分块查找实现

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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？

分块查找的原理

分块查找的原理分块查找是一种常用的查找算法，它将待查找的数据集合分成若干块，然后对每一块进行查找，从而提高查找效率。

本文将详细介绍分块查找的原理及其应用。

一、分块查找的原理分块查找是一种将顺序表分成若干块的查找方法。

首先将数据集合分成若干块，每一块包含一定数量的数据元素。

每一块的元素可以是有序的，也可以是无序的。

在进行查找时，首先确定待查找元素所在的块，然后在该块中进行查找。

如果待查找元素在当前块中存在，则查找成功；如果待查找元素不在当前块中，则需要在其他块中继续查找，直到找到为止。

为了提高查找效率，通常会对每一块的第一个元素建立一个索引表，该索引表记录了每一块的起始位置和结束位置。

通过索引表可以快速确定待查找元素所在的块。

二、分块查找的步骤分块查找的步骤如下：1. 将数据集合划分成若干块，并确定每一块的起始位置和结束位置。

2. 对每一块的元素进行排序（可选）。

3. 建立索引表，记录每一块的起始位置和结束位置。

4. 根据待查找元素的值，在索引表中确定待查找元素所在的块。

5. 在确定的块中进行查找，如果找到待查找元素，则查找成功；否则，继续在其他块中查找，直到找到为止。

三、分块查找的应用分块查找广泛应用于各种需要高效查找的场景，例如：1. 图书馆的图书分类系统：将图书按照不同的分类分成若干块，每一本书属于某个分类块。

读者在查找图书时，可以根据分类索引表快速定位到所需的分类块，然后在该块中查找目标图书。

2. 在有序链表中查找：将有序链表按照一定规则（如元素大小）划分成若干块，每一块包含一定数量的链表节点。

通过建立索引表，可以快速定位到待查找元素所在的块，然后在该块中进行查找。

3. 股票价格查询系统：将股票按照行业、市值等特征分成若干块，每一块包含一定数量的股票。

用户可以通过选择特定的行业或市值范围，快速定位到所需的块，然后在该块中查找目标股票。

四、分块查找的优缺点分块查找具有以下优点：1. 查找效率较高：通过分块和索引表，可以快速定位到待查找元素所在的块，从而减少了查找的范围。

数据结构复习题及答案5篇

数据结构复习题及答案5篇第一篇：数据结构复习题及答案、数据结构复习题及答案中南大学现代远程教育课程考试（专科）复习题及参考答案数据结构一、判断题：1．数组是一种复杂的数据结构，数组元素之间的关系既不是线性的也不是树形的。

（）2．链式存储在插人和删除时需要保持物理存储空间的顺序分配，不需要保持数据元素之间的逻辑顺序。

（）3．在只有度为0和度为k的结点的k叉树中，设度为0的结点有n0个，度为k的结点有nk个，则有n0=nk+1。

（）4．折半搜索只适用于有序表，包括有序的顺序表和有序的链表。

（）5．如果两个串含有相同的字符，则这两个串相等。

（）6．数组可以看成线性结构的一种推广，因此可以对它进行插入、删除等运算。

（）7．在用循环单链表表示的链式队列中，可以不设队头指针，仅在链尾设置队尾指针。

（）8．通常递归的算法简单、易懂、容易编写，而且执行的效率也高。

（）9．一个广义表的表尾总是一个广义表。

（）10．当从一个小根堆（最小堆）中删除一个元素时，需要把堆尾元素填补到堆顶位置，然后再按条件把它逐层向下调整，直到调整到合适位置为止。

（）11．对于一棵具有n个结点，其高度为h的二叉树，进行任一种次序遍历的时间复杂度为O（h）。

（）12．存储图的邻接矩阵中，邻接矩阵的大小不但与图的顶点个数有关，而且与图的边数也有关。

（）13．直接选择排序是一种稳定的排序方法。

（）14．闭散列法通常比开散列法时间效率更高。

（）15．有n个结点的不同的二叉树有n!棵。

（）16．直接选择排序是一种不稳定的排序方法。

（）17．在2048个互不相同的关键码中选择最小的5个关键码，用堆排序比用锦标赛排序更快。

（）18．当3阶B_树中有255个关键码时,其最大高度(包括失败结点层)不超过8。

（）19．一棵3阶B_树是平衡的3路搜索树,反之,一棵平衡的3路搜索树是3阶非B_树。

（）20．在用散列表存储关键码集合时，可以用双散列法寻找下一个空桶。

数据结构大纲知识点

数据结构大纲知识点一、绪论。

1. 数据结构的基本概念。

- 数据、数据元素、数据项。

- 数据结构的定义（逻辑结构、存储结构、数据的运算）- 数据结构的三要素之间的关系。

2. 算法的基本概念。

- 算法的定义、特性（有穷性、确定性、可行性、输入、输出）- 算法的评价指标（时间复杂度、空间复杂度的计算方法）二、线性表。

1. 线性表的定义和基本操作。

- 线性表的逻辑结构特点（线性关系）- 线性表的基本操作（如初始化、插入、删除、查找等操作的定义）2. 顺序存储结构。

- 顺序表的定义（用数组实现线性表）- 顺序表的基本操作实现（插入、删除操作的时间复杂度分析）- 顺序表的优缺点。

3. 链式存储结构。

- 单链表的定义（结点结构，头指针、头结点的概念）- 单链表的基本操作实现（建立单链表、插入、删除、查找等操作的代码实现及时间复杂度分析）- 循环链表（与单链表的区别，操作特点）- 双向链表（结点结构，基本操作的实现及特点）三、栈和队列。

1. 栈。

- 栈的定义（后进先出的线性表）- 栈的基本操作（入栈、出栈、取栈顶元素等操作的定义）- 顺序栈的实现（存储结构，基本操作的代码实现）- 链栈的实现（与单链表的联系，基本操作的实现）- 栈的应用（表达式求值、函数调用栈等）2. 队列。

- 队列的定义（先进先出的线性表）- 队列的基本操作（入队、出队、取队头元素等操作的定义）- 顺序队列（存在的问题，如假溢出）- 循环队列的实现（存储结构，基本操作的代码实现，队空和队满的判断条件）- 链队列的实现（结点结构，基本操作的实现）- 队列的应用（如操作系统中的进程调度等）四、串。

1. 串的定义和基本操作。

- 串的概念（字符序列）- 串的基本操作（如连接、求子串、比较等操作的定义）2. 串的存储结构。

- 顺序存储结构（定长顺序存储和堆分配存储）- 链式存储结构（块链存储结构）3. 串的模式匹配算法。

- 简单的模式匹配算法（Brute - Force算法）的实现及时间复杂度分析。

中国石油大学期末考试复习题 070109数据结构-18

《数据结构》综合复习资料一、填空题1、数据结构是（）。

2、数据结构的四种基本形式为集合、（）、（）和（）。

3、线性结构的基本特征是:若至少含有一个结点，则除起始结点没有直接前驱外，其他结点有且仅有一个直接（）；除终端结点没有直接（）外，其它结点有且仅有一个直接（）。

4、堆栈的特点是（），队列的特点是（），字符串中的数据元素为（）。

5、字符串s1=“I am a student！”(单词与单词之间一个空格),s2=“student”,则字符串s1的长度为（），串s2是串s1的一个（）串，串s2在s1中的位置为（）。

6、KMP算法的特点：效率较（）；（）回溯，对主串仅需要从头到尾扫描（）遍，可以边读入边匹配。

7、广义表（（a），（（b），c），（（（d））））的长度为（），表头为（），表尾为（）。

8、ADT称为抽象数据类型，它是指（）。

9、求下列程序的时间复杂度，并用大O表示方法表示（）。

for( i=1 ; i<=n ; + + i)for( j=1 ; j<=i; + + j ){ ++x;a[i][j] = x;}10、以下运算实现在链栈上的退栈操作，请在_____处用适当句子予以填充。

int Pop(LstackTp *ls,DataType *x){ LstackTp *p;if(ls!=NULL){ p=ls;*x= ;ls= ;;return(1)；}else return(0);}11、用堆栈求中缀表达式a+b*c/d+e*f的后缀表达式，求出的后缀表达式为（）。

12、C语言中存储数组是采用以（）为主序存储的，在C语言中定义二维数组float a[8][10],每个数据元素占4个字节，则数组共占用（）字节的内存。

若第一个数据元素的存储地址为8000，则a[5][8]的存储地址为（）。

13、含零个字符的串称为（）串，用表示。

其他串称为（）串。

任何串中所含字符的个数称为该串的（）。

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。

分块查找

3. 索引顺序表的查找
索引顺序查找也叫分块查找，它是顺序查找的一种改进方法。

以索引顺序表表示静态查找表时，查找方法可用分块查找来实现。

3.1 基本思想
假设有n个数据元素，将这n个元素按“分块有序”划分为m块（m≤n）。

所谓“分块有序”是指每一块中的元素不要求有序（可以有序），但块与块之间有序，即第2块中的元素的所有关键字均大于第1块中的最大关键字，第3块中的元素的所有关键字均大于第2块中的最大关键字，……，以此类推。

在此查找法中，除了数据表本身以外，还要建立一个索引表，该索引表为每一子块设置一个索引项，每一个索引项包括两部分：关键字项（其值为该子块内的最大关键字）和指针项（指示该子块第一个元素在数据表中的位置，即起始地址）。

数据表分块示意如下图所示：
图3- 1 分块查找表及索引表
3.2 查找过程
分块查找过程需要分三步进行，先选取各块中的最大关键字和第一个元素构成一个索引表，然后确定待查记录所在的块，最后在块中顺序查找。

索引表是按关键字有序的，且长度一般不大，所以可以使用二分查找，也可以使用顺序查找以确定待查记录在哪个块。

确定好在哪个块之后，在块里面使用顺序查找方法查找（块的元素不要求有序）。

3.3 平均查找长度
设长度为n的表均匀分成b块，每块含有s个元素（记录），则b=n/s。

当使用顺序查找方法查找所在块时，分块查找的平均查找长度=(b+1)/2 + (s+1)/2 = (n/s+s)/2+1；当使用二分查找方法查找所在块时，分块查找的平均查找长度=log2(n/s+1)+s/2。

其性能介于顺序查找和二分查找之间。

第八章查找

A．折半查找方法不适用于按值有序链接的链表的查找
B．折半查找方法适用于按值有序的顺序表的查找
C.折半查找方法适用于按关键字值大小有序排列的顺序文件的查找
D．折半查找方法适用于排序连续顺序文件的查找
(5)在有序表(k1，k2，...，k9，)中采用折半查找方法查找99次，其中，至少有一个元素被比较了99次，该元素是--。
A．参加比较的关键字值的多少
B．被查找的关键字值在关键字序列中的位置
C.关键字序列中是否存在被查找关键字值
D．关键字值的平均比较次数的多少
(2)顺序查找方法的优点之一是- 。 ·
A．对于被查找对象几乎没有限制 B．适合排序连续顺序文件的查找
(1)按该线性表中元素的顺序构造出一棵二叉排序树；
(2)若每个元素的查找概率均等，查找此二叉排序树中任意一个结点的平均查找长度ASL是多少?
(3)若对线性表的元素按字典顺序从小到大排列以后，再用折半查找方法，则查找其中任意一个元素的平均查找长度ASL是多少?
(4)画出相应的平衡二叉树。
A．K99 B．k50 C．K49 D．k1
(6)为了实现分块查找，线性表必须采用--结构。
A．顺序存储 B．链式存储
C．索引存储 D．散列存储
(7)只能在顺序存储结构上才能实现的查找方法是法。
A．顺序查找 B．树型查找
(11)索引文件包括--和--两个部分。
(12)索引表的特点是--，并且--。
(13)在索引文件中查找一个记录的过程是先查--，然后--。
(14)具有144项的表分成--块最好，若每块的最佳长度为8，则平均查找长度为--
(15)在3阶B-树上，每个分支结点包含的子树的数目最多为--，最少为--。

考研计算机专业基础综合(单项选择题)模拟试卷44(题后含答案及解析)

考研计算机专业基础综合（单项选择题）模拟试卷44(题后含答案及解析)题型有：1.1．下列页面置换算法中，可能会产生Belady异常现象的是( )。

A．先进先出算法FIFOB．最近最少使用算法LRUC．利用reference bit的近似的LRUD．最优算法optimall正确答案：A解析：Belady现象指为进程分配的内存页增加，缺页率反而增加的异常现象。

知识模块：操作系统2．对磁盘请求重新排队的目的是( )。

A．重置移臂时间B．让优先级高的进程先I／OC．减少传输时间D．减少旋转时间正确答案：D 涉及知识点：操作系统3．下面函数的功能是实现分块查找，空白处应该添加的内容是( )。

int BlkSearch(int*nz，mt key，int block，int BLK，int len) { int i；block=block-1；if(len＜=0) { puts(”表为空!．”)：return 0：} if(BLKd＞len)BLK=len；for(i=block*BLK；i＜(block+1)*BLK&&nz[i]!=0；i++) { if( ) { printf(”找到第％d个数是％d＼n”，i，key)；return 0：} }printf(”＼n”)；printf(”查找结束＼n”)；return 0；} A．nz[i]==keyB．nz[i]==BLKC．nz[i]==blockD．nz[i]==0正确答案：A解析：如果当前的值与所查找关键字相等，则完成查找。

知识模块：数据结构4．下面给出的4种排序方法中，( )排序法是不稳定性排序法。

A．插入B．冒泡C．二路归并D．堆正确答案：D解析：此题考查的知识点是排序算法的稳定性问题。

如果待排序的文件中，存在多个关键字相同的记录，经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变，则称这种排序是稳定的排序：反之，若具有相同关键字的记录之间的相对次序发生变化，则称这种排序是不稳定的排序。

《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;}}*/}。

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。

数据结构习题集

数据结构习题集一、判断题：1.图可以没有边，但不能没有顶点。

（）2.在无向图中，（v1，v2）和（v2，v1）是两条不同的边。

（X）3.邻接表只能用于有向图的存储。

（X）4.一个图的邻接矩阵表示是唯一的。

（）5.用邻接矩阵法存储一个图时，所占用的存储空间大小与图中顶点个数无关，而只与图的边数有关。

（X）6.有向图不能进行广度优先遍历。

（X）7.若一个无向图以顶点v1为起点进行深度优先遍历，所得的遍历序列唯一，则可以唯一确定该图。

（）8.存储无向图的邻接矩阵是对称的，因此只要存储邻接矩阵上三角（或下三角）部分就可以了。

（）9.用邻接表法存储图时，占用的存储空间大小只与图中的边数有关，而与结点的个数无关。

（X）10.若从一个无向图中任一顶点出发，进行一次深度优先遍历，就可以访问图中所有的顶点，则该图一定是连通的。

（）11.二分查找法要求待查表的关键字值必须有序。

（）12.对有序表而言，采用二分查找部总比采用顺序查找法速度快。

（）13.在二叉排序树中，根结点的值都小于孩子结点的值。

（）14.散列存储法的基本思想是由关键字的值决定数据的存储地址。

（）15.哈希表是一种将关键字转换为存储地址的存储方法。

（）16.选择好的哈希函数就可以避免冲突的发生。

（）17.在有序的顺序表和有序的链表上，均可以采用二分查找来提高查找的速度。

（）18.采用分块查找，既能实现线性表所希望的查找速度，又能适应动态变化的需要。

（）19.哈希查找的效率主要取决于哈希表构造时选取的哈希函数和处理冲突的方法。

（）20.在二叉排序树上删除一个结点时，不必移动其他结点，只要将该结点的父结点的相应指针域置空即可。

（）二、填空题：1.图常用的存储方式有邻接矩阵和等。

2.图的遍历有和广度优先搜索等方法。

3.有n条边的无向图邻接矩阵中，1的个数是。

4.有向图的边也称为。

5.图的邻接矩阵表示法是表示之间相信关系的矩阵。

6.有向图G用邻接矩阵存储，其第i行的所有元素之和等于顶点i的。

分块算法(简洁易懂)

分块算法（简洁易懂）分块算法（也称为分块查找算法）是一种常用的查找算法，它通过将数据分割成若干块来提高查找效率。

在分块算法中，数据被组织成一个或多个块，每个块中的数据按一定的顺序排列。

通过对块进行预处理，可以在查找过程中快速定位到目标数据所在的块，并在目标块内使用其他的查找算法（如二分查找）来进一步确定目标数据的位置。

分块算法的实现主要包括以下几个步骤：1.数据分块：将待查找的数据按照一定的顺序划分为若干个块，每个块中可以包含不同数量的数据，但是每个块中的数据必须按照一定的顺序排列。

常用的划分方式包括均匀划分和根据数据分布特点进行划分。

2.块索引构建：根据每个块中的数据，构建一个块索引表，该表可以用数组或链表等数据结构表示。

每个索引项包含块的起始位置和结束位置以及该块中的最大值或最小值等信息。

3.块内查找：根据块索引表，可以快速定位到目标数据所在的块。

然后，在目标块内使用其他的查找算法（如二分查找、线性查找等）来进一步确定目标数据的位置。

如果目标块中的数据量较小，可以直接使用线性查找；如果目标块中的数据量较大，可以使用二分查找或其他更高效的查找算法。

4.查找结果返回：根据块内查找的结果，可以确定目标数据的位置，并返回给用户。

分块算法的优点在于可以结合不同的查找算法和数据分布特点，实现高效的查找。

相对于一般的顺序查找和二分查找，分块算法在查找效率上有较大的提高。

尤其是当数据分布比较均匀，并且块的数量适中时，分块算法可以达到较好的性能。

然而，分块算法也存在一些限制和适用性问题。

首先，分块算法需要对数据进行预处理和组织，这在一些场景下可能会增加额外的开销。

其次，分块算法对数据的分布有一定的要求，如果数据分布特别不均匀或者块的数量设置不合理，可能会导致查找效率下降。

总而言之，分块算法是一种简洁易懂的查找算法，可以通过将数据分割成若干块来提高查找效率。

它可以根据数据的特点和具体的需求选择不同的数据分块方式和查找算法，从而实现更高效的查找。

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。

数据结构查找

生成二叉排序树过程。
10 3 2 7 8 18 12
注：二叉排序树与关键字排列顺序有关，排列顺序不一样，得到的二叉排序树也不一样。
二叉排序树的建立的算法
反复调用二叉排序树的插入算法即可 Bitree Creat (int n) { //建立含有n个结点的二叉排序树
Bitree T= NULL;
for ( int i=1; i<=n; i++) {
else if LT(key,p->key) p->lchild=s;
else p->rchild=s
return TRUE； }
//被插结点*s为右孩子
else return FALSE;
}// Insert BST
//树中已有关键字相同的结点，不再插入
4）二叉排序树的建立
例：关键字序列{ 10、18、3、8、12、2、7、3 }
5）二叉排序树上的删除
对于二叉排序树，删去树上一个结点相当于删去有序序列中的一个记录，在删除某个结点之后依旧要保持二叉排序树的特性。
如何在二叉排序树上删去一个结点呢?
设在二叉排序树上被删结点为*p（指向结点的指针为 p)，其双亲结点为*f，设*p是*f的左孩子。 f F p P c PR C q Q s CL S QL SL
low
( 08,
( 08,
mid
14,
14,
high
55, 68, 79,
79,
23,
23,
37,
37,
46,
46,
91 )
low
55,
mid
68,
high
91 )
low mid

数据结构-第9章查找

静态查找表对查找表的查找仅是以查询为目的，不改动查找表中的数据。动态查找表在查找的过程中同时插入不存在的记录，或删除某个已存在的记录。
查找成功查找表中存在满足查找条件的记录。查找不成功查找表中不存在满足查找条件的记录。
内查找整个查找过程都在内存中进行。外查找在查找过程中需要访问外存。平均查找长度ASL——查找方法时效的度量为确定记录在查找表中的位置，需和给定值进行比较的关键字个数的期望值。 n 查找成功时的ASL计算方法： ASL pici
3. 在二叉排序树上的操作
1)查找
[例] Key=28 f 24 12 T
45
53 28 90
Key=32 T 45 24 53 12 f 28 90 32
[算法描述]
2) 插入
[算法描述]
3) 生成
查找算法
返回
BiTree SearchBST(BiTree T,KeyType key){
//在根指针T所指二叉树中递归地查找某关键字等于 //key的数据元素,若查找成功,则返回指向该数据元 //素结点的指针,否则返回空指针
图9.1 用折半查找法查找12、50的过程其中mid=(low+high)/2，当high<low时，表示不存在这样的子表空间，查找失败。
成功！位置 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
值
6 12 15 18 22 25 28 35 45 58 60
low hign mid mid hign mid low mid (a) 用折半查找法查找12的过程
[性能分析] • 空间：一个辅助空间。 • 时间：查找成功时的平均查找长度设表中各记录查找概率相等 n ASLs(n)= PiCi =(1+2+ ... +n)/n =(n+1)/2 i 1 [算法特点] • 算法简单，对表结构无任何要求 • n很大时查找效率较低 • 改进措施：非等概率查找时，可将查找概率高的记录尽量排在表后部。

c语言完成分块查找

c语⾔完成分块查找⾸先要把⼀系列数组均匀分成若⼲块（最后⼀个可以不均匀）每块中元素任意排列，即块中数字⽆序，但是整个块之间要有序。

因此也存在局限性。

1 #include<stdio.h>23//分块查找法4void black(int b[],int iLong,int key);//分块算法5int max(int a[],int start,int end);//寻求数组中的最⼤值，并返回。

67int main()8 {9int iLength,istars,i,iTimes,iNumber,n;10int a[100];11 printf("please enter the length of the array:\n ");12 scanf("%d",&iLength);13 printf("please enter the number:\n");14for(i=0;i<iLength;i++)15 {16 scanf("%d",&a[i]);17 }18 printf("please enter the number that you want:\n");19 scanf("%d",&istars);20212223 }24int max(int a[],int start,int end)//寻求数组中的最⼤值，并返回。

25 {26int i,iTemp;27for(i=start;i<end;i++)28 {29if(a[i]>a[i+1])30 {31 iTemp=a[i];32 a[i]=a[i+1];33 a[i+1]=iTemp;34 }35 }36return a[end];37 }383940void black(int b[],int iLong,int key)41 {42int a,b,c;43 a=2;444546 }⾃⼰⾸先写了如上的代码，但是这种写法发现在写分块查找模块时，越写越难找，越来越难找。

索引与文件

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例如，给定关键字序列如下： 18,7,26,34,15,42,36,70,60,55,83,90,78,72,74 ，假设 m=3，s=5，即将该序序分成3个子表，每个子表有5 个元素，则得到的主表和索引表如图8-5所示。
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 18 7 26 34 15 42 36 70 60 55 83 90 78 72 74
性别次索引
次关键码男女计数 5 3
地址指针
指针 03 08 17 24 47 51 83 95
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婚否次索引
次关键码已婚未婚计数 5 3
地址指针
指针 03 08 24 47 83 17 51 95
职务次索引
次关键码教师教务员实验员
计数 5 1
2
地址指针
指针 08 24 47 51 83 03 17 95
计算机系J=（ a1,a2,a3,a4）电工系 D=(a5,a6,a7) 管理系G=(a8,a9) 成教部C=(a10)
该4个子表示成一个索引表如表8-2所示。
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表8-1 教师档案表
• 编号 •J001 •J002 •J003 •J004 •D001 •D002 •D003 •G001 •G002 •C001
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(1) 列出所有教师的名单；
(2) 已婚的女性职工有哪些人？
通过顺序访问“职务”次索引中的“教师” 链，可以回答上面的查询(1)。
通过对“性别”和“婚否”次索引中的“女性”链和“已婚”链进行求“交”运算，就能够找到所有既是女性又已婚的职工对象，从而回答上面的查询(2)。