五、个人观点和理解分块查找作为一种常见的查找技术，对于大规模数据的查找操作有着明显的优势。
通过合理的分块设计和平均查找长度的计算，我们可以更好地评估分块查找在不同场景下的表现，并根据实际情况进行优化。
在未来的发展中，我相信分块查找将在更多的领域发挥重要作用，为数据查找操作提供更高效的解决方案。
查找表结构——精选推荐
查找表结构查找表介绍在⽇常⽣活中，⼏乎每天都要进⾏⼀些查找的⼯作，在电话簿中查阅某个⼈的电话号码；在电脑的⽂件夹中查找某个具体的⽂件等等。
本节主要介绍⽤于查找操作的数据结构——查找表。
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。
⼀般对于查找表有以下⼏种操作：在查找表中查找某个具体的数据元素；在查找表中插⼊数据元素；从查找表中删除数据元素；静态查找表和动态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。
关键字在查找表查找某个特定元素时，前提是需要知道这个元素的⼀些属性。
例如，每个⼈上学的时候都会有⾃⼰唯⼀的学号，因为你的姓名、年龄都有可能和其他⼈是重复的，唯独学号不会重复。
⽽学⽣具有的这些属性（学号、姓名、年龄等）都可以称为关键字。
关键字⼜细分为主关键字和次关键字。
若某个关键字可以唯⼀地识别⼀个数据元素时，称这个关键字为主关键字，例如学⽣的学号就具有唯⼀性；反之，像学⽣姓名、年龄这类的关键字，由于不具有唯⼀性，称为次关键字。
如何进⾏查找？不同的查找表，其使⽤的查找⽅法是不同的。
例如每个⼈都有属于⾃⼰的朋友圈，都有⾃⼰的电话簿，电话簿中数据的排序⽅式是多种多样的，有的是按照姓名的⾸字母进⾏排序，这种情况在查找时，就可以根据被查找元素的⾸字母进⾏顺序查找；有的是按照类别（亲朋好友）进⾏排序。
在查找时，就需要根据被查找元素本⾝的类别关键字进⾏排序。
具体的查找⽅法需要根据实际应⽤中具体情况⽽定。
顺序查找算法(C++)静态查找表既可以使⽤顺序表表⽰，也可以使⽤链表结构表⽰。
虽然⼀个是数组、⼀个链表，但两者在做查找操作时，基本上⼤同⼩异。
顺序查找的实现静态查找表⽤顺序存储结构表⽰时，顺序查找的查找过程为：从表中的最后⼀个数据元素开始，逐个同记录的关键字做⽐较，如果匹配成功，则查找成功；反之，如果直到表中第⼀个关键字查找完也没有成功匹配，则查找失败。
计算机学科专业基础综合数据结构-7
计算机学科专业基础综合数据结构-7(总分：100.00，做题时间：90分钟)一、单项选择题(总题数：28，分数：74.00)1.若查找每个记录的概率均等，则在具有n个记录的连续顺序文件中采用顺序查找法查找一个记录，其平均查找长度ASL为______。
（分数：2.00）A.(n-1)/2B.n/2C.(n+1)/2 √D..n解析：[解析] 此结论需要考生当作定理一样的牢记。
顺序查找法适用于查找顺序存储或链式存储的线性表，平均比较次数为______，二分法查找只适用于查找顺序存储的有序表，平均比较次数为______。
在此假定N为线性表中结点数，且每次查找都是成功的。
（分数：4.00）A.N+1B.2log2NC.log2ND.N/2 √E.Nlog2NF..N2解析：A.N+1B.2log2NC.log2N √D.N/2E.Nlog2NF..N2解析：2.下面关于二分查找的叙述正确的是______。
（分数：2.00）A.表必须有序，表可以顺序方式存储，也可以链表方式存储B.表必须有序且表中数据必须是整型、实型或字符型C.表必须有序，而且只能从小到大排列D.表必须有序，且表只能以顺序方式存储√解析：二叉查找树的查找效率与二叉树的______有天，在______时查找效率最低。
（分数：4.00）A.高度B.结点的多少C.树形√D.结点的位置解析：A.结点太多B.完全二叉树C.呈单枝树√D.结点太复杂解析：3.当采用分块查找时，数据的组织方式为______。
（分数：2.00）A.数据分成若干块，每块内数据有序B.数据分成若干块，每块内数据不必有序，但块间必须有序，每块内最大(或最小)的数据组成索引块√C.数据分成若干块，每块内数据有序，每块内最大(或最小)的数据组成索引块D.数据分成若干块，每块(除最后一块外)中数据个数需相同解析：[解析] 本题主要考查分块查找的相关概念。
4.如果要求一个线性表既能较快地查找，又能适应动态变化的要求，可以采用下列哪一种查找方法?______ （分数：2.00）A.分块√B.顺序C.二分法D.哈希解析：[解析] 由于题目只说明是线性表，因此排除二分法。
基本查找方法
分块查找算法
int blksearch (sqlist r,index idx,int k,bn) /*bn为块的个数*/ {
int i,high=bn,low=1,mid,j,find=0; while (low<=high&& !find) { /*二分查找索引表*/
mid=(low+high)/2; if(k<idx[mid].key)
查找
图8.1 线性表与索引表
查找
索引表的定义
struct indexterm {
keytype key; int low,high; }; typedef struct indexterm index[MAXITEM]; 这里的keytype可以是任何相应的数据类型， 如int、float、或char等，在算法中，我们规 定keytype缺省是int类型。
查找
二分查找算法
int binsearch(sqlist r,int k,n) {
int i,low=1,high=n,m,find=0; /*low和high分别表示查找范围的起始单元下标和终止
单元下标，find为查找成功的标志变量*/ while (low<=high && !find) {
m=(low+high)/2; if(k<r[m].key)
数据结构
1.1 顺序查找
顺序查找(Sequential search)也称为线性查找， 是采用线性表作为数据的存储结构，对数据 在表中存放的先后次序没有任何要求。
顺序查找是最简单的查找方法，它的基本思 想是：查找从线性表的一端开始，顺序将各 单元的关键字与给定值k进行比较，直至找 到与k相等的关键字，则查找成功，返回该 单元的位置序号；如果进行到表的另一端， 仍未找到与k相等的关键字，则查找不成功， 返回0作为查找失败的信息。
链表的分块查找-原理及C++示例代码.
一个快两年没有联系的高中同学突然跟我发消息要我帮忙写个算法设计的作业，其实本来不是很闲，只是觉得自己很久没有认真的写过专业课的作业了，就答应了，顺便温习一下链表...事实上我学的不是很好吧。
晚上就不会寝室睡觉了，呆在实验室就来看题目。
要求是用分块查找法找到创建的链表的某个数据。
分块查找？好像我们老师没讲啊！无奈百度一圈下来，看得不是很明白，也不是完全不明白。
最后理解为，给链表分块，当然可以为不等大小的，这里我就用等大小的来直接处理，这样就可以从控制台直接输入块的大小来查找。
其次，还要输入被查找的块。
如果这个数在此块以外，就无法找到。
最后，把找到的数字的节点数输出来。
首先看看原理图，这个是在网上看的，不过原图有点不准确，用fireworks(不要鄙视我古董，我依然喜欢它)处理了下贴上来。
分块查找的思路是：1、首先查找索引表索引表是有序表，可采用二分查找或顺序查找，以确定待查的结点在哪一块。
这里我定义了一个我认为比较雷人的数组用于存放节点的地址。
#define N 30int *add[N];每次添加数据时，分配的地址会被保存到这里。
add[++i]=(struct Node *)p1;然后数组的下表自增移动。
2、然后在已确定的块中进行顺序查找由于块内无序，只能顺序查找。
for(i=block * BLK ; i<(block+1)* BLK && add[i]!=0 ;i++)这个范围就是由块得大小和第几个来确定的，当然，不能超过范围，这里用的add[i]!=0来作条件，因为add[]数组是在全局定义的，编译时全部初始化为零，自然，越界的就是零了。
这里注意，虽然数组存的值是地址，但是不能直接用，需要转化为结构体的地址才行struct Node *t;t=add[i];if(t->id==key) printf("找到第%d个数是%d\n",i,key);OK，我的思路大概就是这样，不知道是不是和标准的分块查找算法一样啊。
易语言经典算法 实例辅导讲义
易语言经典算法1.取所有质数2.求最小公倍数3.求最大公约数4.汉诺塔5.9X9乘法表6.猫捉老鼠(筛选法)7.水仙花数问题8.计算组合9.身份证升级15位升级到18位10.用冒泡法排序数字11.九宫计算12.奶牛问题13.求阶乘14.折半查找15.给歌手打分16.航线设置17.数字全排列18.借书方案19.求直角三角形20.二分排序21.抢3022.求回文数23.斐波那契数列(递推法)24.分块查找25.求帕斯卡三角(杨辉三角)26.箱子问题(贪婪法)27.寻找文件(递归法)28.求最大公约数(递归法)29.取不重复数(排除法)30.拉丁方31.波松瓦分酒32.皇后问题33.背包问题34.角谷猜想35.邮票组合36.贮油点37.分解质因数38.任意进制转换(大数)39.计算星期几(常用公式)40.计算星期几(蔡勒公式)41.猴子吃桃子42.马踏棋盘43.打鱼还是晒网44.九位累进可除数45.十进制转为二进制46.九连环47.找窃贼48.哥德巴赫猜想49.最小生成数50.农夫过河51.旅游最省钱路径52.马克思手稿中的数学题53.上楼梯(递归).e54.上楼梯(非递归)55.金额大小写转换56.求一元二次方程的根(二分法)57.数字与IP地址间的转换58.八皇后问题(回溯法)59.求N阶幻方60.计算分数的精确值61.找零钱62.求一元二次方程的根(公式法)63.比赛日程(分治法)64.两个有序数组的合并65.统计投色子(2个)的结果66.12小球问题67.改进冒泡排序法68.螺旋数组69.射击环数70.猜数字游戏71.桶排序72.造币厂问题73.直接插入排序74.搬砖75.公车座位巧安排76.韩信点兵(中国剩余定理)77.黑洞数78.矩阵相乘79.螺旋矩阵问题(多循环法)80.买水果问题81.求平方根82.求任意三角形面积83.全排列问题(递推法)84.怎样组合值最大85.取两数之间均匀分布的随机数算法：递归递推法分块查找筛选法枚举法冒泡法二分法贪婪法序号：001使用算法：筛选法问题：取N以内的所有质数数量并显示，问题描述：求N(N>0)个自然数中的所有质数数量，并显示问题分析：先把所有质数以外的数，打上“1“的标志，最后搜索整型数组，找出值为0的个数，就是质数的个数！备注：易语言例程：001.取所有质数.e序号：002使用算法：循环检验问题：求最小公倍数问题描述：求任意２个自然数的最小公倍数问题分析：我们只要认准一个数，先从自身开始和另一个数求余数比较，为0那么这个数就是最小公倍数，如果不为0，那么把这个数不断翻倍再比较。
计算机学科专业基础综合数据结构-7
计算机学科专业基础综合数据结构-7一、单项选择题(总题数：28，分数：74.00)1.若查找每个记录的概率均等，则在具有n个记录的连续顺序文件中采用顺序查找法查找一个记录，其平均查找长度ASL为______。
A.(n-1)/2B.n/2C.(n+1)/2 √D..n此结论需要考生当作定理一样的牢记。
顺序查找法适用于查找顺序存储或链式存储的线性表，平均比较次数为______，二分法查找只适用于查找顺序存储的有序表，平均比较次数为______。
在此假定N为线性表中结点数，且每次查找都是成功的。
（分数：4.00）A.N+1B.2log2NC.log2ND.N/2 √E.Nlog2NF..N2A.N+1B.2log2NC.log2N √D.N/2E.Nlog2NF..N22.下面关于二分查找的叙述正确的是______。
A.表必须有序，表可以顺序方式存储，也可以链表方式存储B.表必须有序且表中数据必须是整型、实型或字符型C.表必须有序，而且只能从小到大排列D.表必须有序，且表只能以顺序方式存储√二叉查找树的查找效率与二叉树的______有天，在______时查找效率最低。
（分数：4.00）A.高度B.结点的多少C.树形√D.结点的位置A.结点太多B.完全二叉树C.呈单枝树√D.结点太复杂3.当采用分块查找时，数据的组织方式为______。
A.数据分成若干块，每块内数据有序B.数据分成若干块，每块内数据不必有序，但块间必须有序，每块内最大(或最小)的数据组成索引块√C.数据分成若干块，每块内数据有序，每块内最大(或最小)的数据组成索引块D.数据分成若干块，每块(除最后一块外)中数据个数需相同本题主要考查分块查找的相关概念。
4.如果要求一个线性表既能较快地查找，又能适应动态变化的要求，可以采用下列哪一种查找方法?______A.分块√B.顺序C.二分法D.哈希由于题目只说明是线性表，因此排除二分法。
哈希算法虽然有最快的查找效率，但建立哈希表无法适应动态变化的要求。
数据结构第九、十章 作业答案
第九章 查找一、填空题1. 在数据的存放无规律而言的线性表中进行检索的最佳方法是 顺序查找（线性查找） 。
2. 线性有序表（a 1，a 2，a 3，…，a 256)是从小到大排列的，对一个给定的值k ，用二分法检索表中与k 相等的元素，在查找不成功的情况下，最多需要检索 8 次。
设有100个结点，用二分法查找时，最大比较次数是 7 。
3. 假设在有序线性表a[1..20]上进行折半查找，则比较一次查找成功的结点数为1；比较两次查找成功的结点数为 2 ；比较四次查找成功的结点数为 8 ,其下标从小到大依次是1,3,6,8,11,13,16,19______，平均查找长度为 3.7 。
解：显然，平均查找长度＝O （log 2n ）<5次（25）。
但具体是多少次，则不应当按照公式)1(log 12++=n n n ASL 来计算（即（21×log 221）/20＝4.6次并不正确！）。
因为这是在假设n ＝2m -1的情况下推导出来的公式。
应当用穷举法罗列：全部元素的查找次数为＝（1＋2×2＋4×3＋8×4＋5×5）＝74； ASL ＝74/20=3.7 ！！！4．折半查找有序表（4，6，12，20，28，38，50，70，88，100），若查找表中元素20，它将依次与表中元素 28，6，12，20 比较大小。
5. 在各种查找方法中，平均查找长度与结点个数n 无关的查找方法是 散列查找 。
6. 散列法存储的基本思想是由 关键字的值 决定数据的存储地址。
7. 有一个表长为m 的散列表，初始状态为空，现将n （n<m ）个不同的关键码插入到散列表中，解决冲突的方法是用线性探测法。
如果这n 个关键码的散列地址都相同，则探测的总次数是 n(n-1)/2=（ 1＋2＋…＋n-1） 。
(而任一元素查找次数 ≤n-1)8、设一哈希表表长M 为100 ，用除留余数法构造哈希函数，即H （K ）=K MOD P （P<=M ）, 为使函数具有较好性能，P 应选（ 97 ）9、在各种查找方法中，平均查找长度与结点个数无关的是哈希查找法10、对线性表进行二分查找时，要求线性表必须以 顺序 方式存储，且结点按关键字有序排列。
常见的查找算法（六）：分块查找
常见的查找算法（六）：分块查找 分块查找⼜称索引顺序查找，它是顺序查找的⼀种改进⽅法。
算法流程：先选取各块中的最⼤关键字构成⼀个索引表；查找分两个部分：先对索引表进⾏⼆分查找或顺序查找，以确定待查记录在哪⼀块中；然后，在已确定的块中⽤顺序法进⾏查找。
注：算法的思想是将n个数据元素"按块有序"划分为m块（m ≤ n）。
每⼀块中的结点不必有序，但块与块之间必须"按块有序"，每个块内的的最⼤元素⼩于下⼀块所有元素的任意⼀个值。
所以，给定⼀个待查找的key，在查找这个key值位置时，会先去索引表中利⽤顺序查找或者⼆分查找来找出这个key所在块的索引开始位置，然后再根据所在块的索引开始位置开始查找这个key所在的具体位置。
下⾯给出⼀段分块查找的代码，其思想和上⾯描述的⼀样，都是通过索引表来找key的位置。
先给出主表和索引表：1// 主表，size=302static int[] mainList = new int[]{3 101, 102, 103, 104, 105, 0, 0, 0, 0, 0,4 201, 202, 203, 204, 0, 0, 0, 0, 0, 0,5 301, 302, 303, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 06 };78// 索引表9static IndexItem[] indexItemList = new IndexItem[]{10new IndexItem(1, 0, 5),11new IndexItem(2, 10, 4),12new IndexItem(3, 20, 3)13 }; 索引表类：static class IndexItem {public int index; //值⽐较的索引public int start; //开始位置public int length;//块元素长度(⾮空)public IndexItem(int index, int start, int length) {this.index = index;this.start = start;this.length = length;}//... getter and setter} 索引查找算法：1public static int indexSearch(int key) {2 IndexItem indexItem = null;34//建⽴索引规则5int index = key / 100;67//遍历索引表8for(int i = 0;i < indexItemList.length; i++) {9//找到索引项10if(indexItemList[i].index == index) {11 indexItem = indexItemList[i];12break;13 }14 }1516//索引表中不存在该索引项17if(indexItem == null)18return -1;1920//根据索引项，在主表中查找21for(int i = indexItem.start; i < indexItem.start + indexItem.length; i++) {22if(mainList[i] == key)23return i;24 }2526return -1;27 } 时间复杂度分析：先按⼆分查找去找key在索引表为⼤概位置（所给出代码是顺序查找），然后在主表中的可能所在块的位置开始按顺序查找，所以时间复杂度为O(log₂(m)+N/m)，m为分块的数量，N为主表元素的数量，N/m 就是每块内元素的数量。
简述分块查找算法的优缺点和适用条件
简述分块查找算法的优缺点和适用条件分块查找算法（也称为索引顺序查找）是一种搜索算法，用于在有序数组中查找特定项。
它实际上是一种减少搜索时间的方法，它分为两个过程：index search和item search。
首先，index search 将从有序数组中选择一个索引项，而item search则查找该索引项处的元素。
分块查找算法的优点：
1.可以让搜索更有效率、减小搜索过程中的比较次数。
2.于它分成了index search和item search两个过程，可以使用多种算法来优化搜索速度。
3.以有效地处理非常大的数组。
分块查找算法的缺点：
1.建索引项花费时间，并且需要较大空间来存储索引。
2.果索引项发生变化，则必须重新建立索引，这会占用大量的时间。
3.能会发生误识别，因为需要比较两个元素的值才能找到正确的元素。
分块查找算法的适用条件
1.索的数组必须有序，即数组中的元素按照一定的顺序排列。
2.须有足够的空间来实现建立索引。
3.求搜索的元素必须能够被准确定位。
4.索的数组不能太小，必须大到足以建立有效的索引。
总之，分块查找算法是一种快速而高效的搜索算法，用于在有序数组中查找特定项，但也具有一些缺点。
此外，它也有一定的适用条件。
只有在满足这些条件的情况下，分块查找算法才能发挥出最佳的效果。
数据库系统l试题库及答案 第9章 查找
第9章查找9.1知识点:静态查找表一、填空题1.在数据的存放无规律而言的线性表中进行检索的最佳方法是。
2.查找表是由构成的集合。
3.若对查找表只做“查询某个特定的数据元素是否在查找表中”和“查询某个特定的数据元素的各种属性”操作，则称此类查找表为。
若在查找过程中同时插入查找表中不存在的数据元素，或者从查找表中删除已存在的某个数据元素，则称此类查找表为。
4.在n个记录的有序顺序表中进行折半查找，最大的比较次数为。
5.是顺序查找的一种改进方法，又称索引顺序查找，具体实现为将一个主表分成n个子表，要求子表之间元素是按，而子表中元素可以无序的，用每个子表最大关键字和指示块中第一个记录在表中位置建立。
6.分块查找的时间复杂度是。
7.顺序查找n个元素的顺序表，若查找成功，则比较关键字的次数最多为次；当使用监视哨时，若查找失败，则比较关键字的次数为次。
8.由于查找运算的主要运算是关键字的比较,所以通常把______________作为衡量一个查找算法效率优劣的标准。
它的计算公式为________________________________________。
二、选择题1.（）在表长为ｎ的链表中进行顺序查找，它的平均查找长度为（）。
A. ＡＳＬ＝ｎB. ＡＳＬ＝（ｎ＋１）／２C. ＡＳＬ＝＋１D. ＡＳＬ≈ｌｏｇ２（ｎ＋１）－１2.（）采用折半查找方法查找长度为n的线性表时，平均时间复杂度为（）。
A.O(n2)B.O(nlogn)C.O(n)D.O(logn)3.（）折半查找有序表（4，6，10，12，20，30，50，70，88，100）。
若查找表中元素58，则它将依次与表中（）比较大小，查找结果是失败。
A．20，70，30，50 B．30，88，70，50 C．20，50 D．30，88，504.（）有序线性表（a1，a2，a3，…，a256)是从小到大排列的，对一个给定的值k，用二分法检索表中与k相等的元素，在查找不成功的情况下，最多需要检索（）次。
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。
排序方法
三种查找算法:顺序查找，二分法查找（折半查找），分块查找，散列表（以后谈）一、顺序查找的基本思想：从表的一端开始，顺序扫描表，依次将扫描到的结点关键字和给定值（假定为a）相比较，若当前结点关键字与a相等，则查找成功；若扫描结束后，仍未找到关键字等于a的结点，则查找失败。
说白了就是，从头到尾，一个一个地比，找着相同的就成功，找不到就失败。
很明显的缺点就是查找效率低。
适用于线性表的顺序存储结构和链式存储结构。
计算平均查找长度。
例如上表，查找1，需要1次，查找2需要2次，依次往下推，可知查找16需要16次，可以看出，我们只要将这些查找次数求和（我们初中学的，上底加下底乘以高除以2），然后除以结点数，即为平均查找长度。
设n=节点数平均查找长度=（n+1）/2二、二分法查找（折半查找）的基本思想：前提：（1）确定该区间的中点位置：mid=（low+high）/2min代表区间中间的结点的位置，low代表区间最左结点位置，high代表区间最右结点位置（2）将待查a值与结点mid的关键字（下面用R[mid].key）比较，若相等，则查找成功，否则确定新的查找区间：如果R[mid].key>a，则由表的有序性可知，R[mid].key右侧的值都大于a，所以等于a的关键字如果存在，必然在R[mid].key左边的表中。
这时high=mid-1如果R[mid].key<a,则等于a的关键字如果存在，必然在R[mid].key右边的表中。
这时low=mid如果R[mid].key=a，则查找成功。
（3）下一次查找针对新的查找区间，重复步骤（1）和（2）（4）在查找过程中，low逐步增加，high逐步减少，如果high<low，则查找失败。
平均查找长度=Log2(n+1)-1注：虽然二分法查找的效率高，但是要将表按关键字排序。
而排序本身是一种很费时的运算，所以二分法比较适用于顺序存储结构。
为保持表的有序性，在顺序结构中插入和删除都必须移动大量的结点。
关于查找的算法
关于查找的算法基本概念：被查找的对象是由一组记录组成的表或者文件，而每个记录则由若干个数据项组成，并假设每个记录都有一个能唯一标识该记录的关键字，在这种条件下，查找的定义式给定一个值k，在含有n个记录的表中找出关键字等于k的记录。
若找到，则查找成功，返回该记录的信息或该记录在表中的位置；否则查找失败，返回相关的指示信息。
常用的关于查找的算法有如下几种：一、顺序查找顺序查找时一种最简单的查找方法。
它的基本思路是：从表的一端开始，顺序扫描线性表，依次将扫描到的关键字和给定值k相比较，若当前扫描到的关键字与k相等，则查找成功；若扫描结束后，仍未找到关键字等于k的记录，则查找失败。
它的优点是算法简单，缺点是查找效率低，因此当n比较大的时候，不宜采用顺序查找。
分析：其平均查找长度为（n+1）/2二、二分查找二分查找又称折半查找，是一种效率较高的查找方法。
线性表示有序表，以下算法假设有序表是递增有序的其基本思想是：设R[low…high]是当前的查找区间；（1）首先确定区间的中点位置mid（2）然后将待查的k值与R[mid].key比较，若相等则查找成功并返回该位置，若不相等，则需要确定新的查找区间。
（3）如果R[mid].key > k，则新的查找区间为R[0…mid-1]（4）如果R[mid].key < k，则新的查找区间为R[mid+1,n-1]分析：其平均查找长度为：log2(n+1)-1。
二分查找只适合于静态查找表，不适合动态查找表。
三、分块查找又称索引顺序查找，是一种性能介于顺序查找和二分查找之间的查找方法。
要求：线性表是“分块有序”的。
即：将表R[0…n-1]均分为b块，前b-1块中记录个数s=(n/b)取上整数，最后一块的记录数小于等于s；每一块中的关键字不一定有序，但前一块的最大关键字必须小于后一块中的最小关键字。
其基本思想是：（1）抽取各块中的最大关键字及其起始位置构建一个索引表IDX[0…b-1]。
数据结构第九、十章 作业答案
第九章 查找一、填空题1. 在数据的存放无规律而言的线性表中进行检索的最佳方法是 顺序查找（线性查找） 。
2. 线性有序表（a 1，a 2，a 3，…，a 256)是从小到大排列的，对一个给定的值k ，用二分法检索表中与k 相等的元素，在查找不成功的情况下，最多需要检索 8 次。
设有100个结点，用二分法查找时，最大比较次数是 7 。
3. 假设在有序线性表a[1..20]上进行折半查找，则比较一次查找成功的结点数为1；比较两次查找成功的结点数为 2 ；比较四次查找成功的结点数为 8 ,其下标从小到大依次是1,3,6,8,11,13,16,19______，平均查找长度为 3.7 。
解：显然，平均查找长度＝O （log 2n ）<5次（25）。
但具体是多少次，则不应当按照公式)1(log 12++=n n n ASL 来计算（即（21×log 221）/20＝4.6次并不正确！）。
因为这是在假设n ＝2m -1的情况下推导出来的公式。
应当用穷举法罗列：全部元素的查找次数为＝（1＋2×2＋4×3＋8×4＋5×5）＝74； ASL ＝74/20=3.7 ！！！4．折半查找有序表（4，6，12，20，28，38，50，70，88，100），若查找表中元素20，它将依次与表中元素 28，6，12，20 比较大小。
5. 在各种查找方法中，平均查找长度与结点个数n 无关的查找方法是 散列查找 。
6. 散列法存储的基本思想是由 关键字的值 决定数据的存储地址。
7. 有一个表长为m 的散列表，初始状态为空，现将n （n<m ）个不同的关键码插入到散列表中，解决冲突的方法是用线性探测法。
如果这n 个关键码的散列地址都相同，则探测的总次数是 n(n-1)/2=（ 1＋2＋…＋n-1） 。
(而任一元素查找次数 ≤n-1)8、设一哈希表表长M 为100 ，用除留余数法构造哈希函数，即H （K ）=K MOD P （P<=M ）, 为使函数具有较好性能，P 应选（ 97 ）9、在各种查找方法中，平均查找长度与结点个数无关的是哈希查找法10、对线性表进行二分查找时，要求线性表必须以 顺序 方式存储，且结点按关键字有序排列。
数据结构试题库
数据结构试题库一、单项选择题1．下列程序段所代表的算法的时间复杂度为（D）。
x=n;y=0;while(x>=(y+1)*(y+1))y++;(A)O(n)(B)O(n2)(C)O(log2n)(D)O(n)2345（B）。
6叉树中任一结点的平均查找长度最小，则应选择下面哪个序列输入（C）。
(A)45,24,53,12,37,96,30(B)30,24,12,37,45,96,53(C)37,24,12,30,53,45,96(D)12,24,30,37,45,53,967．有一组数值{5,12,9,20,3}，用以构造哈夫曼树，则其带权路径长度WPL值为（D）。
(A)93(B)96(C)123(D)1038．已知一个有向图G的顶点v={v1,v2,v3,v4,v5,v6}，其邻接表如下图所示，根据有向图的深度优先遍历算法，从顶点v1出发，所得到的顶点遍历序列是（B）。
(A)v1,v2,v3,v6,v4,v5(B)v1,v2,v3,v6,v5,v4 (C)v1,v2,v5,v6,v3,v4(D)v1,v2,v5,v3,v4,v69．设有10． 12． 13． D ）存14． 一个带头结点head 的循环单链表为空的判断条件是（C ）。
(A)head==NULL(B)head->next==NULL(C)head->next==head(D)head!=NULL15． 若链队列HQ 中只有一个结点，则队列的头指针和尾指针满足下列条件（D ）。
(A)HQ->rear->next==HQ->front(B)HQ->front->next==HQ->rear->next(C)HQ->front==HQ->rear(D)HQ->front->next==HQ->rear16．从一个栈顶指针为HS的链栈中删除一个结点时，用x保存被删除结点的值，则应执行操作为（A）。
简述分块查找算法的优缺点和适用条件
简述分块查找算法的优缺点和适用条件
分块查找算法是一种既比较高效又非常有用的查找算法，用于解决数据访问问题。
它将数据记录分割成一组区块，然后在区块中搜索满足查询条件的记录。
在本文中，我们将对分块查找算法的优缺点和适用条件进行简要介绍。
首先，我们要知道分块查找算法的优点。
首先，该算法具有极高的效率。
通过将记录拆分成更小的块，它可以减少每次搜索所需要的时间。
此外，它还可以减少比较次数，使查找任务更加高效。
其次，分块查找算法也具有低空间复杂度的优点。
这意味着它可以非常高效地利用存储空间，从而节省大量的空间成本。
当然，这种查询方式也有一些缺点，尤其是在大数据量的情况下更为明显。
因为分块查找算法依赖于数据块的大小，如果块设置得太大，它会导致某些块中有太多数据，从而降低访问性能。
另外，如果块设置得太小，会影响到查询时间和空间上的性能。
此外，分块查找算法只适用于静态数据。
因为它依赖于数据块的大小，并且在查询中必须遍历所有的数据块，因此如果数据频繁变化，它将无法正确处理。
综上所述，分块查找算法是一种高效的查找算法，具有较高的搜索效率和较低的空间复杂度。
它适用于静态数据，可大大减少查询时间，有效改善检索性能。
但是，由于它依赖于数据块的大小，在某些情况下必须考虑其空间和时间效率问题，否则它可能无法发挥其最佳性能。
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❖ 查找算法和排序算法有密切的联系，因为许 多查找算法依赖于要查找的数据集的有序程 度
❖ 基本的查找算法有以下4种：
顺序查找； 比较查找也称二分查找； 基数查找也称分块查找； 哈希查找
顺序查找
❖ 顺序查找过程： 通常从表中的第一个（或最后一个）记录开始， 将记录的关键字与给定值逐个进行比较 当某个记录的关键字与给定值相等时，即找到所 查的记录，查找成功； 反之，若查到最后一个记录，其关键字和给定值 的比较都不相等，则表明表中没有所查的记录， 查找失败。
O（索引表顺序查找+块内顺序查找）
❖ O（ (B+1）/2 + (M+1）/2）
一般描述：O（ ）
❖ 分析：
实际应用中不一定分成大小相等的块，可按表的特征分块（如 本例所设计）
提高了顺序查找的效率，但付出了空间的代价（索引表）
哈希查找
❖ 哈希是hash的音译，意为“杂凑”，也称散 列
哈希表是一种重要的存储方式，哈希查找技术是 一种按照关键字编址的检索方法
顺序查找的算法设计
❖ 由于顺序查找的数据表，无需将节点实现排 序，所以可以直接使用随机数产生一张线形 表，进行查找的实验
二分查找
❖ 基本思想：
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]，则需要在数组a的右半部继续搜 索
查找前一子表 否则将继续查找后一子表
❖ 重复以上过程，直至找到满足条件的记录，或者根 本查不到子表，此时查找失败
二分查找的算法分析
❖ +折半查找法每执行一次，都可以将查找空间 减少一半，是计算机科学中分治思想的完美 体现
❖ -其缺点是要求待查表为有序表，而有序表的 特点则是插入删除困难
❖ 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
直至找到x为止或得出关键字不存在的结论 ❖ 算法实现的前提
1.必须采用顺序存储结构 2.必须按关键字大小有序排列
二分查找的算法说明
❖ 子程序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
❖ 哈希查找不同于前面的几种查找方法，它是 通过对记录的关键字值进行某种运算，直接 求出记录文件的地址
是关键字到地址的直接转换方法，而不需要反复
比较，所以计算复杂性为常数阶：O（1）
哈希查找的实现过程
❖ 仍以24点不可计算作为基本查找的数据集 ❖ 由于哈希查找需要对牌组内的牌面进行计算
注意这一点与分块查找不同 每个牌组内的每张牌面，都必须转变成可以计算
分块查询
❖ Main子图
分块查询
❖ 主要数据结构:
Str_list[]: 保存文件读入的149 个牌组，字符串
A[]：保存随机产生的4张牌 （1~10），数值
In_key:保存排序完成的牌组样 本，字符串
Index[，]：保存分块索引表，
分块查询
❖ Set_sample 子图
分块查询
❖ Indexing子图
分块查找
❖ 使用扑克牌计算24点
该算法是从数字为1~10的扑克牌中任意抽出四张， 运用加、减、乘、除，在运算中可以引入括号， 每张牌只能用一次，使其计算结果为24
❖ 在广泛的社会实践的基础上可以分析和认识 到：
在一副牌（只保留数字点数的40张）中任意抽取 4张，总共有715种不同组合形式，其中有149种 组合的运算结果不可能为24
不可计算24的牌组(149个)
不可计算的牌组如何确定？
❖ 计算搜索开始前，先检查某个特定牌组的计 算可能性呢？
❖ 如果肯定得不到24的计算结果（例如，1，1， 1，1和10，10，10，10），那么就可以马上 重新发牌，开始新一轮计算
❖ 可以使用查表的方式来解决！
问题
❖ 每次查阅这张表也不是一个简单的过程，因 为该表列出的关键字是使用字符串实现的， 尽管字符串也可以转换成数字进行排序，但 显然会增加查找过程的计算工作量
的数字
❖ 需要设计哈希函数并构建哈希表
哈希表查找方法的基本思想
❖ 如果在记录的存储位置与它的关键字之间建 立一个确定的关系H（）
使每个关键字和一个唯一的存储位置相对应 在查找时，只需要根据对应关系计算出给定的关
键字值k对应值H(k)，就可以得到记录的存储位 置
而第2块中任一元素又都必须小于第3块中的任一 元素，…
分块查找的实现
❖ 不可计算牌组保存在 （以文本格式）文件 中
❖ 从文件读入后，产生 一个索引数组
保存各块的起始元素 下标
分块算法设计的说明
❖ 主要子图
Main：主流程控制；输入/输出 Input_list_stringc：从文件读入149个牌组 Indexing：建立分块索引表 Random_number：产生测试牌组a[] Sort：将测试牌组a[]排序 Setsample:将测试牌组a[]转成测试字符串 Block_search_test:进行分块查找
分块算法设计的分析
❖ 分块查找的第一部分是进行索引表的查询
一般来说，索引表长度在10以内，就可以使用顺 序查找，否则使用二分查找
❖ 为了简化算法，本例将149组数据只划分了9 个块，以10开始的牌组只有一个，这里将其 与9开始的牌组合并了
❖ 24点牌组的不可计算比为149/715，将查询初 值ok赋值为true，可以减少赋值运算的次数
分块算法的运行说明
❖ 由于采用随机数产生 测试牌组，所以测试 无需输入样本，只要 回答，y/n即可
❖ 需要自行输入样本， 可以自行修改样例算 法，再进行测试
分块查找的时间复杂度
❖ 分块查找的时间复杂度：O（索引表查找+块内查找）
O（索引表二分查找+块内顺序查找）
❖ O(log2 B) + (M+1）/2
❖ 能否设计一个算法，不用转换关键值，又可 以减少顺序查找的扫描工作量？
❖ 可以考虑采用分块查找算法，该算法又称索 引顺序查找，它是顺序查找的一种改进方法
分块查询的基本思想
❖ 将n个数据元素"按块有序"划分为m块 （m ≤ n）
❖ 每一块中的节点不必有序，但块与块之间必 须"按块有序"；
即第1块中任一元素的关键字都必须小于第2块中 任一元素的关键字；