顺序二分查找法实现

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C++ 二分法查找

二分法查找1、二分查找(Binary Search)二分查找又称折半查找，它是一种效率较高的查找方法。

二分查找要求：线性表是有序表，即表中结点按关键字有序，并且要用向量作为表的存储结构。

不妨设有序表是递增有序的。

2、二分查找的基本思想二分查找的基本思想是：（设R[low..high]是当前的查找区间）（1）首先确定该区间的中点位置：（2）然后将待查的K值与R[mid].key比较：若相等，则查找成功并返回此位置，否则须确定新的查找区间，继续二分查找，具体方法如下：①若R[mid].key>K，则由表的有序性可知R[mid..n].keys均大于K，因此若表中存在关键字等于K的结点，则该结点必定是在位置mid左边的子表R[1..mid-1]中，故新的查找区间是左子表R[1..mid-1]。

②类似地，若R[mid].key<K，则要查找的K必在mid的右子表R[mid+1..n]中，即新的查找区间是右子表R[mid+1..n]。

下一次查找是针对新的查找区间进行的。

因此，从初始的查找区间R[1..n]开始，每经过一次与当前查找区间的中点位置上的结点关键字的比较，就可确定查找是否成功，不成功则当前的查找区间就缩小一半。

这一过程重复直至找到关键字为K的结点，或者直至当前的查找区间为空(即查找失败)时为止。

3、二分查找算法int BinSearch(SeqList R，KeyType K){ //在有序表R[1..n]中进行二分查找，成功时返回结点的位置，失败时返回零int low=1，high=n，mid；//置当前查找区间上、下界的初值while(low<=high){ //当前查找区间R[low..high]非空mid=(low+high)/2；if(R[mid].key==K) return mid；//查找成功返回if(R[mid].kdy>K)high=mid-1; //继续在R[low..mid-1]中查找elselow=mid+1；//继续在R[mid+1..high]中查找}return 0；//当low>high时表示查找区间为空，查找失败} //BinSeareh二分查找算法亦很容易给出其递归程序【参见练习】4、二分查找算法的执行过程设算法的输入实例中有序的关键字序列为(05，13，19，21，37，56，64，75，80，88，92)要查找的关键字K分别是21和85。

对分查找算法及程序实现

例题：对分查找
1、首先在通用声明事件里定义数组d变量为全局变量。 Dim d(1 To 10) As Integer
2、程序一运行，生成10个3位整数，显示在标签1中。 Private Sub Form_Load() Label1.Caption = "" Randomize For i = 1 To 10 d(i) = Int(Rnd * 101 + 100) Label1.Caption = Label1.Caption & d(i) & " " Next i End Sub
数组d( ): Key=52
下标
元素
1 2 3
10 15 17
4
我们用变量 I和J记录所要查找范围的起始和终止位置
18
22 27 35 45
5 6 7 8 9 10
48
52 65 67 72
i=9
第2次比较后： Key<d(m) 查找范围应该变成d(9)~d(11)
11
12 13 14 15 16
对分查找程序的基本框架： Private Sub Command1_Click() i ＝ 1: j ＝ n Do While i <＝ j m ＝ (i ＋ j) \ 2 If d(m) ＝ Key Then '输出结果，退出查找(代码略) ElseIf Key < d(m) Then j＝m－1 Else i＝m＋1 End If Loop End Sub
设置第一数和第n数求中间数
1．下列有关查找的说法，正确的是 A．顺序查找时，被查找的数据必须有序 B．对分查找时，被查找的数据不一定有序 C．顺序查找总能找到要查找的关键字 D．一般情况下，对分查找的效率较高

二分搜索算法实验报告

二分搜索算法实验报告篇一：实验报告2--二分搜索技术注意：红色的部分需要用自己的代码或内容进行替换。

湖南涉外经济学院实验报告实验课程：算法设计与分析实验项目：二分搜索技术学院专业实验地点分组组号实验时间 XX年 3 月 10 日星期一第 12节指导老师【实验目的和要求】1. 理解分治法的原理和设计思想；2．要求实现二分搜索算法；3．要求交互输入一组关键字序列，输入需要查找的关键字；4. 要求显示结果。

【系统环境】操作系统：Windows XP 操作系统开发工具：VC++6.0英文企业版开发语言：C，C++【实验原理】1、问题描述给定已排好序的n个元素a[0…n-1]，现要在这n个元素中找出一特定元素x。

2、实验原理二分搜索方法充分利用了元素间的次序关系（但也局限于此），采用分治策略，将n个元素分成个数大致相同的两半，取a[n/2]与x进行比较。

如果x=a[n/2]，则找到x，算法终止。

如果xa[n/2]，则只要在数组a的右半部继续搜索x。

【实验任务与步骤】1、实验步骤(可以根据自己的程序修改)(1) 实现顺序搜索。

(2) 实现二分搜索算法的递归算法。

(3) 实现二分搜索算法的非递归算法。

(4) 编写主函数，调用所写的三个算法进行测试，并进行输出。

2、源程序代码// 此处为解决问题的完整源程序，要求带注释，代码必须符合书写规范。

(1) 顺序搜索(2) 递归的二分搜索(3) 非递归的二分搜索(原文来自：小草范文网:二分搜索算法实验报告)……【实验结论(包括实验数据处理、问题与解决办法、心得体会、意见与建议等)】// 此处为程序运行的结果，要求有程序运行输入输出实例，要求至少有两组实验结果。

// 必须写心得体会、意见与建议等，或者遇到的问题、难题等。

……篇二：查找排序实验报告实验十：查找、排序计算机学院 12级2班 12110XX 李龙实验目的：1．掌握折半查找算法的思想。

2．实现折半查找的算法。

3．掌握常见的排序算法（插入排序、交换排序、选择排序等）的思想、特点及其适用条件。

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）。

查找算法在实际应用中的选择与优化

查找算法在实际应用中的选择与优化在当今数字化的时代，数据的处理和检索变得日益重要。

无论是在庞大的数据库中寻找特定的信息，还是在程序中快速定位所需的元素，查找算法都扮演着关键的角色。

正确选择和优化查找算法，可以显著提高系统的性能和效率，为用户带来更好的体验。

查找算法的种类繁多，常见的有顺序查找、二分查找、哈希查找等。

每种算法都有其特点和适用场景。

顺序查找是最为简单直观的一种查找算法。

它依次遍历数据集合中的每个元素，直到找到目标元素或者遍历完整个集合。

这种算法的优点是实现简单，对于小型、无序的数据集合或者数据集合的元素分布没有明显规律的情况，是一种可行的选择。

然而，其缺点也很明显，当数据量较大时，查找效率会非常低。

二分查找则是一种在有序数据集合中进行高效查找的算法。

它通过不断将数据集合对半分割，逐步缩小查找范围，从而快速定位目标元素。

二分查找的效率很高，时间复杂度为 O(log n)。

但它的前提是数据集合必须是有序的，如果数据集合经常动态变化，维护其有序性可能会带来较大的开销。

哈希查找则是通过将关键码映射到一个固定的哈希表中，从而实现快速查找。

哈希查找的平均时间复杂度可以达到 O(1)，效率极高。

但哈希函数的设计至关重要，如果哈希函数设计不好，可能会导致大量的哈希冲突，从而影响查找效率。

在实际应用中，选择合适的查找算法需要综合考虑多个因素。

首先是数据量的大小。

如果数据量较小，顺序查找可能就足够了；而对于大规模的数据，二分查找或哈希查找可能更合适。

其次是数据的分布和有序性。

如果数据本身有序，二分查找会是很好的选择；如果数据无序且分布较为随机，哈希查找可能更能发挥优势。

此外，数据的动态变化情况也需要考虑。

如果数据经常插入、删除和修改，那么维护有序性可能会比较困难，此时哈希查找可能更适合。

而如果数据的更新操作相对较少，而查找操作频繁，那么可以在数据初始化时将其排序，然后使用二分查找。

除了选择合适的查找算法，对算法进行优化也是提高查找效率的重要手段。

算法与及数据结构实验报告

算法与及数据结构实验报告算法与数据结构实验报告一、实验目的本次算法与数据结构实验的主要目的是通过实际操作和编程实现，深入理解和掌握常见算法和数据结构的基本原理、特性和应用，提高我们解决实际问题的能力和编程技巧。

二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，开发环境为 PyCharm。

同时，为了进行算法性能的分析和比较，使用了 Python 的 time 模块来计算程序的运行时间。

三、实验内容1、线性表的实现与操作顺序表的实现：使用数组来实现顺序表，并实现了插入、删除、查找等基本操作。

链表的实现：通过创建节点类来实现链表，包括单向链表和双向链表，并完成了相应的操作。

2、栈和队列的应用栈的实现与应用：用数组或链表实现栈结构，解决了表达式求值、括号匹配等问题。

队列的实现与应用：实现了顺序队列和循环队列，用于模拟排队系统等场景。

3、树结构的探索二叉树的创建与遍历：实现了二叉树的先序、中序和后序遍历算法，并对其时间复杂度进行了分析。

二叉搜索树的操作：构建二叉搜索树，实现了插入、删除、查找等操作。

4、图的表示与遍历邻接矩阵和邻接表表示图：分别用邻接矩阵和邻接表来存储图的结构，并对两种表示方法的优缺点进行了比较。

图的深度优先遍历和广度优先遍历：实现了两种遍历算法，并应用于解决路径查找等问题。

5、排序算法的比较插入排序、冒泡排序、选择排序：实现了这三种简单排序算法，并对不同规模的数据进行排序，比较它们的性能。

快速排序、归并排序：深入理解并实现了这两种高效的排序算法，通过实验分析其在不同情况下的表现。

6、查找算法的实践顺序查找、二分查找：实现了这两种基本的查找算法，并比较它们在有序和无序数据中的查找效率。

四、实验步骤及结果分析1、线性表的实现与操作顺序表：在实现顺序表的插入操作时，如果插入位置在表的末尾或中间，需要移动后续元素以腾出空间。

删除操作同理，需要移动被删除元素后面的元素。

在查找操作中，通过遍历数组即可完成。

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){

常见算法设计实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的通过本次实验，掌握常见算法的设计原理、实现方法以及性能分析。

通过实际编程，加深对算法的理解，提高编程能力，并学会运用算法解决实际问题。

二、实验内容本次实验选择了以下常见算法进行设计和实现：1. 排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序。

2. 查找算法：顺序查找、二分查找。

3. 图算法：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）。

4. 动态规划算法：0-1背包问题。

三、实验原理1. 排序算法：排序算法的主要目的是将一组数据按照一定的顺序排列。

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、归并排序和堆排序等。

2. 查找算法：查找算法用于在数据集中查找特定的元素。

常见的查找算法包括顺序查找和二分查找。

3. 图算法：图算法用于处理图结构的数据。

常见的图算法包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）等。

4. 动态规划算法：动态规划算法是一种将复杂问题分解为子问题，通过求解子问题来求解原问题的算法。

常见的动态规划算法包括0-1背包问题。

四、实验过程1. 排序算法（1）冒泡排序：通过比较相邻元素，如果顺序错误则交换，重复此过程，直到没有需要交换的元素。

（2）选择排序：每次从剩余元素中选取最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾。

（3）插入排序：将未排序的数据插入到已排序序列中适当的位置。

（4）快速排序：选择一个枢纽元素，将序列分为两部分，使左侧不大于枢纽，右侧不小于枢纽，然后递归地对两部分进行快速排序。

（5）归并排序：将序列分为两半，分别对两半进行归并排序，然后将排序好的两半合并。

（6）堆排序：将序列构建成最大堆，然后重复取出堆顶元素，并调整剩余元素，使剩余元素仍满足最大堆的性质。

2. 查找算法（1）顺序查找：从序列的第一个元素开始，依次比较，直到找到目标元素或遍历完整个序列。

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。

查找算法的基本原理和实现方式

查找算法的基本原理和实现方式查找算法的基本原理和实现方式一、引言在日常生活中，查找一份文件、一个电话号码、一本书籍等等都成了家常便饭。

然而，如何高效地查找指定信息，却是一个值得研究的问题。

随着计算机技术的发展，查找算法也被广泛应用于各种应用领域。

本文将介绍查找算法的基本原理和实现方式。

二、查找算法的概念和分类查找算法，也称为搜索算法，是指在一个集合中寻找特定元素的过程。

在计算机科学中，查找算法被广泛应用于信息检索、数据挖掘、搜索引擎等领域。

根据查找的数据结构不同，查找算法可以分为线性查找和二分查找两种基本类型。

1.线性查找线性查找，也称为顺序查找，是一种简单的查找方式，它是从数据结构的一端开始，逐个比较每个元素直到找到目标元素或者循环到达数据结构的另一端。

线性查找适用于存储结构不规则、无序的数据集合，但是因为其搜索效率较低，当数据量较大时不适合使用。

2.二分查找二分查找是一种高效的查找算法，其基本思想是将有序数组分成两个部分，分别比较目标元素与中间元素的大小，通过不断缩小查找范围，最终找到目标元素。

由于二分查找每次可以排除一半元素，所以其查找效率较高，适用于查找规则、有序的数据结构。

三、搜索算法的实现方式查找算法的实现通常有多种方式，不同的实现方式具有不同特点，因此应该根据具体应用场景选择合适的算法。

1.线性查找的实现线性查找的实现非常简单，可以使用多种编程语言实现。

以下代码为在Python语言下实现的线性查找算法。

```pythondef linear_search(arr, target):"""在数组arr中查找目标元素target的位置"""for i in range(len(arr)):if arr[i] == target:return ireturn -1```在这段代码中，首先定义了一个名为linear_search的函数，它接受一个数组和一个目标元素作为输入。

二分查找的案例

二分查找的案例什么是二分查找二分查找是一种在有序数组中查找元素的算法。

它的基本原理是每次将查找范围缩小一半，直到找到目标元素或查找范围为空为止。

由于每次都将查找范围减半，所以时间复杂度为O(log n)。

二分查找的基本思想二分查找的基本思想是将目标值与数组中间的值进行比较，如果目标值等于中间值，则查找成功；如果目标值小于中间值，则在左半部分继续查找；如果目标值大于中间值，则在右半部分继续查找。

通过每次将查找范围缩小一半，最终可以找到目标值或确定目标值不存在。

二分查找的应用场景二分查找适用于有序数组，因此它的应用场景主要是在有序数组中查找特定元素。

常见的应用场景包括：1.在字典中查找单词：字典通常是按照字母顺序排序的，可以使用二分查找来快速定位单词的位置。

2.在有序数组中查找某个数字：当我们需要查找某个数字是否在数组中时，可以使用二分查找来提高查找效率。

3.在日志文件中查找某个时间点的记录：如果日志文件是按照时间顺序记录的，可以使用二分查找来快速定位某个时间点的记录。

二分查找的实现方法1. 非递归实现非递归实现是最常见的二分查找方法，它的基本思路如下：1.定义左右两个指针，分别指向数组的最左和最右。

2.每次取中间位置的值作为中间值，与目标值进行比较。

3.如果中间值等于目标值，则查找成功。

4.如果中间值小于目标值，则将左指针右移，缩小查找范围。

5.如果中间值大于目标值，则将右指针左移，缩小查找范围。

6.重复上述步骤，直到找到目标值或查找范围为空。

以下是非递归实现的代码示例：def binary_search(nums, target):left, right = 0, len(nums) - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2if nums[mid] == target:return midelif nums[mid] < target:left = mid + 1else:right = mid - 1return -12. 递归实现递归实现是另一种常见的二分查找方法，它的基本思路如下：1.定义递归函数，传入左右指针和目标值。

c语言二分法查找法的图形演示程序

电子实习报告这次电子实习的目的是为了提高我们的编程能力，与上次的电工实习一样重要，要成为一名合格的大学本科毕业生，这是一个不可或缺的环节，所以我们要把握好这次机会，全力以赴，做到更好。

（一）需求分析这次实习，每个同学的题目都不一样，这才能考验学生的水平嘛，我的题目是：编写二分法查找法的图形演示程序，用箭头跟踪指示出二分查找过程中的查找位置。

当我刚拿到题目的时候，顿时吃了一惊，这也太难了，让我用二分法查找一个数还说的过去，那个我们学过，可是要用箭头跟踪指示出来可就让我大伤脑筋，用C语言绘图我们压根就没学过，我还想跟指导老师好好商量商量，让她多给点提示，可是仔细一想，要是我学过，这两个星期都花上面都不合算，这也就是实习的目的所在啊，就的现学现用，顺便培养一下我们的自学能力，真是一箭双雕啊。

接着，还是在指导老师的指点下，我先去图书馆找找相关的资料，用是碰钉子了，C语言这方面的书是少之又少，而且也是盲目的在那翻阅，见与绘图有关的书都翻翻，还是没有头绪，最后借了本C语言精彩编程。

接着我又借了一本C图象处理编程，只有这两本书的紧密结合才能编出我那程序。

首先我的想法是只在Borland C++这个环境下完成，先把头绪给理清一遍，从我这题目中可以看到，要编出来主要有两大步：二分法和跟踪箭头。

这二分法查找要求被查找的数据是按照某种顺序排列的有序序列，因此应该先将数据排序，再用二分法查找要查找的数据。

二分法查找又称折半查找，是一种效率高的有序顺序表上的查找方法，下面讨论一下二分查找的实现方法：设顺序表存储在一维数组S中，设置三个变量low,high和mid，它们分别指向当前查找范围的下界，上界和中间位置。

初始化时，令low=0,high=n-1,设置待查找数据元素的关键字为key.(1)mid=[low+high/2].(2)比较Key与s[mid].key值的大小，若s[mid].key= Key，则查找成功，结束查找，若s[mid].key〈Key，表明关键字为Key的记录可能在于记录s[mid]的后半部分，修改查找范围，令下界指示变量low=mid+1，上界指示变量high的值保持不变。

大学计算机《数据结构》试卷及答案(十)

大学计算机《数据结构》试卷及答案一、选择题(30分)1．设一组权值集合W={2，3，4，5，6}，则由该权值集合构造的哈夫曼树中带权路径长度之和为（）。

(A) 20 (B) 30 (C) 40 (D) 452．执行一趟快速排序能够得到的序列是（）。

(A) [41，12，34，45，27] 55 [72，63](B) [45，34，12，41] 55 [72，63，27](C) [63，12，34，45，27] 55 [41，72](D) [12，27，45，41] 55 [34，63，72]3．设一条单链表的头指针变量为head且该链表没有头结点，则其判空条件是（）。

(A) head==0 (B) head->next==0(C) head->next==head (D) head!=04．时间复杂度不受数据初始状态影响而恒为O(nlog2n)的是（）。

(A) 堆排序(B) 冒泡排序(C) 希尔排序(D) 快速排序5．设二叉树的先序遍历序列和后序遍历序列正好相反，则该二叉树满足的条件是（）。

(A) 空或只有一个结点(B) 高度等于其结点数(C) 任一结点无左孩子(D) 任一结点无右孩子6．一趟排序结束后不一定能够选出一个元素放在其最终位置上的是（）。

(A) 堆排序(B) 冒泡排序(C) 快速排序(D) 希尔排序7．设某棵三叉树中有40个结点，则该三叉树的最小高度为（）。

(A) 3 (B) 4 (C) 5 (D) 68．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)9．二路归并排序的时间复杂度为（）。

(A) O(n) (B) O(n2) (C) O(nlog2n) (D) O(1og2n)10. 深度为k的完全二叉树中最少有（）个结点。

(A) 2k-1-1 (B) 2k-1(C) 2k-1+1 (D) 2k-111.设指针变量front表示链式队列的队头指针，指针变量rear表示链式队列的队尾指针，指针变量s指向将要入队列的结点X，则入队列的操作序列为（）。

《数据结构》实验报告三：几种查找算法的实现和比较

第三次实验报告：几种查找算法的实现和比较//2019-12-4//1.随机生成5万个整数，存入一个文件；//2.算法实现：（1）顺序查找：读入文件中的数据，查找一个key，统计时间；// （2）二分查找：读入文件，排序，二分查找key，统计时间；// （3）分块查找：读入文件，分100块，每块300+数字，查找key，统计时间// （4）二分查找树：读入文件，形成BST，查找key，统计时间//二叉排序树：建立，查找#include "stdio.h"#include "time.h"#include "stdlib.h"struct JD{//定义分块查找的链表结点结构int data;JD *next;};struct INDEX_T{//定义分块查找中，索引表结构int max;//这一块中最大的数字，<maxJD *block;//每一块都是一个单向链表，这是指向块的头指针};INDEX_T myBlock[100];//这是索引表的100项struct NODE{//定义的二分查找树结点结构int data;NODE *left;NODE *right;};const int COUNT=50000;//结点个数int key=666;//待查找的关键字int m=1;//int *array2;void createData(char strFileName[]){//产生随机整数，存入文件srand((unsigned int)time(0));FILE *fp=fopen(strFileName,"w");for(int i=1;i<=COUNT;i++)fprintf(fp,"%d,",rand());fclose(fp);}void createBST(NODE* &bst){//产生5万个随机整数，创建二叉排序树FILE *fp=fopen("data.txt","r");for(int i=1;i<=COUNT;i++){int num;fscanf(fp,"%d,",&num);//从文件中读取一个随机整数//若bst是空子树，第一个结点就是根结点//若bst不是空子树，从根结点开始左小右大，查找这个数字，找到了直接返回，//找不到，就插入到正确位置//创建一个结点NODE* p=new NODE;p->data=num;p->left=0;p->right=0;if(0==bst)//空子树{bst=p;continue;}//非空子树,//在bst中，查找给结点，NODE *q=bst;//总是从根结点开始查找while(1){if(p->data == q->data)//找到了，直接退出break;if(p->data < q->data && q->left==0){//小，往左找，且左边为空，直接挂在q之左q->left=p;break;}if(p->data < q->data && q->left!=0){//小，往左找，且左边非空，继续往左边找q=q->left;continue;}if(p->data > q->data && q->right==0){//大，往右找，且右边为空，直接挂在q之右q->right=p;break;}if(p->data > q->data && q->right!=0){//大，往右找，且右边非空，继续往右边找q=q->right;continue;}}}}int BST_Search(NODE *bst,int key){//在bst中找key，if(0==bst)return -1;//非空子树,//在bst中，查找给结点，NODE *q=bst;//总是从根结点开始查找while(1){if(key == q->data)//找到了，直接退出return 1;if(key < q->data && q->left==0)//小，往左找，且左边为空，找不到return -1;if(key < q->data && q->left!=0)//小，往左找，且左边非空，继续往左边找{q=q->left;continue;}if(key > q->data && q->right==0)//大，往右找，且右边为空，找不到return -1;if(key > q->data && q->right!=0){//大，往右找，且右边非空，继续往右边找q=q->right;continue;}}}void inOrder(NODE *bst){if(bst!=0){inOrder(bst->left);array2[m]=bst->data;//反写回array数组，使数组有序// printf("%7d",array2[m]);m++;inOrder(bst->right);}}int getBSTHeight(NODE *bst){if(bst==0)return 0;else{int hl=getBSTHeight(bst->left);int hr=getBSTHeight(bst->right);int h=hl>hr?hl:hr;return h+1;}}void makeArray(int array[],char strFileName[]) {//生成5万个随机整数FILE *fp=fopen(strFileName,"r");int i=1;while(!feof(fp)){fscanf(fp,"%d,",&array[i]);// printf("%6d",array[i]);i++;}}int Seq_Search(int array[],int key){//在无序顺序数组中，找data是否存在，-1=不存在，存在返回位置下标//监视哨：把要找的那个数放到首部array[0]=key;//for(int i=COUNT;array[i]!=key;i--);if(i>0)//找到了，返回下标return i;return -1;//查找不成功，返回-1}int Bin_Search(int array[],int key){//在有序存储的数组中查找key，找到返回位置，找不到返回-1 int low=1,high=COUNT,mid;while(1){if(low>high)//找不到return -1;mid=(low+high)/2;if(key == array[mid])return mid;else if(key<array[mid])high=mid-1;elselow=mid+1;}}void makeBlock(INDEX_T myBlock[],char strFileName[]) {//从文件中读取整数，分配到块中去//1.初始化块索引表，分100块，400,800,1200，for(int i=0;i<=99;i++){myBlock[i].max=400+400*i;//400,800,1200, (40000)myBlock[i].block=0;}//2.打开文件，读取整数，把每一个整数分配到相应的块中去FILE *fp=fopen(strFileName,"r");while(!feof(fp)){int num=0;fscanf(fp,"%d,",&num);//把num分配到num/400块中，挂到该块链表第一个int blockID=num/400;//求出应该挂在的块号//生成一个新节点，把num放进去，挂上JD *p=new JD;p->data=num;p->next=myBlock[blockID].block;myBlock[blockID].block=p;}fclose(fp);}int Block_Search(INDEX_T myBlock[],int key){int blockID=key/400;//找到块号JD* p=myBlock[blockID].block;while(p!=0){if(p->data==key)return blockID;//能找到p=p->next;}return -1;//找不到}void main(){clock_t begin,end;int pos=-1;//1.生成文件，存入5万个随机整数createData("data.txt");//2.顺序查找int *array=new int[COUNT+1];makeArray(array,"data.txt");//从文件中读取数据begin=clock();for(int k=1;k<=10000;k++)pos=Seq_Search(array,key);end=clock();printf("顺序查找：%d所在的位置=%d.时间=%d毫秒\n",key,pos,end-begin);//3.二分查找树NODE *bst=0;createBST(bst);//产生5万个随机数字，建立一个二叉排序树begin=clock();for(k=1;k<=10000;k++)pos=BST_Search(bst,key);//在bst中找key，找到返回1，找不到返回-1end=clock();printf("二叉排序树查找：%d所在的位置=%d.时间=%d毫秒\n",key,pos,end-begin);array2=new int[COUNT+1];inOrder(bst);//中序输出bst// int height=getBSTHeight(bst);//求出bst的高度// printf("BST高度=%d.\n\n",height);//4.二分查找，利用前面二叉排序树产生的array2，查找key begin=clock();for(k=1;k<=10000;k++)pos=Bin_Search(array2,key);end=clock();printf("二分查找：%d所在的位置=%d.时间=%d毫秒\n",key,pos,end-begin);//5.分块查找，关键字范围[0,32767],分配到100块中去，每一块中存400个数字makeBlock(myBlock,"data.txt");//从文件中读取数据，产生块begin=clock();for(k=1;k<=10000;k++)pos=Block_Search(myBlock,key);//在block中查找key，找到返回块号，找不到返回-1end=clock();printf("分块查找：%d所在的块=%d.时间=%d毫秒\n",key,pos,end-begin);/*for(k=0;k<=99;k++){printf("\n\n\n第%d块<%d:\n",k,myBlock[k].max);JD *q=myBlock[k].block;//让q指向第k块的第一个结点while(q!=0){//输出第k块中所有数字printf("%7d ",q->data);q=q->next;}}*/}。

查找算法实验报告

一、实验目的1. 理解并掌握几种常见的查找算法的基本原理和实现方法。

2. 分析不同查找算法的效率，了解其适用场景。

3. 通过实验验证算法的正确性和性能。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 数据集：随机生成的10000个整数，范围在1到100000之间。

三、实验内容本次实验主要对以下几种查找算法进行研究和实现：1. 顺序查找2. 二分查找3. 哈希查找四、实验步骤1. 顺序查找（1）定义一个列表，包含10000个随机生成的整数。

（2）编写顺序查找函数，实现查找功能。

（3）对列表进行顺序查找，记录查找过程和结果。

2. 二分查找（1）定义一个有序列表，包含10000个随机生成的整数。

（2）编写二分查找函数，实现查找功能。

（3）对有序列表进行二分查找，记录查找过程和结果。

3. 哈希查找（1）定义一个哈希表，包含10000个随机生成的整数。

（2）编写哈希查找函数，实现查找功能。

（3）对哈希表进行哈希查找，记录查找过程和结果。

五、实验结果与分析1. 顺序查找（1）查找过程：从列表的第一个元素开始，逐个比较，直到找到目标值或遍历完整个列表。

（2）查找结果：查找成功时，返回目标值在列表中的索引；查找失败时，返回-1。

（3）性能分析：顺序查找的时间复杂度为O(n)，在数据量较大时效率较低。

2. 二分查找（1）查找过程：首先确定查找范围的起始和结束索引，然后根据中间值与目标值的大小关系，不断缩小查找范围，直到找到目标值或查找范围为空。

（2）查找结果：查找成功时，返回目标值在列表中的索引；查找失败时，返回-1。

（3）性能分析：二分查找的时间复杂度为O(logn)，在数据量较大时效率较高。

3. 哈希查找（1）查找过程：根据目标值计算哈希表中的索引，直接访问对应位置的数据。

（2）查找结果：查找成功时，返回目标值在哈希表中的索引；查找失败时，返回-1。

（3）性能分析：哈希查找的时间复杂度为O(1)，在数据量较大时效率最高。

查找排序实验报告总结

一、实验目的本次实验旨在通过编写程序实现查找和排序算法，掌握基本的查找和排序方法，了解不同算法的优缺点，提高编程能力和数据处理能力。

二、实验内容1. 查找算法本次实验涉及以下查找算法：顺序查找、二分查找、插值查找。

（1）顺序查找顺序查找算法的基本思想是从线性表的第一个元素开始，依次将线性表中的元素与要查找的元素进行比较，若找到相等的元素，则查找成功；若线性表中所有的元素都与要查找的元素进行了比较但都不相等，则查找失败。

（2）二分查找二分查找算法的基本思想是将待查找的元素与线性表中间位置的元素进行比较，若中间位置的元素正好是要查找的元素，则查找成功；若要查找的元素比中间位置的元素小，则在线性表的前半部分继续查找；若要查找的元素比中间位置的元素大，则在线性表的后半部分继续查找。

重复以上步骤，直到找到要查找的元素或查找失败。

（3）插值查找插值查找算法的基本思想是根据要查找的元素与线性表中元素的大小关系，估算出要查找的元素应该在大致的位置，然后从这个位置开始进行查找。

2. 排序算法本次实验涉及以下排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序。

（1）冒泡排序冒泡排序算法的基本思想是通过比较相邻的元素，将较大的元素交换到后面，较小的元素交换到前面，直到整个线性表有序。

（2）选择排序选择排序算法的基本思想是在未排序的序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。

以此类推，直到所有元素均排序完毕。

（3）插入排序插入排序算法的基本思想是将一个记录插入到已排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。

（4）快速排序快速排序算法的基本思想是选择一个元素作为基准元素，将线性表分为两个子表，一个子表中所有元素均小于基准元素，另一个子表中所有元素均大于基准元素，然后递归地对两个子表进行快速排序。

三、实验结果与分析1. 查找算法通过实验，我们发现：（1）顺序查找算法的时间复杂度为O(n)，适用于数据量较小的线性表。

二分查找

二分查找二分查找算法基本思想二分查找算法的前置条件是,一个已经排序好的序列(在本篇文章中为了说明问题的方便,假设这个序列是升序排列的),这样在查找所要查找的元素时,首先与序列中间的元素进行比较,如果大于这个元素,就在当前序列的后半部分继续查找,如果小于这个元素,就在当前序列的前半部分继续查找,直到找到相同的元素,或者所查找的序列范围为空为止.用伪代码来表示, 二分查找算法大致是这个样子的:left = 0, right = n -1while (left <= right)mid = (left + right) / 2casex[mid] < t: left = mid + 1;x[mid] = t: p = mid; break;x[mid] > t: right = mid -1;return -1;第一个正确的程序根据前面给出的算法思想和伪代码, 我们给出第一个正确的程序,但是,它还有一些小的问题,后面会讲到int search(int array[], int n, int v){int left, right, middle;left = 0, right = n - 1;while (left <= right){middle = (left + right) / 2;if (array[middle] > v){right = middle;}else if (array[middle] < v){left = middle;}else{return middle;}}return -1;}下面,讲讲在编写二分查找算法时可能出现的一些问题.边界错误造成的问题二分查找算法的边界,一般来说分两种情况,一种是左闭右开区间,类似于[left, right),一种是左闭右闭区间,类似于[left, right].需要注意的是, 循环体外的初始化条件,与循环体内的迭代步骤, 都必须遵守一致的区间规则,也就是说,如果循环体初始化时,是以左闭右开区间为边界的,那么循环体内部的迭代也应该如此.如果两者不一致,会造成程序的错误.比如下面就是错误的二分查找算法:int search_bad(int array[], int n, int v){int left, right, middle;left = 0, right = n;while (left < right){middle = (left + right) / 2;if (array[middle] > v){right = middle - 1;}else if (array[middle] < v){left = middle + 1;}else{return middle;}}return -1;}这个算法的错误在于, 在循环初始化的时候,初始化right=n,也就是采用的是左闭右开区间,而当满足array[middle] > v的条件是, v如果存在的话应该在[left, middle)区间中,但是这里却把right赋值为middle - 1了,这样,如果恰巧middle-1就是查找的元素,那么就会找不到这个元素.下面给出两个算法, 分别是正确的左闭右闭和左闭右开区间算法,可以与上面的进行比较: （下面这两个算法是正确的）int search2(int array[], int n, int v){int left, right, middle;left = 0, right = n - 1;while (left <= right){middle = (left + right) / 2;if (array[middle] > v){right = middle - 1;}else if (array[middle] < v){left = middle + 1;}else{return middle;}}return -1;}int search3(int array[], int n, int v){int left, right, middle;left = 0, right = n;while (left < right){middle = (left + right) / 2;if (array[middle] > v){right = middle;}else if (array[middle] < v){left = middle + 1;}else{return middle;}}return -1;}死循环上面的情况还只是把边界的其中一个写错, 也就是右边的边界值写错, 如果两者同时都写错的话,可能会造成死循环,比如下面的这个程序:int search_bad2(int array[], int n, int v){int left, right, middle;left = 0, right = n - 1;while (left <= right){middle = (left + right) / 2;if (array[middle] > v){right = middle;}else if (array[middle] < v){left = middle;}else{return middle;}}return -1;}这个程序采用的是左闭右闭的区间.但是,当array[middle] > v的时候,那么下一次查找的区间应该为[middle + 1, right], 而这里变成了[middle, right];当array[middle] < v的时候,那么下一次查找的区间应该为[left, middle - 1], 而这里变成了[left, middle].两个边界的选择都出现了问题, 因此,有可能出现某次查找时始终在这两个范围中轮换,造成了程序的死循环.溢出前面解决了边界选择时可能出现的问题, 下面来解决另一个问题,其实这个问题严格的说不属于算法问题,不过我注意到很多地方都没有提到,我觉得还是提一下比较好.在循环体内,计算中间位置的时候,使用的是这个表达式:middle = (left + right) / 2;假如,left与right之和超过了所在类型的表示范围的话,那么middle就不会得到正确的值. 所以,更稳妥的做法应该是这样的:middle = left + (right - left) / 2;更完善的算法前面我们说了,给出的第一个算法是一个"正确"的程序, 但是还有一些小的问题.首先, 如果序列中有多个相同的元素时,查找的时候不见得每次都会返回第一个元素的位置, 比如考虑一种极端情况:序列中都只有一个相同的元素,那么去查找这个元素时,显然返回的是中间元素的位置.其次, 前面给出的算法中,每次循环体中都有三次情况,两次比较,有没有办法减少比较的数量进一步的优化程序?<<编程珠玑>>中给出了解决这两个问题的算法,结合前面提到溢出问题我对middle的计算也做了修改:int search4(int array[], int n, int v){int left, right, middle;left = -1, right = n;while (left + 1 != right)//这个循环维持的条件是left<right && array[left]<v<=array[right],所以到最后的时候，{//如果可以找到目标，则只剩下两个数，并且满足 array[left]<v<=array[right],是要查找的数是rightmiddle = left + （right －left) / 2;if (array[middle] < v)//必须保证array[left]<v<=array[right]，所以left = middle;{//如果left =middle+1,则有可能出现array[left]<=v的情况left = middle;}else{right = middle;}}if (right >= n || array[right] != v){right = -1;}return right;}这个算法是所有这里给出的算法中最完善的一个,正确,精确且效率高.但是这个算法的还是不能很好的理解可以用下面的算法，可以找出满足条件的数[cpp]view plaincopy1.int Bi_Search(int a[],int n,int b)//2.{//返回等于b的第一个3.if(n==0)4.return -1;5.int low = 0;6.int high = n-1;7.int last = -1;//用last记录上一次满足条件的下标8.while (low<=high)9. {10.int mid = low +(high-low)/2;11.if (a[mid]==b)12. {13. last = mid;14. high = mid -1;15. }16.else if(a[mid]>b)17. high = mid -1;18.else19. low = mid +1;20. }21.22.return last;23.24.}25.int Bi_Search1(int a[],int n,int b)//大于b的第一个数26.{27.if(n<=0)28.return -1;29.int last = -1;30.int low = 0;31.int high = n-1;32.while (low<=high)33. {34.int mid = low +(high - low)/2;35.if(a[mid]>b)36. {37. last = mid;38. high = mid -1;39. }40.else if (a[mid]<=b)41. {42. low =mid +1;43. }44. }45.46.return last;47.}查找（二）：二分查找一、二分查找(Binary Search)二分查找又称折半查找，它是一种效率较高的查找方法。

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。

数据结构50：二分查找法（折半查找法）

数据结构50：⼆分查找法（折半查找法）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}。

在折半查找之前对查找表按照所查的关键字进⾏排序的意思是：若查找表中存储的数据元素含有多个关键字时，使⽤哪种关键字做折半查找，就需要提前以该关键字对所有数据进⾏排序。

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：图 1 折半查找的过程（a）如上图 1 所⽰，指针 low 和 high 分别指向查找表的第⼀个关键字和最后⼀个关键字，指针 mid 指向处于 low 和 high 指针中间位置的关键字。

在查找的过程中每次都同 mid 指向的关键字进⾏⽐较，由于整个表中的数据是有序的，因此在⽐较之后就可以知道要查找的关键字的⼤致位置。

例如在查找关键字 21 时，⾸先同 56 作⽐较，由于21 < 56，⽽且这个查找表是按照升序进⾏排序的，所以可以判定如果静态查找表中有 21这个关键字，就⼀定存在于 low 和 mid 指向的区域中间。

因此，再次遍历时需要更新 high 指针和 mid 指针的位置，令 high 指针移动到 mid 指针的左侧⼀个位置上，同时令 mid 重新指向 low 指针和 high 指针的中间位置。

如图 2 所⽰：图 2 折半查找的过程（b）同样，⽤ 21 同 mid 指针指向的 19 作⽐较，19 < 21，所以可以判定 21 如果存在，肯定处于 mid 和 high 指向的区域中。

所以令 low 指向 mid 右侧⼀个位置上，同时更新 mid 的位置。

查找算法的课程设计

查找算法的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解查找算法的基本概念，掌握二分查找、顺序查找等常见查找算法的原理和实现方式；2. 学会分析查找算法的时间复杂度和空间复杂度，能够根据实际问题选择合适的查找算法；3. 了解查找算法在生活中的应用，认识到查找算法在解决问题中的重要性。

技能目标：1. 能够运用所学查找算法编写程序，解决实际问题；2. 学会通过分析数据特点，优化查找算法，提高程序效率；3. 培养学生的算法思维和编程能力，为后续学习更复杂算法打下基础。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对查找算法的兴趣，激发学生主动学习和探索的精神；2. 培养学生面对问题时，运用所学知识解决问题的信心和决心；3. 培养学生的团队协作精神，学会在合作中共同进步。

课程性质：本课程为计算机科学领域的基础课程，旨在帮助学生掌握查找算法的基本概念和实际应用，提高编程能力和问题解决能力。

学生特点：学生处于初中或高中阶段，具备一定的编程基础和逻辑思维能力，对查找算法有一定了解，但可能缺乏深入理解和实践。

教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，通过实例分析和实际操作，使学生能够掌握查找算法的核心要点，并能够将其应用于实际问题解决中。

同时，注重培养学生的算法思维和团队协作能力，为学生的未来发展奠定基础。

在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行教学设计和评估。

二、教学内容1. 查找算法概述：介绍查找算法的定义、作用和分类，使学生了解查找算法在计算机科学中的重要性。

- 教材章节：第2章查找算法概述- 内容列举：查找算法的定义、查找算法的作用、查找算法的分类。

2. 顺序查找算法：讲解顺序查找的原理和实现方法，分析其时间复杂度，并通过实例演示。

- 教材章节：第3章顺序查找- 内容列举：顺序查找原理、顺序查找算法实现、时间复杂度分析。

3. 二分查找算法：介绍二分查找的原理、实现方法以及适用条件，分析其时间复杂度，并通过实例演示。