实验十二 实现顺序和二分查找算法[管理资料]
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。
二分查找算法详解
二分查找算法详解
一、算法介绍
二分查找算法又称折半查找算法,是一种分治思想的算法。
它的思想是:将空间定义为一个有序数组中从左到右的递增区间,每次进行二分查
找的时候,可以将空间缩小一半。
首先,取有序数组的中间元素作为比较
的对象,如果查找的目标元素与此元素相等,则直接输出结果;如果查找
的目标元素大于中间元素,则将查找范围减小一半,从中间元素的右半部
分继续进行查找;如果查找的目标元素小于中间元素,则将查找范围减小
一半,从中间元素的左半部分继续进行查找;如此反复,直到找到要查找
的目标元素,或者没有找到目标元素为止。
因此,如果要查找的元素在有
序数组中,二分查找算法有最佳的效率,因此,它是一种快速算法。
二、算法描述
1、首先,为有序数组定义low、high指针,令low指向有序数组的
第一个元素,high指向有序数组的最后一个元素。
2、然后,取有序数组的中间元素mid(即low和high的中间位置),将mid元素与查找的目标元素target进行比较。
3、如果target等于mid元素,则查找成功,输出mid元素的下标;
4、如果target大于mid元素,则将空间范围缩小一半,把low设置
为mid+1,继续进行二分查找;。
查找算法之二分查找算法
查找算法之二分查找算法二分查找算法(Binary Search)是一种在有序数组中快速查找目标值的算法。
它的基本思想是通过不断二分待查找区间,缩小查找范围,直到找到目标值或者确定目标值不存在。
二分查找算法的实现步骤如下:1. 确定待查找数组的起始位置 low 和结束位置 high,初始时 low = 0,high = 数组长度减12. 计算中间位置 mid,mid = (low + high) / 23.将目标值与中间位置的元素进行比较。
-如果目标值等于中间位置的元素,则找到目标值,返回中间位置。
- 如果目标值小于中间位置的元素,则目标值在数组的前半部分,更新 high = mid - 1,回到步骤2进行下一轮查找。
- 如果目标值大于中间位置的元素,则目标值在数组的后半部分,更新 low = mid + 1,回到步骤2进行下一轮查找。
4. 当 low 大于 high 时,代表目标值不存在于数组中,查找结束,返回 -1二分查找算法的时间复杂度为 O(log n),其中 n 为数组长度。
由于每次查找都将查找范围缩小一半,所以它比线性查找算法的效率高很多。
除了基本的二分查找算法,还有一些变体的二分查找算法,如查找第一个与目标值相等的元素、查找最后一个与目标值相等的元素、查找第一个大于目标值的元素、查找最后一个小于目标值的元素等。
这些变体算法在算法思想上与基本的二分查找类似,只是在比较目标值与中间位置元素时稍微有所不同,并通过不同的条件更新 low 和 high 的值,从而实现不同的查找逻辑。
综上所述,二分查找算法是一种高效的查找算法,应用广泛且实用。
它的核心思想简单明了,通过将待查找区间逐渐缩小,快速定位目标值。
在实际应用中,我们需要根据具体问题场景选择恰当的二分查找算法,并注意一些特殊情况的处理,如数组为空、数组长度为0等。
从顺序查找到二分查找课件
120
j=m-1 =7
125
125
125
130 j=10
130 j=10
130
Key=65
21
i=1 21
i=1
21
56
56
mid=2 56
78 Key > a(m) 78
98
98
101 m=5 101
106 Key < a(m) 106
110
110
120
120
125
125
130 j=10 130
i=1 : j = n
i<=j ? Y
m=(i+j)\2
a(m)=key ?
N
key<a(m)?
Y
j=m-1
N i=m+1
课堂实践
总结:顺序查找与二分查找
顺序查找 二分查找
对数组的要求 无要求 假设数组是有序的前提
比较的次数
<=n
查找效率
低
必须是有序的
<=int(log2n)+1 高
中,故新的查找区间是左子数组a(1..m-1)中。 n 若Key>a(m) ,则要找的Key可能在mid的右子数组a(m+1..n)
中,即新的查找区间是右子表a(m+1..n) 。 n …… n 找不到时结束的条件:i > j
程序流程图
开始
输入待查找的值给变量key
N
输出“找不到” Y
输出 m
结束
从顺序查找到二分查找
查找
n 给定一个值Key,在含有n个元素的数组中 找出等于给定值Key的元素。若找到,则查 找成功,返回元素的信息或该元素在表中 的位置;否则查找失败,返回相关的指示 信息。
实验十二实现顺序和二分查找算法
实验十二实现顺序和二分查找算法实验十二:顺序和二分查找算法的实现一、引言在计算机科学中,查找是一种常见且重要的操作。
查找算法通过在数据集合中查找指定元素的位置,以及判断该元素是否存在,并返回相应的结果。
顺序查找和二分查找是两种常见的查找算法。
本实验将详细介绍并实现这两种算法。
二、顺序查找算法顺序查找算法,也称为线性查找算法,是一种简单直观的查找方法。
它逐个比较待查找的元素与数据集合中的每个元素,直到找到所需元素或遍历完整个数据集合。
以下是顺序查找算法的伪代码实现:1.初始化一个计数器i为0,用于记录当前查找的元素的索引位置。
2.从数据集合的第一个元素开始,逐个与待查找元素进行比较。
3.若找到所需元素,返回元素索引i。
4.若遍历完整个数据集合仍未找到所需元素,返回-1,表示未找到。
以下是使用Python编写的顺序查找算法的实现示例:```def sequential_search(arr, target):for i in range(len(arr)):if arr[i] == target:return ireturn -1```以上代码通过遍历列表中的每一个元素,逐个与目标元素进行比较,若找到则返回目标元素的索引,若未找到则返回-1、这是顺序查找算法的基本思想。
二分查找算法是一种高效的查找算法,也称为折半查找。
它要求待查找的数据集合必须有序排列。
算法的基本思想是通过将待查找区间反复划分为两半,然后确定目标元素存在的区间,最终找到所需元素或判断其不存在。
以下是二分查找算法的伪代码实现:1. 初始化一个左指针left指向数据集合的第一个元素,一个右指针right指向数据集合的最后一个元素。
2. 取中间位置middle,计算出该位置对应的元素mid_value。
3. 若mid_value等于目标元素target,则返回middle。
4. 若mid_value大于目标元素target,则将右指针right移动到middle-1的位置。
数据结构之二分法查找、快速排序思想与实现
数据结构之⼆分法查找、快速排序思想与实现最近总是在想着,如何去设计,如何更好的编码,更充分地体会⾯向对象的思想,也刻意往这⽅⾯去学习。
写了⼏年代码,也改总结总结,发现最重要的还是在与思考。
重温了⼀下《程序设计实践》这本书,进⼀步规范反思下⾃⼰写的代码风格、质量、性能、可移植性等。
对了数据结构这⽅⾯的知识与算法进⼀步巩固。
下⾯写笔试经常遇见的算法:⼆分法查找、快速排序算法。
实现算法其关键在于实现的思想。
(⼀)⼆分法查找⼆分法查找其实就是折半查找,⼀种效率较⾼的查找⽅法。
针对有需数组来查找的。
主要思想是:(设查找的数组期间为array[low, high])(1)确定该期间的中间位置K(2)将查找的值T与array[k]⽐较。
若相等,查找成功返回此位置;否则确定新的查找区域,继续⼆分查找。
区域确定如下:a.array[k]>T 由数组的有序性可知array[k,k+1,……,high]>T;故新的区间为array[low,……,K-1]b.array[k]<T 类似上⾯查找区间为array[k+1,……,high]。
每⼀次查找与中间值⽐较,可以确定是否查找成功,不成功当前查找区间缩⼩⼀半。
递归找,即可。
时间复杂度:O(log2n);代码实现:/// <summary>/// ⼆分法查找/// </summary>/// <param name="array">⽬标数组(已经排序好了)</param>/// <param name="a">查找的数</param>/// <returns>⽬标数的索引</returns>public int BinarySearch(int[] array, int T){int low, high, mid;low = 0;high = array.Length - 1;while (low <= high){mid = (low + high) / 2;if (array[mid] < T){low = mid + 1;}else if (array[mid]>T){high = mid - 1;}else{return mid;}}return -1;}(⼆)快速排序算法快速排序是尽量避免额外计算的极好例⼦.其⼯作⽅式是在数组中划分出⼩的和⼤的元素基本思想是:从数组中取出⼀个元素作为基准值把其他元素分为两组:“⼩的”是那些⼩于基准值的元素。
c语言数据结构实验报告二分查找
c语言数据结构实验报告二分查找二分查找是一种常用的查找算法,它可以在有序数组中快速定位目标元素的位置。
在本实验报告中,我们将详细介绍二分查找的原理和实现方法,并给出具体的示例代码。
一、原理介绍二分查找的原理很简单,它利用了有序数组的特性。
首先,将数组的中间元素与目标元素进行比较。
如果相等,则找到目标元素;如果目标元素小于中间元素,则在数组的左半部分继续查找;如果目标元素大于中间元素,则在数组的右半部分继续查找。
通过不断缩小查找范围,最终可以找到目标元素或确定目标元素不存在于数组中。
二、实现方法下面是使用C语言实现二分查找的示例代码:```c#include <stdio.h>int binarySearch(int arr[], int left, int right, int target) {while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (arr[mid] == target) {return mid;}if (arr[mid] < target) {left = mid + 1;} else {right = mid - 1;}}return -1;}int main() {int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 6;int index = binarySearch(arr, 0, n - 1, target);if (index != -1) {printf("目标元素在数组中的位置为:%d\n", index); } else {printf("目标元素不存在于数组中\n");}return 0;}```在上述代码中,`binarySearch`函数接收一个有序数组、数组的左右边界和目标元素作为参数。
二分搜索实验报告
二分搜索一.实验目的:1.理解算法设计的基本步骤及各步的主要内容、基本要求;2.加深对分治设计方法基本思想的理解,并利用其解决现实生活中的问题;3.通过本次实验初步掌握将算法转化为计算机上机程序的方法。
二.实验内容:1.编写实现算法:给定n个元素,在这n个元素中找到值为key的元素。
2.将输入的数据存储到指定的文本文件中,而输出数据存放到另一个文本文件中,包括结果和具体的运行时间。
3.对实验结果进行分析。
三.实验操作:1.二分搜索的思想:首先,假设表中的元素是按升序排列,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,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。
重复上述过程,知道找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。
由于二分搜索是基于有序序列的一种搜索算法,故将输入的一组数据首先进行排序,考虑到输入数据可能有多个,采用快速排或者是合并排序,其中与冒泡做了对比。
冒泡排序算法:void sort(int List[],int length){int change;for(int i=0;i<length;i++)for(int j=i+1;j<length;j++){if(List[i]>List[j]){change=List[i];List[i]=List[j];List[j]=change;}}}快速排序算法:void Qsort(int List[],int low,int high){if(low>=high) return;int first=low;int last=high;int key=List[first];while(first<last){while(first<last&&List[last]>=key) --last;List[first]=List[last];while(first<last&&List[first]<=key) ++first;List[last]=List[first];}List[first]=key;Qsort(List,low,first-1);Qsort(List,last+1,high);}二分查找算法:int binarySearch(int List[],int low,int high,int key){int mid=(low+high)/2;if(high<low) return -1;while(low<=high){if(List[mid]==key) return mid+1;else{if(List[mid]>key) return binarySearch(List,low,mid-1,key);else return binarySearch(List,mid+1,high,key);}}}2.实验数据的输入:本实验采用将数据输入与输出存储到文件中的方式,需要采用C++文件流操作,对于数据的输入,由于cin对数据的读取会忽略空格和换行操作,使用cin 流输入来控制数据的输入。
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】查找算法:二分查找、顺序查找
【数据结构】查找算法:二分查找、顺序查找查找算法查找算法是在存在的序列(list)中查找特定的目标(target),要求序列中每个记录必须与一个关键词(key)关联才能进行查找。
查找算法通常需要两个输入:1、被查找的序列2、要查找的关键词查找算法的输出参数和返回值:1、返回类型为 Error_code 的值用以表示是否查找成功2、如果查找成功,返回success,输出参数position 定位到目标所在位置3、如果查找失败,返回 not present,输出参数可能是未定义或不同于已有位置的任何值顺序查找算法顺序查找算法的思路很简单:从表的第一个元素开始一个一个向下查找,如果有和目标一致的元素,查找成功;如果到最后一个元素仍没有目标元素,则查找失败。
【实验说明】题目:编写一个程序,对顺序表{3,6,2,10,1,8,5,7,4,9},采用顺序查找关键字5的过程。
要求输出:1)原顺序表;2)查找到关键字的位置;3)进行比较的次数。
1.首先要编写类表List。
需要满足最基本的操作插入insert(),获取retrieve(),以及得到大小size()。
2.我们观察题目要求,表中虽然存储的是简单的整数,但如果我们使用List<int>对象显然无法记录比较次数,所以我们自己写一个类Key通过其内部int类型的数据成员来记录存于表中的值,并模仿int基本的逻辑操作,即编写重载逻辑运算符,同时增加一个静态数据成员comparisons用于记录其比较操作的次数。
3.准备工作做好之后开始编写顺序查找算法。
算法的思路很简单,也较易实现,从表中第一个元素开始比较,发现目标则返回元素所在表中位置;若遍历之后没有目标,则查找失败,返回-1表示表中没有目标元素。
4.按题目要求编写最后的输出函数。
【相关代码】函数 sequential_search[cpp]view plaincopy1.int sequential_search(const List<int> &the_list,2.const Key &target)3./*Post: If an entry in the_list is equal to target, thenreturn the position4. of this entry.5. Otherwise return -16.*/7.{8.int position;9.int s=the_list.size();10.for(position=0;position<s;position++){11.int data;12. the_list.retrieve(position,data);13.if(data==target){14.return position;15. }16. }17.return -1;18.}二分查找算法二分查找前提是表是按递增或递减顺序的规范表。
二分查找&&顺序查找
上机实验报告实验课题:实现对有序数据集合的顺序查找和二分查找,并展示出查找过程设计思路:我们可以采用数组有序的保存所有数据,这样便于将数据的有序性和其索引的有序性统一起来,同时也便于查找数据。
需要声明的是,我们不使用零下标的项,这样做是为了在顺序查找中优化传统顺序查找算法,具体原因后面会有详细介绍。
为此,我们可以设计一个类,私有变量声明为该数组和数组的长度。
由于集合中的数据类型未知,所以该类为模板类。
对于公有成员,我们创建六个成员函数,除了构造函数和析构函数,其他四个函数分别用来获取外界传入的数组长度、获取外界传入的数组数据、对数据实现顺序查找、对数据实现二分查找。
这里,我们只重点介绍顺序查找函数和二分查找函数。
对于顺序查找,我们对传统的顺序查找方法进行优化,避开每次对数据索引是否越界进行判断这一步骤。
具体做法是:将所查找的元素保存在零下标的项中(这也是零下标闲置的原因),然后按照下标顺序从后向前依次遍历匹配所查找元素与数组元素。
若两者相等,展示出该数组元素,并将其下标值反馈给客户;若两者不相等,展示出该元素,进行下一轮匹配。
若最终标记下标达到零下标处,说明未查找到所要查找的元素,则客户反馈该信息。
优化后的顺序查找算法比传统的顺序查找算法减少一半的步骤,原因在于每次无须判断标记下标是否越界,这是该算法优化后的优点。
它的缺点是没有利用到数据集合有序这一性质,且查找效率低。
对于二分查找,我们声明三个整型变量low、high和mid 依次标记查找域的上界下标、下界下标和中值下标,其中mid=(low+high)/2。
我们在开始的时候将low初始化为1(上文中提到过,我们是从下表为1的位置开始存储数据),将high初始化为len(数组长度),并由此初始化mid的值。
对于任意一次查找,将索引为mid的值与所查找的值进行比较。
若两者相等,则将该元素的索引值反馈给客户;若所查找的值比索引为mid的值小,则将high的值变为mid-1,进行下一轮的查找;若所查找的值比索引为mid的值大,则将low 的值变为mid+1,进行下一轮查找。
二分搜索算法实验报告
实验一二分搜索算法实验报告一.实验目得1、理解分治算法得概念与基本要素;2、理解递归得概念;3、掌握设计有效算法得分治策略;4、通过二分搜索技术学习分治策略设计技巧;二.实验内容及要求1. 使用二分搜索算法查找任意N个有序数列中得指定元素。
2.通过上机实验进行算法实现。
3. 保存与打印出程序得运行结果,并结合程序进行分析,上交实验报告。
4、至少使用两种方法进行编程。
三.实验原理二分搜索算法也称为折半查找法,它充分利用了元素间得次序关系,采用分治策略,可在最坏得情况下用O(log n)完成搜索任务。
【基本思想】将n个元素分成个数大致相同得两半,取a[n/2]与欲查找得x作比较,如果x=a[n/2]则找到x,算法终止。
如果x<a[n/2],则我们只要在数组a得左半部继续搜索x(这里假设数组元素呈升序排列)。
如果x>a[n/2],则我们只要在数组a得右半部继续搜索x。
二分搜索法得应用极其广泛,而且它得思想易于理解。
第一个二分搜索算法早在1946 年就出现了,但就是第一个完全正确得二分搜索算法直到1962年才出现。
Bentley在她得著作《Writing Correct Programs》中写道,90%得计算机专家不能在2小时内写出完全正确得二分搜索算法。
问题得关键在于准确地制定各次查找范围得边界以及终止条件得确定,正确地归纳奇偶数得各种情况,其实整理后可以发现它得具体算法就是很直观得。
✧方法一:直接查找穷举法遍历✧方法二:递归查找#include<stdio、h>#define MAX30intBinarySearch(inta[],int &x,int left,int right){if(left>right){return-1;}else{left=(left+right)/2;if(x==a[left])returnleft;else{if(x>a[left])BinarySearch(a,x,left+1,right);elseBinarySearch(a,x,left*2-right,left+1);}}}main(){inta[MAX];int found,x,n,i,j,p;printf("输得个数\n");scanf("%d",&n);printf("数组数据\n");for(i=0;i<n;i++){scanf("%d",&a[i]);}for(i=0;i<n-1;i++){p=i;for(j=i+1;j<n;j++)if(a[p]>a[j])p=j;if (p!=j){x=a[p];a[p]=a[i];a[i]=x;}}for(i=0;i<n;i++){printf("%d ",a[i]);}printf("输入要查找得数\n");scanf("%d",&x);found=BinarySearch(a,x,0,n);if(found==-1){printf("未找到\n");}else{printf("要查找得数在第%d个\n",found+1);}}方法三:迭代查找#include<stdio、h>#define MAX30int BinarySearch(inta[],int &x,int n){int left =0;int right=n-1;int middle;while(left<=right){middle=(left+right)/2;if(x==a[middle])returnmiddle;if(x>a[middle])left=middle+1;elseright=middle-1;}return-1;}main(){int a[MAX];int found,x,n,i,j,p;printf("数得个数\n");scanf("%d",&n);printf("数组数据\n");for(i=0;i<n;i++){scanf("%d",&a[i]);}for (i=0;i<n-1;i++){p=i;for(j=i+1;j<n;j++)if (a[p]>a[j])p=j;if (p!=j){x=a[p];a[p]=a[i];a[i]=x;}}for(i=0;i<n;i++){printf("%d ",a[i]);}printf("输入要查找得数\n");scanf("%d",&x);found=BinarySearch(a,x,n);if(found==-1){printf("未找到\n");}else{printf("要查找得数在第%d 个\n",found+1);}}四.程序代码变量定义说明:BinarySearch()算法: a->数组key->要查找得元素left->左标志right->右标志(n->数据个数)Main()主函数: ﻩound->就是否找到标志,-1表示未找到,找到其值为下标x->要查找得元素n->元素个数i,j,p->循环控制变量(1)、递归查找#include<stdio、h>#defineMAX 30int BinarySearch(int a[],int key,int left,int right){intmid=(right-right)/2+left;if(a[mid]==key){returnmid;}if(left>=right) {return -1;}else if(key>a[mid]) {returnBinarySearch(a,key,mid+1,right);}else if(key<a[mid]){return BinarySearch(a,key,left,mid-1);}return -1;}int main(void){int a[MAX];intfound,x,n,i,j,p;printf("数据个数:");scanf("%d",&n);printf("输入数据:\n");for(i=0;i<n;i++){printf("请输入第%d个数据:",i);scanf("%d",&a[i]);}for (i=0;i<n-1;i++) //选择排序{p=i;ﻩﻩfor(j=i+1;j<n;j++)ﻩﻩif(a[p]>a[j])ﻩﻩp=j;ﻩﻩif(p!=j)ﻩ{x=a[p];a[p]=a[i];ﻩa[i]=x;}}printf("排序后得数据如下:");for(i=0;i<n;i++){printf("%d ",a[i]);}printf("\n");printf("输入要查找得数:");scanf("%d",&x);int left=0,right=n;found=BinarySearch(a,x,left,right);if(found==-1){printf("未找到\n");}else{printf("要查找得数在第%d个\n",found+1);}}(2)、非递归查找#include<stdio、h>#defineMAX30int BinarySearch(inta[],int key,intlen){ﻩint mid=len/2;if (key==a[mid]) {return mid;}int left=0;intright=len-1;while(left<=right){ ﻩ//迭代查找mid=(right+left)/2;if(key<a[mid]) {right=mid-1;}else if(key>a[mid]) {left=mid+1;}else{return mid;}}return -1;}int main(void){int a[MAX];int found,x,n,i,j,p;printf("数据个数:");scanf("%d",&n);printf("输入数据:\n");for(i=0;i<n;i++){ﻩprintf("请输入第%d个数据:",i);scanf("%d",&a[i]);}for (i=0;i<n-1;i++)ﻩﻩ//选择排序{ﻩﻩp=i;ﻩfor(j=i+1;j<n;j++)if(a[p]>a[j])p=j;if(p!=j)ﻩ{x=a[p];a[p]=a[i];ﻩﻩa[i]=x;}}printf("排序后得数据如下:");for(i=0;i<n;i++){printf("%d ",a[i]);}printf("\n");printf("输入要查找得数:");scanf("%d",&x);int left=0,right=n;found=BinarySearch(a,x,n);if(found==-1){printf("未找到\n");}else{printf("要查找得数在第%d个\n",found+1);}}五.结果运行与分析找到要查找得数据:未找到要查找得数据:六.心得与体会通过这次实验,巩固了自己对二分搜索算法得理解,它就是分治法得一个特殊例子,由此也对分治法有了更深一层次得认识。
查找和排序 实验报告
查找和排序实验报告查找和排序实验报告一、引言查找和排序是计算机科学中非常重要的基础算法之一。
查找(Search)是指在一组数据中寻找目标元素的过程,而排序(Sort)则是将一组数据按照特定的规则进行排列的过程。
本实验旨在通过实际操作和实验验证,深入理解查找和排序算法的原理和应用。
二、查找算法实验1. 顺序查找顺序查找是最简单的查找算法之一,它的基本思想是逐个比较待查找元素与数据集合中的元素,直到找到目标元素或遍历完整个数据集合。
在本实验中,我们设计了一个包含1000个随机整数的数据集合,并使用顺序查找算法查找指定的目标元素。
实验结果显示,顺序查找的时间复杂度为O(n)。
2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,它要求待查找的数据集合必须是有序的。
二分查找的基本思想是通过不断缩小查找范围,将待查找元素与中间元素进行比较,从而确定目标元素的位置。
在本实验中,我们首先对数据集合进行排序,然后使用二分查找算法查找指定的目标元素。
实验结果显示,二分查找的时间复杂度为O(log n)。
三、排序算法实验1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单但低效的排序算法,它的基本思想是通过相邻元素的比较和交换,将较大(或较小)的元素逐渐“冒泡”到数列的一端。
在本实验中,我们设计了一个包含1000个随机整数的数据集合,并使用冒泡排序算法对其进行排序。
实验结果显示,冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。
2. 插入排序插入排序是一种简单且高效的排序算法,它的基本思想是将数据集合分为已排序和未排序两部分,每次从未排序部分选择一个元素插入到已排序部分的适当位置。
在本实验中,我们使用插入排序算法对包含1000个随机整数的数据集合进行排序。
实验结果显示,插入排序的时间复杂度为O(n^2)。
3. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法,它的基本思想是通过递归地将数据集合划分为较小和较大的两个子集合,然后对子集合进行排序,最后将排序好的子集合合并起来。
实验报告二分查找算法直接插入算法
实验四
二分查找法:
二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分,取a[n/2]与x做比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法中止;如果x<a[n/2],则只要在数组a的左半部分继续搜索x,如果x>a[n/2],则只要在数组a的右半部搜索x.
时间复杂度无非就是while循环的次数!
总共有n个元素,
渐渐跟下去就是n,n/2,n/4,....n/2^k(接下来操作元素的剩余个数),其中k就是循环的次数
由于你n/2^k取整后>=1
即令n/2^k=1
可得k=log2n,(是以2为底,n的对数)
所以时间复杂度可以表示O()=O(logn)
直接插入法;
在已经排序的数据的基础上,每一步将下一个待排序的记录,有序的插入到已经排好序的数据集中,直到将所有等待排序的记录全部插入为止。
直接插入排序是,一种最简单的插入排序方法,基本操作是将第i条记录插入到前面的第i-1条已排好序的记录中。
写一个直接插入排序法的函数名,包含参数。
写二个循环,在循环中应用直接插入算法:。
二分查找算法
二分查找算法二分查找算法是一种常见的查找方法,在计算机科学领域被广泛应用。
它的基本思想是通过将有序数组中间的元素与查找目标进行比较,缩小查找范围,最终定位目标元素的位置。
本文将深入探讨二分查找算法的实现原理、应用场景以及优化方法。
一、二分查找算法的基本原理二分查找又称折半查找,基本思想是在有序数组中查找特定元素。
它的实现原理是利用“分治思想”,将查找问题逐步缩小。
具体地,假设要查找的数组为a,查找范围为[left, right],目标元素是key,则二分查找的基本算法流程如下:1.计算数组中心元素下标mid,mid=(left+right)/2;2.将目标元素key与中心元素a[mid]进行比较,若相等,则返回mid;3.若key>a[mid],则在右半部分继续查找,即[left, right]变为[mid+1, right];4.若key<a[mid],则在左半部分继续查找,即[left, right]变为[left, mid-1];5.重复以上步骤,直到找到目标元素或者[left, right]变为空。
下面给出一个二分查找的示例代码:```int binarySearch(int a[], int left, int right, int key) { while (left <= right) {int mid = (left + right) / 2;if (a[mid] == key)return mid;else if (a[mid] < key)left = mid + 1;elseright = mid - 1;}return -1; //未找到}```二、二分查找算法的应用场景二分查找算法的时间复杂度为O(logn),即查找的时间随着数组元素个数的增加而增加的速度很慢,因此它适用于处理大量数据的情况,比如在搜索引擎中对关键词进行搜索;在数字密码破解中,通过二分查找可以快速猜测密码;在哈希表中,二分查找可用于快速定位元素位置等。
二分查找算法详解
二分查找算法详解二分查找算法也叫折半查找算法,是一种非常常用的查找算法。
二分查找算法适用于已经排序的数据集合,因为它可以很快地定位到要查找的数据的位置,适合于需要快速查找的运算场景。
本文详细介绍二分查找算法的实现原理、适用场景及使用方法。
一、算法实现原理二分查找算法的实现原理是通过不断地将更小的区间范围内执行二分操作,最终找到目标数据的位置。
它的实现相对简单,需要具备如下三个条件:1. 目标数据集合必须是已经排序的。
2. 二分查找算法必须始终约束在一个有序的区间范围内。
3. 二分查找算法必须是递归或者循环调用。
二分查找算法通过不断拆分原集合,并将查找范围不断缩小,直至找到目标数据,或者确定目标数据不存在于集合中。
具体实现方式如下:1. 首先取这个数组的中间位置,将这个位置上的值和目标值进行比较。
2. 如果这个位置上的值和目标值相等,算法要查找的目标已经找到。
3. 如果中间位置上的值大于目标值,那么查找范围应该在数组的左边,将数组左边的一半继续进行查找。
4. 如果中间位置上的值小于目标值,那么查找范围应该在数组的右边,将数组右边的一半继续进行查找。
5. 重复执行步骤 1 - 4,直到找到目标数据的位置,或者确定目标数据不存在于集合中。
二、适用场景二分查找算法适用于有序集合内的查找操作,因此在以下场景中可以使用该算法:1. 内存大小有限,数据无法全部加载到内存中直接查询,需要分批次查询。
2. 数据量相对较大,查询速度比较慢,需要提高查询效率。
3. 数据集合相对稳定不会经常发生变动。
三、使用方法二分查找算法可以通过循环或者递归两种方式来实现。
本文采用循环方式的实现方式进行介绍。
以在有序集合 [1, 3, 5, 7, 9, 11] 中查找元素 `5` 为例,具体实现过程如下:```python# 定义数据集合data = [1, 3, 5, 7, 9, 11]# 查找目标target = 5# 二分查找算法left, right = 0, len(data) - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2if data[mid] == target:print("找到了目标,目标在数组中的下标为:", mid) breakif data[mid] > target:right = mid - 1else:left = mid + 1if left > right:print("目标不在数组中")```通过以上代码可以看出,二分查找算法具有如下特点:1. 确定了数据集合的范围,可以缩小查找的范围。
实验十二 实现顺序和二分查找算法[管理资料]
实验十二实现顺序和二分查找算法[管理资料] 实验十二实现顺序和二分查找算法姓名:张就班级:09计算机一班学号:2009111111一、实验目的掌握顺序和二分查找算法的基本思想及其实现方法。
二、实验内容对给定的任意数组(设其长度为n),分别用顺序和二分查找方法在此数组中查找与给定值k相等的元素。
三、算法思想与算法描述1、顺序查找,在顺序表R[0..n-1]中查找关键字为k的记录,成功时返回找到的记录位置,失败时返回-1,具体的算法如下所示:int SeqSearch(SeqList R,int n,KeyType k){int i=0;while(i<n&&R[i].key!=k){printf("%d",R[i].key);i++;}if(i>=n)return -1;else{printf("%d",R[i].key);return i;}}2、二分查找,在有序表R[0..n-1]中进行二分查找,成功时返回记录的位置,失败时返回-1,具体的算法如下:int BinSearch(SeqList R,int n,KeyType k) {int low=0,high=n-1,mid,count=0;while(low<=high){mid=(low+high)/2;printf("第%d次查找:在[ %d ,%d]中找到元素R[%d]:%d\n",++count,low,high,mid,R[mid].key);if(R[mid].key==k)return mid;if(R[mid].key>k)high=mid-1;elselow=mid+1;}return -1;}四、实验步骤与算法实现#include<stdio.h>#define MAXL 100typedef int KeyType;typedef char InforType[10]; typedef struct{KeyType key;InforType data;}NodeType;typedef NodeType SeqList[MAXL]; int SeqSearch(SeqList R,int n,KeyType k) {int i=0;while(i<n&&R[i].key!=k){printf("%d",R[i].key);i++;}if(i>=n)return -1;else{printf("%d",R[i].key);return i;}}int BinSearch(SeqList R,int n,KeyType k) {int low=0,high=n-1,mid,count=0;while(low<=high){mid=(low+high)/2;printf("第%d次查找:在[ %d ,%d]中找到元素R[%d]:%d\n ",++count,low,high,mid,R[mid].key);if(R[mid].key==k)return mid;if(R[mid].key>k)high=mid-1;elselow=mid+1;}return -1;}int BinSearch1(SeqList R,KeyType k, int low,int high) {int mid;if(low>high)return -1;mid=(low+high)/2;if(k==R[mid].key)return mid;else if(k<R[mid].key)return BinSearch1(R,k,low,mid-1); elsereturn BinSearch1(R,k,mid+1,high); } void main(){SeqList R;int n=10;KeyType k=7;int a[]={1,5,3,4,2,6,7,11,9,10},i;for(i=0;i<n;i++)R[i].key=a[i];printf("\n");if((i=SeqSearch(R,n,k))!=-1)printf("\n元素%d的位置是%d\n",k,i); elseprintf("\n元素%d的位置不在表中\n",k); printf("\n");if((i=BinSearch(R,n,k))!=-1)printf("\n元素%d的位置是%d\n",k,i); elseprintf("\n元素%d的位置不在表中\n",k); printf("\n");if((i=BinSearch1(R,k,0,7))!=-1)printf("\n元素%d的位置是%d\n",k,i); elseprintf("\n元素%d的位置不在表中\n",k); printf("\n");}五、实验测试及结果程序完全正确的执行结果,如图所示:六、总结与体会通过这次在实现顺序和二分查找算法的过程中,让我对顺序和二分查找算法有了更多的了解。
顺序查找与二分查找对比
顺序查找与二分查找对比近年来,随着信息技术的迅猛发展,各行各业对于数据的处理和检索需求越来越大。
其中,查找是一种常见并且重要的操作。
在众多查找算法中,顺序查找和二分查找是两种常见的方法。
本文将对这两种查找算法进行对比,并探讨它们在实际应用中的优劣势。
一、顺序查找顺序查找,又称线性查找,是一种简单直观的查找方式。
它的基本思想是逐个比对待查找元素和列表中的元素,直到找到匹配的元素或遍历完整个列表。
顺序查找的实现相对简单,只需要从列表的第一个元素开始逐个比对即可。
然而,顺序查找的缺点也是很明显的。
随着待查找元素数量的增加,顺序查找的时间复杂度由O(1)线性增长至O(n),其中n为待查找元素的个数。
这意味着当数据量较大时,顺序查找的效率将大幅下降。
尤其是对于有序列表,顺序查找无法充分利用列表的有序性,在查找效率上存在明显的不足。
二、二分查找二分查找,又称折半查找,是一种高效的有序查找算法。
它利用了有序列表的特性,通过比较待查找元素与有序列表中间位置元素的大小关系,来确定待查找元素可能存在的区间,从而迅速缩小查找范围。
基于这个思想,二分查找可以将查找的时间复杂度从O(n)降低到O(log₂(n)),其中n为列表中元素的个数。
相比于顺序查找,二分查找的优势主要体现在高效性和适用范围上。
对于大规模有序列表,二分查找能够迅速定位目标元素,大大减少了查找的时间成本。
此外,在对近乎有序或近似有序列表进行查找时,二分查找仍能有较好的表现。
然而,二分查找也有其限制之处,它要求列表必须是有序的,这就增加了排序的前置操作,并且仅适用于静态列表,即在查找过程中列表不发生变化。
三、实际应用中的对比在实际应用中,选择合适的查找算法需要考虑到数据规模、数据的有序性以及查找的频率等因素。
下面针对不同场景进行对比:1. 对于小规模或基本有序的数据集合,顺序查找往往是一个简单而直接的选择。
顺序查找代码简单,易于实现,并且不要求待查找元素有序,适用于轻量级的查找操作。
实现二分搜索、合并排序、快速排序
1、实验题目实现二分搜索、合并排序、快速排序2、实验要求用分治法和递归技术实现上述问题,掌握设计有效算法的分治策略3、实验内容(问题描述、算法设计、算法效率)实现二分搜索A.问题描述:给定已排好序的n个元素a[0:n-1],现要在这n个元素中找出一给定元素x。
B.算法设计:在问题中,n个元素已经排好序,二分搜索算法的基本思想是将n个元素分成个数大致相同的两半,取a[n/2]与x作比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法终止;如果x<a[n/2],则只要在数组a的左半部继续按上方法搜索,直到搜索到x;如果x>a[n/2],则只要在数组a的右半部继续按上方法搜索,直到搜索x。
C.算法效率:每执行一次算法的while循环,待搜索数组的大小减少一半。
因此,在最坏情况下,while循环被执行了O[logn]次。
循环体内运算需要O[1]时间,因此整个算法在最坏情况下的计算时间复杂性为O[longn]。
D.代码:template<class Type>int BinarySeatch(Type a[],const Type& x,int n){ int left=0; int right = n-1;while(left<=right){int middle = (left+right)/2;if(x = = a[middle])return middle;if(x>a[middle])left=middle+1;else right = middle –1;}return –1;}实现合并排序A.问题描述:对n个元素进行排序。
B.算法设计:将待排序元素分成大小大致想通的两个子集合,分别对两个子集合进行排序,最终将排好序的子集合合并成所要求的排好序的集合。
C.算法效率:自然合并排序算法需要O(n)时间,算法MergeSort需要O(nlogn)时间。
D.代码:void mergesort(int a[],int n){int *b=new int[n];int s=1;while(s<n){mergepass(a,b,s,n);s+=s;mergepass(b,a,s,n);s+=s;}}void mergepass(int x[],int y[],int s,int n){int i=0;while(i<=n-2*s){merge(x,y,i,i+s-1,i+2*s-1);i=i+2*s;}if(i+s<n)merge(x,y,i,i+s-1,n-1);else for(int j=i;j<=n-1;j++) y[j]=x[j];}void merge(int c[],int d[],int l,int m,int r){int i=l,j=m+1,k=l;while((i<=m)&&(j<=r))if(c<=c[j])d[k++]=c[i++];else d[k++]=c[j++];if(i>m) for(int q=j;q<=r;q++)d[k++]=c[q];else for(int q=i;q<=m;q++)d[k++]=c[q];}实现快速排序A.问题描述:对n个数进行排序B.算法设计:对于输入的子数组a[p:r],按以下三个步骤进行排序。
二分查找与二分算法
二分查找与二分算法引言在计算机科学中,二分查找是一种常用的搜索算法,也被称为折半查找。
它是一种高效的查找算法,常用于有序数组中查找特定元素的位置。
二分查找的思想简单而直观,可以快速定位目标元素,降低查找的时间复杂度。
本文将介绍二分查找的原理、实现方法以及应用场景。
一、二分查找的原理二分查找是基于有序数组的特性进行查找的算法。
它的原理是通过比较数组中间位置的元素与目标元素的大小关系,缩小查找范围,直到找到目标元素或查找范围为空。
具体步骤如下:1. 确定查找范围的起始点和终点,通常为数组的起始位置和结束位置。
2. 计算查找范围的中间位置,通过取起始点和终点的平均值得到。
3. 比较中间位置的元素与目标元素的大小关系。
- 如果中间位置的元素等于目标元素,则查找成功,返回中间位置。
- 如果中间位置的元素大于目标元素,则将终点移动到中间位置的前一个位置,缩小查找范围。
- 如果中间位置的元素小于目标元素,则将起始点移动到中间位置的后一个位置,缩小查找范围。
4. 重复步骤2和步骤3,直到找到目标元素或查找范围为空。
二、二分查找的实现二分查找可以使用递归或迭代的方式实现。
以下是使用迭代方式实现的示例代码:```pythondef binary_search(arr, target):start = 0end = len(arr) - 1while start <= end:mid = (start + end) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:start = mid + 1else:end = mid - 1return -1```在以上代码中,`arr`表示有序数组,`target`表示目标元素。
通过不断更新起始点和终点的值,以及计算中间位置,可以实现二分查找。
三、二分查找的应用场景二分查找广泛应用于各种需要查找特定元素的场景,特别适用于有序数组。
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实验十二实现顺序和二分查找算法[管理资料] 实验十二实现顺序和二分查找算法姓名:张就班级:09计算机一班学
号:2009111111
一、实验目的
掌握顺序和二分查找算法的基本思想及其实现方法。
二、实验内容
对给定的任意数组(设其长度为n),分别用顺序和二分查找方法在此数组中查找与给定值k相等的元素。
三、算法思想与算法描述
1、顺序查找,在顺序表R[0..n-1]中查找关键字为k的记录,成功时返回找到的记录位置,失败时返回-1,具体的算法如下所示:
int SeqSearch(SeqList R,int n,KeyType k)
{
int i=0;
while(i<n&&R[i].key!=k)
{
printf("%d",R[i].key);
i++;
}
if(i>=n)
return -1;
else
{
printf("%d",R[i].key);
return i;
}
}
2、二分查找,在有序表R[0..n-1]中进行二分查找,成功时返回记录
的位置,失败时返回-1,具体的算法如下:
int BinSearch(SeqList R,int n,KeyType k) {
int low=0,high=n-1,mid,count=0;
while(low<=high)
{
mid=(low+high)/2;
printf("第%d次查找:在[ %d ,%d]中找到元素R[%d]:%d\n
",++count,low,high,mid,R[mid].key);
if(R[mid].key==k)
return mid;
if(R[mid].key>k)
high=mid-1;
else
low=mid+1;
}
return -1;
}
四、实验步骤与算法实现
#include<stdio.h>
#define MAXL 100
typedef int KeyType;
typedef char InforType[10]; typedef struct
{
KeyType key;
InforType data;
}NodeType;
typedef NodeType SeqList[MAXL]; int SeqSearch(SeqList R,int n,KeyType k) {
int i=0;
while(i<n&&R[i].key!=k)
{
printf("%d",R[i].key);
i++;
}
if(i>=n)
return -1;
else
{
printf("%d",R[i].key);
return i;
}
}
int BinSearch(SeqList R,int n,KeyType k) {
int low=0,high=n-1,mid,count=0;
while(low<=high)
{
mid=(low+high)/2;
printf("第%d次查找:在[ %d ,%d]中找到元素R[%d]:%d\n ",++count,low,high,mid,R[mid].key);
if(R[mid].key==k)
return mid;
if(R[mid].key>k)
high=mid-1;
else
low=mid+1;
}
return -1;
}
int BinSearch1(SeqList R,KeyType k, int low,int high) {
int mid;
if(low>high)
return -1;
mid=(low+high)/2;
if(k==R[mid].key)
return mid;
else if(k<R[mid].key)
return BinSearch1(R,k,low,mid-1); else
return BinSearch1(R,k,mid+1,high); } void main(){
SeqList R;
int n=10;
KeyType k=7;
int a[]={1,5,3,4,2,6,7,11,9,10},i;
for(i=0;i<n;i++)
R[i].key=a[i];
printf("\n");
if((i=SeqSearch(R,n,k))!=-1)
printf("\n元素%d的位置是%d\n",k,i); else
printf("\n元素%d的位置不在表中\n",k); printf("\n");
if((i=BinSearch(R,n,k))!=-1)
printf("\n元素%d的位置是%d\n",k,i); else
printf("\n元素%d的位置不在表中\n",k); printf("\n");
if((i=BinSearch1(R,k,0,7))!=-1)
printf("\n元素%d的位置是%d\n",k,i); else
printf("\n元素%d的位置不在表中\n",k); printf("\n");
}
五、实验测试及结果
程序完全正确的执行结果,如图所示:
六、总结与体会
通过这次在实现顺序和二分查找算法的过程中,让我对顺序和二分查找算法有了更多的了解。
查找根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素或(记录)的操作,应用十分广泛。
顺序查找是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。
二分查找也称为折半查找要求线性表中的结点必须己按关键字值的递增或递减顺序排列。
它首先用要查找的关键字k与中间位置的结点的关键字相比较,这个中间结点把线性表分成了两个子表,若比较结果相等则查找完成;若不相等,再根据k与该中间结点关键字的比较大小确定下一步查找哪个子表,这样递归进行下去,直到找到满足条件的结点或者该线性表中没有这样的结点。
在学习过程中,善于发现,会找到更多的捷径。