第3章查找与排序1

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查找与排序算法方案

2.2 折半查找
如果从文件中读取的数据记录的关键字是有序排列的，则可以用一种效率更高的查找方法来查找文件中的记录，这就是折半查找法，又称为二分搜索。
折半查找的基本思想是：减小查找序列的长度，分而治之地进行关键字的查找。它的查找过程是：先确定待查找记录的所在的范围，然后逐渐缩小查找的范围，直至找到该记录为止（也可能查找失败）。
2.1 顺序查找
如果一个文件具有n个连续的记录，可将该文件读到内存中的一个顺序表中进行各种操作。顺序查找就是在文件的关键字集合key[1,2,...,n]中找出与给定的关键字key相等的文件记录。如图2-2所示，磁盘中有这样一个顺序文件。对文件中记录的查找就是对其关键字的查找，找到了关键字就找到了该关键字对应的那条记录。
直接插入排序的基本思想是：第i趟排序将序列中的第 i+1个元素ki&) 中的合适的位置，使得插入后的序列仍然保持按值有序。
2.5 选择排序
选择排序(selection sort)也是一种比较常见的排序方法。它的基本思想是：第i趟排序从序列的后n-i+1（i=1,2,…,n-1）个元素中选择一个最小的元素，与该n-i+1个元素的最前面那个元素进行位置交换，也就是与第i个位置上的元素进行交换，直到 i=n-1。直观地讲，每一趟的选择排序就是从序列中未排好顺序的元素中选择一个最小的元素，将该元素与这些未排好顺序的元素的第一个元素交换位置。
2.3 排序的概述
对于文件而言，排序可以理解为：根据文件记录的关键字的值的递增或者递减关系将文件的记录的次序进行重新排列的过程。排序后的文件记录一定是按关键字值有序排列的。例如最开始从磁盘中读出的文件如图2-5所示。
2.4 直接插入排序

第三章计算机检索基础知识

1. 2. 3. 4.
5.
在实践中，需要根据课题的具体要求，合理调节查全率和查准率，保证检索效果相对较优。通常采用以下方法进行调节：若要提高查全率，进行扩检，可按如下方法调整检索：选全同义词并以“OR”方式与原词连接后加入到检索式中；降低检索词的专指度，找出一些检索词的上位词或相关词；采用分类号进行检索；删除某个不甚重要的概念组面，减少“AND”运算；取消某些过严的限制符，如字段限制符等。
（4）同一事物名词的单复数、不同词性、英美语的不同形式单数复数名词动词 computer computers composition composite 英拼 colour fibre 美拼 color fiber （5）隐含概念扩展隐含概念是显见主题的更确切的表达。 “一个取代高残杀菌剂的理想品种” 隐含了“高效低毒杀菌剂”或“高效低毒农药”
下位词：下位概念扩展法：概念分析的树形展开法如：汽车卡车轿车货车等
所有图书馆用户能够在校外使用天津高校文献信息中心的电子资源，比如超星电子图书、维普期刊全文数据库、EBSCO电子期刊等。 IP通远程访问系统已开通 IP通用户登录方法：首先要确保您使用的网络是非教育网。 WEB方式用户请登录 / 客户端软件用户请登录
1. 2. 3. 4. 5.
提高检索词的专指度，找出一些检索词的下位词或专指性较强的相关词；增加概念组面，用“AND”连接一些进一步限定主题概念的相关检索项；限制检索词出现的可检字段；利用文献外表特征限制，如：文献类型、出版年代、语种、作者等；用逻辑非“NOT”来排除一些无关的检索项。
截词检索
邻近检索限制检索加权检索检索词的确定

查找排序PPT课件

low=1; high=n;
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*/
若k==r[mid].key，查找成功若k<r[mid].key，则high=mid-1 若k>r[mid].key，则low=mid+1
❖重复上述操作，直至low>high时，查找失败特点：比顺序查找方法效率高。最坏的情况下，需要比较 log2n次。
8
折半查找举例：已知如下11个元素的有序表：
low
mid
( 08, 14, 23, 37, 46, 55, 68, 79,
low mid
high=mid-1
( 08, 14, 23, 37, 46, 55, 68, 79,
low=mid+1
high
mid
( 08, 14, 23, 37, 46, 55, 68, 79,
low
mid
( 08, 14, 23, 37, 46, 55, 68, 79,
5
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？
分析：查找第1个元素所需的比较次数为1；查找第2个元素所需的比较次数为2； …… 查找第n个元素所需的比较次数为n；
总计全部比较次数为：1＋2＋…＋n = (1+n)n/2 因为是计算某一个元素的平均查找次数，还应当除以n，（假设查找任一元素的概率相同）即： ASL＝（1＋n）/2 ，时间效率为 O(n)

数据结构（C语言版）（第2版）课后习题答案

数据结构（C语言版）（第2版）课后习题答案数据结构（C语言版）（第2版）课后习题答案目录第1章绪论1 第2章线性表5 第3章栈和队列13 第4章串、数组和广义表26 第5章树和二叉树33 第6章图43 第7章查找54 第8章排序65 第1章绪论1．简述下列概念：数据、数据元素、数据项、数据对象、数据结构、逻辑结构、存储结构、抽象数据类型。

答案：数据：是客观事物的符号表示，指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。

如数学计算中用到的整数和实数，文本编辑所用到的字符串，多媒体程序处理的图形、图像、声音、动画等通过特殊编码定义后的数据。

数据元素：是数据的基本单位，在计算机中通常作为一个整体进行考虑和处理。

在有些情况下，数据元素也称为元素、结点、记录等。

数据元素用于完整地描述一个对象，如一个学生记录，树中棋盘的一个格局（状态）、图中的一个顶点等。

数据项：是组成数据元素的、有独立含义的、不可分割的最小单位。

例如，学生基本信息表中的学号、姓名、性别等都是数据项。

数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。

例如：整数数据对象是集合N={0，±1，±2，。

}，字母字符数据对象是集合C={‘A’，‘B’，。

，‘Z’，‘a’，‘b’，。

，‘z’}，学生基本信息表也可是一个数据对象。

数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

换句话说，数据结构是带“结构”的数据元素的集合，“结构”就是指数据元素之间存在的关系。

逻辑结构：从逻辑关系上描述数据，它与数据的存储无关，是独立于计算机的。

因此，数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。

存储结构：数据对象在计算机中的存储表示，也称为物理结构。

抽象数据类型：由用户定义的，表示应用问题的数学模型，以及定义在这个模型上的一组操作的总称。

具体包括三部分：数据对象、数据对象上关系的集合和对数据对象的基本操作的集合。

2．试举一个数据结构的例子，叙述其逻辑结构和存储结构两方面的含义和相互关系。

第三章 3.1查询概述

1.（18）假设有一组数据：工资为 800 元，职称为“讲师”，性别为“男”，在下列逻辑表达式中结果为“假”的是（）。

A）工资>800 AND 职称="助教" OR 职称="讲师" B）性别="女" OR NOT 职称="助教"C）工资=800 AND (职称="讲师" OR 性别="女") D）工资>800 AND (职称="讲师" OR 性别="男")2. 18,条件”Not >工资额>2000”的含义是A>选择工资额大于2000的记录B>选择工资额小于2000的记录C>选择除了工资额大于2000之外的记录D>选择除了字段工资额之外的字段,且大于2000的记录3. (18)将表A的记录复制到表B中，且不删除表B中的记录，可以使用的查询是A) 删除查询 B) 生成表查询C) 追加查询D) 交叉表查询4. （19）在一个Access的表中有字段“专业”，要查找包含“信息”两个字的记录，正确的条件表达式是______。

A）=left([专业],2)= "信息" B）like "*信息*"C）="信息*" D）Mid([专业],1,2,)= "信息" 5.（20）如果在查询的条件中使用了通配符方括号“[ ]”，它的含义是______。

A）通配任意长度的字符B）通配不在括号内的任意字符C）通配方括号内列出的任一单个字符D）错误的使用方法6. （19）下面显示的是查询设计视图的“设计网格”部分：从所显示的内容中可以判断出该查询要查找的是A）性别为“女”并且1980以前参加工作的记录B）性别为“女”并且1980以后参加工作的记录C）性别为“女”或者1980以前参加工作的记录D）性别为“女”或者1980以后参加工作的记录7.（20）若要查询某字段的值为“JSJ”的记录，在查询设计视图对应字段的准则中，错误的表达式是A）JSJ B）”JSJ”C）”*JSJ”D）Like “JSJ”8. （19）在下图中，与查询设计器的筛选标签中所设置的筛选功能相同的表达式是A．成绩表.综合成绩>=80 AND成绩表.综合成绩=<90B．成绩表.综合成绩>80 AND成绩表.综合成绩<90 C．80<=成绩表.综合成绩<=90 D．80<成绩表.综合成绩<909.（20）下图中所示的查询返回的记录是A．不包含80分和90分B．不包含80至90分数段C．包含80至90分数段D．所有的记录10.（18）若在“tEmployee”表中查找所有姓“王”的记录，可以在查询设计视图的准则行中输入A）Like "王" B）Like "王*" C）="王" D）="王*"11.（26）下列不属于操作查询的是A）参数查询B）生成表查询C）更新查询D）删除查询12.（17）将表A的记录添加到表B中，要求保持表B中原有的记录，可以使用的查询是______。

查找与排序

快速排序（不稳定）快速排序（不稳定）基本思想：
通过一趟排序，将待排序记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录进行排序，以达到整个序列有序
具体过程：
附设两个指针low和high ,它们的初值分别为low和high，设枢轴记录的关键字为 pivotKey，则首先从high所指位置起向前搜索找到第一个关键字小于pivotKey的记录和枢轴记录互换，然后从low所指位置起向后搜索，找到第一个关键字大于pivotKey的记录和枢轴记录互换，重复这两步知道low=high为止。
6．BST 的查找分析 BST 上查找过程与折半查找类似，是从根结点到所找到结点的一条路径。与给定值上查找过程与折半查找类似，是从根结点到所找到结点的一条路径。比较次数等于该路径长度+1（即结点所在层次数），最大层次数不超过树的深度。），最大层次数不超过树的深度比较次数等于该路径长度（即结点所在层次数），最大层次数不超过树的深度。但长度为n的折半查找表对应的判定树是唯一的。而含有个结点的个结点的BST却不唯一。却不唯一。但长度为的折半查找表对应的判定树是唯一的。而含有n个结点的的折半查找表对应的判定树是唯一的却不唯一 45 24 12 37 (a) (45, 24, 53, 12, 37, 93) 53 93 12 24 37 45
3. BST的插入插入原则：记下查找不成功时比较的最后一个结点的位置，将插入结点作为该结点的左或右孩子。
4. BST的生成从空的二叉排序树开始，每输入一个结点数据，就调用一次插入算法，将它插入到当前已经生成的二叉排序树中
5． BST的删除删除的原则：删除的原则：删除某个结点后仍保持BST的特性。设：被删除结点为p(指针p所指结点）其双亲结点为parent。具体做法：具体做法：删除操作必须首先进行查找操作，查找时令p指向被删除结点，parent为其双亲结点。若p被找到，则在删除结点p的同时应保证BST性质不变。

第三章查询

3.3 创建交叉表查询 :
例3.8 在“教学管理设计”数据库中，创建“各系各职称教师人数统计交叉表查询”。以“教师”表为数据源，行标题为“系别”字段，列标题为“职称” 值为教师人数。
3.4 创建参数查询:
例3.9 在“教学管理设计”数据库中，创建“输入起止工作时间教师参数查询”。以“教师”表为数据源，通过输入起止工作时间，查询在该时间段内参加工作的教师。结果显示“教师”表全部字段，提示分别为：“请输入起始时间”、“请输入终止时间：”。
2、创建总计查询：
例3.5 在“教学管理设计”数据库中，创建“各系教师人数统计”。以“教师” 表为数据源，统计每个系各有多少名教师，结果显示“系别”和“教师人数” 字段。例3.6 如果学生表中的“学生编号”的前面4位数字表示学生所在的班级号。统计每个班级的总人数以及学生的平均年龄，结果显示“班级”、“学生人数” 和“平均年龄”字段。例3.7 以“学生”、“课程”、“选课成绩”表为数据源，创建总计查询。查询结果要求显示：“学生编号”、“学生姓名”、“合格门数”、“总获学分” 及“所差学分”字段。
3.6.4数据查询
例3.20 以所创建的“学生”为例，设计如下SELECT查询。（1）从学生表中筛选出所有学生记录，结果显示所有的字段，按“系别”升序、 “年龄”降序排序。（2）从学生表中筛选出年龄在20到23岁的所有学生记录，结果显示“姓名”、 “年纪”字段，将“年纪”字段重命名为“年龄”。（3）从学生表中筛选出信息、数学、计算机系的学生记录，结果显示“姓名”、 “性别”、“系别”字段。（4）从学生表中筛选姓“刘”的学生记录，结果显示“姓名”、“学号”、 “性别”字段。（5）统计学生表中男、女学生各有多少名，结果显示“性别”、“人数”字段。（6）从学生、课程、选课成绩表中查询不及格的成绩信息，结果显示“学生编号”、“姓名”、“课程名称”、“学分”和“成绩”字段。

C语言课件(查找和排序)

printf("OK! The list has been constructed:\n"); for (i=0;i<len;i++) printf("%-4d",list[i]);
查找与排序
简单选择排序
简单选择排序
续
printf("\nTo sort...\n");
for (i=0;i<len-1;i++) { min=i; for (j=i+1;j<len;j++) if (list[min]>list[j]) min=j; tmp=list[i]; list[i]=list[min]; list[min]=tmp; }
printf("Finished! The list has been sorted:\n"); for (i=0;i<len;i++) printf("%-4d",list[i]);
}
查找与排序
冒泡排序
冒泡排序
将相邻两个数比较，把小的调到前面，大数放到后面。
78 45 32 10 29 80 92 8 61 55 45 78 32 10 29 80 92 8 61 55 45 32 78 10 29 80 92 8 61 55 45 32 10 78 29 80 92 8 61 55 45 32 10 29 78 80 92 8 61 55 45 32 10 29 78 80 92 8 61 55 45 32 10 29 78 80 92 8 61 55 45 32 10 29 78 80 8 92 61 55 45 32 10 29 78 80 8 61 92 55 45 32 10 29 78 80 8 61 55 92 32 10 29 45 78 8 61 55 80 92 10 29 32 45 8 61 55 78 80 92

查找和排序的基本操作

实践教学*******************软件学院2012学年秋季学期上机实验报告册课程名称： ___________________________实验名称： ___________________________指导教师： ___________________________小、组成员. ******************** ******************** **********查找和排序一.实验目的1•熟悉并掌握二分查找算法；2. 熟悉并掌握起泡排序算法；3. 熟悉并掌握简单选择算法；4. 熟悉并掌握直接插入排序算法；5. 熟悉并掌握二分插入排序算法；6. 熟悉并掌握快速排序算法；二.实验内容和原理1•二分查找算法二分查找算法的思路：初始状态：假设表长为n, low、high和mid分别指向待查元素所在区间的下界、上界和中点，key为给定值，初始时，令low=0,high=n-1,mid=(low+high)/2 让key与mid指向的记录比较若key==r[mid].key，查找成功，算法结束；若key<r[mid].key，贝U high=mid-1 ;若key>r[mid].key，贝U low=mid+1 ;重复上述操作，直至low>high时，查找失败。

2•起泡排序算法起泡排序的思路：首先将第一个记录的关键字和第二个记录的关键字进行比较，若为逆序(即L.r[1].key>L.r[2].key )，则将两个记录交换之，然后比较【第二个记录和第三个记录】的关键字。

以此类推，直至第n-1个记录和第n个记录的关键字进行过比较为止。

上述过程称做第一趟起泡排序，其结果使得关键字最大的记录被安置到最后一个记录的位置上，然后进行第二趟起泡排序，对前n-1个记录进行同样操作，其结果是使关键字次大的记录被安置到第n-1个记录的位置上。

一般地，第i躺起泡排序是从L.r[1]到L.r[n-i+1]以此比较相邻两个记录的关键字，并在“逆序”时交换相邻记录，其结果是这n-i+1个记录中关键字最大的记录被交换到第n-i+1的位置上。

第三章文献信息检索基本原理及方法

标题词语言关键词语言单词语言叙词语言检索语言
主题语言由于不同概念相交就会形成一个新概念，形成一个新概念，这个新概念是组配前各概念的下位概念。电子” 下位概念。如：“电子”和信息”组配产生电子信息。 “信息”组配产生电子信息。同级词间不同概念并组配结果，可提高查准率。组配结果，可提高查准率。列也会形成一个新概念，这个新概念是组配前各概念的上位概念。前各概念的上位概念。数字计算机” 如“数字计算机”和“模拟计算机” 拟计算机”组培后得到“计算机”这一新的计算机” 是不同级词间的组配，是不同级词间的组配，是用上位概念。组配结果，上位概念。组配结果，时间、时间、空间和学科范围某一提高查全率。提高查全率。方面的属性进行限定的一种概念关系。建筑物” 概念关系。如：“建筑物”为主体事物，设计” 主体事物，“设计”为某个方组配结果被限定为“ 面，组配结果被限定为“建筑物设计”这个新概念，筑物设计”这个新概念，组配结果可使检索到的文献专指度和查全率提高。和查全率提高。
3.1.1 文献信息检索的基本含义一、文献信息检索的基本含义
“检索”即“查找”之意。信息检索，是将信息按照一定的方式检索”即“查找”之意。信息检索信息检索，是将信息按照一定的方式组织、存储起来，并针对用户的需要查找所需信息的过程。因此信息检索包含了信息的存储和检索两个不可分的部分。我们通常所说的信息检索是指狭义的信息检索，即从检索工具和检索系统中查找所需信息的过程及其所采取的一系列方法和策略。
手工检索和计算机检索的关系：手检是基础，机检是发展方向。手工检索和计算机检索的关系：手检是基础，机检是发展方向。
3.1.2 文献信息检索的类型按检索要求划分：按检索要求划分：相关性检索——是系统不直接回答用户所提出的相关性检索技术问题本身，而是只提供与之相关的文献供用户参考。确定性检索——是以数据或事实为检索对象，系确定性检索统要直接问答用户提出的技术问题，即直接提供用户需要的确切的数据或事实。

列出常见的查找和排序方法

列出常见的查找和排序方法主题：常见的查找和排序方法查找和排序是计算机科学中最基本和常见的问题之一。

在处理大量数据时，高效的查找和排序算法可以大大提高计算效率和性能。

本文将详细介绍常见的查找和排序方法，并逐步回答与之相关的问题。

一、查找方法1. 顺序查找（Sequential Search）：从头到尾逐一比较，直到找到目标元素或搜索结束。

对于无序数据集合，顺序查找是一种简单但低效的方法。

问题1：顺序查找的时间复杂度是多少？- 回答1：顺序查找的时间复杂度为O(n)，其中n是数据集合的大小。

2. 二分查找（Binary Search）：对有序数据集合，每次将待查找范围缩小一半，直到找到目标元素或搜索结束。

由于每次都可以排除一半的数据，二分查找是一种高效的查找算法。

问题2：二分查找要求数据集合必须有序吗？- 回答2：是的，二分查找要求数据集合必须有序，才能通过每次排除一半的方式进行查找。

3. 散列查找（Hashing）：根据关键字直接计算出元素在数据集合中的位置，通过查找该位置的元素来判断是否找到目标元素。

散列查找在理想情况下可以达到常数时间复杂度。

问题3：散列查找的时间复杂度是多少？- 回答3：散列查找的时间复杂度为O(1)，但在一些情况下，散列函数可能会产生冲突，导致查找的时间复杂度变为O(n)。

二、排序方法1. 冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果顺序不对则交换位置，重复这个过程直到整个数据集合排序完成。

问题4：冒泡排序的时间复杂度是多少？- 回答4：冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是数据集合的大小。

2. 插入排序（Insertion Sort）：将数据集合分为已排序和未排序两部分，逐个将未排序元素插入已排序部分的合适位置，直到整个数据集合排序完成。

问题5：插入排序有什么优化方法？- 回答5：可以使用二分查找找到插入位置，从而减少比较和移动的次数，提高插入排序的效率。

计算机软件基础(孟彩霞)第4章查找和排序

1 ASL = ∑ i = n + 1 2 i =1 n
n
第4章查找和排序
4.1.2 折半查找如果查找表中的记录按关键字有序,则可以采用一种高效率的查找方法——折半查找,也称二分查找. 折半查找的基本思想是:对于有序表,查找时先取表中间位置的记录关键字和所给关键字进行比较,若相等,则查找成功;如果给定值比该记录关键字大,则在后半部分继续进行折半查找;否则在前半部分进行折半查找,直到找到或者查找范围为空而查不到为止.
第4章查找和排序
if (k==A[mid].key) return mid; /*查找成功,返回被查元素在表中的相对位置*/ else if(k>A[mid].key) low=mid+1; else high=mid1; } return 1; } /*查找失败,返回1*/
第4章查找和排序
第4章查找和排序
算法4-3 折半查找算法. #define MAXLEN n int binsearch(DATATYPE A[], int k) { int low,mid,high; low=0; high=MAXLEN1; while (low<=high) { mid=(low+high)/2;
第4章查找和排序
若我们对查找表只作查找运算,则称该表为静态查找表.若对查找表既允许进行查找运算,又允许进行插入和删除运算,则称该表为动态查找表.前一节介绍的查找方法主要适用于静态查找表的查找,所以可称其为静态查找算法.对于动态查找表,为了能在其上方便地进行插入和删除操作,应寻求相应的动态查找算法.动态查找算法又常称为符号表算法,因为编译程序,汇编程序和其它系统子程序都广泛使用这种算法去监视和记录用户所定义的符号.为满足这种要求,需采用树表, 包括二叉排序树,二叉平衡树,B 树,B+ 树,键树, 这里我们只介绍二叉排序树的查找.

文献信息检索实用教程第三版第3章文献信息检索的类型、语言及工具

新世纪应用型高等教育基础类课程规划教材
文献信息检索实用教程 (第三版）
目录
CONTENTS
第3章文献信息检索的类型、语言及工具
3. 1 文献信息检索的类型 3. 2 文献信息检索的语言 3. 3 文献信息的检索工具 3. 4 文献信息检索的意义和作用 3. 5 文献信息检索的发展趋势
第3章文献信息检索的类型、语言及工具
3.检索工具的类型
3. 3 文献信息的检索工具
01 控制一检索性工具
02 资料一参考性工具
03
文献一全文型检索工具
第3章文献信息检索的类型、语言及工具
4.检索工具的结构
3. 3 文献信息的检索工具
文前栏目
主体部分
附属部分
第3章文献信息检索的类型、语言及工具
第3章文献信息检索的类型、语言及工具
3. 1 文献信息检索的类型
1.按检索对象划分
文献检索数据检索事实检索
2.按检索手段划分
手工检索机械检索计算机检索
3.按检索途径划分
直接检索间接检索
4.按检索载体划分
文献信息检索非文献信息检索
第3章文献信息检索的类型、语言工具3. 2 文献信息检索的语言
第3章文献信息检索的类型、语言及工具
3.2.2.检索语言的类型
3. 2 文献信息检索的语言
第3章文献信息检索的类型、语言及工具
3. 2 文献信息检索的语言
3.2.3.检索语言的功能
（1）（2）（3）
对信息的内容特征及某些外在特征加以标引.赋子其检索标识.保证不同的标引者表述信息特征的一致性。
一般情况下.检索工具必须具备以下四个基本条件: (1)必须详细记录文献的外在特征和内容特征。 (2)必须具有既定的检索标识.如主题词、分类号、作者姓名和文献序号等。 (3)必须根据标识的顺序.系统地、科学地排列文献.使其成为一个有机的整体。 (4)能够提供多种检索途径。

03.查找和排序

从例子可见：
哈希函数只是一种映象，所以哈希函数的设定很灵活，只要使任何关键字的哈希函数值都落在表长允许的范围之内即可冲突：key1≠key2，但H(key1)=H(key2)的现象叫~ 同义词：具有相同函数值的两个关键字，叫该哈希函数的~ 哈希函数通常是一种压缩映象，所以冲突不可避免，只能尽量减少；同时，冲突发生后，应该有处理冲突的方法
1 5
2 13
3 19
4 21
5 37
6 56
7 64
8 75
9 80
10 88
11 92
high low 1 5 2 13 3 19 4 21 5 37 6 56 6 3 2 1 4 5 7 8 9 10 11 7 64 8 75 9 80 10 88 11 92
判定树：
算法评价
判定树：描述查找过程的二叉树叫~ 有n个结点的判定树的深度为log2n+1 折半查找法在查找过程中进行的比较次数最多不超过其判定树的深度折半查找的ASL
查找
查找——也叫检索，是根据给定的某个值，在表中确定一个关键字等于给定值的记录或数据元素关键字——是数据元素中某个数据项的值，它可以标识一个数据元素对含有 n 个记录的表， ASL = ∑ p c 查找方法评价
n i =1 i i n 查找速度其中： p i 为查找表中第 i个元素的概率，∑ p i = 1 i =1 占用存储空间多少 c i 为找到表中第 i个元素所需比较次数算法本身复杂程度平均查找长度ASL(Average Search Length)：为确定记录在表中的位置，需和给定值进行比较的关键字的个数的期望值叫查找算法的~
链地址法
例表长为11的哈希表中已填有关键字为17，60，29的记录， H(key)=key MOD 11,现有第4个记录，其关键字为38，按三种处理冲突的方法，将它填入表中 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 60 17 29 38 (1) H(38)=38 MOD 11=5 冲突

计算机软件技术基础习题解答(第四版)

内容简介
本书是《计算机软件技术基础（第四版）》的辅助教材，给出了《计算机软件技术基础（第四版）》中所有习题的参考解答，并对有些习题给出了详细分析；此外，还给出了一些补充习题及解答与分析。
作者简介
徐士良清华大学教授，已出版多种教材。
图书目录
第1章预备知识1 第2章基本数据结构及其运算8 第3章查找与排序技术129 第4章资源管理技术143 第5章数据库设计技术150 第6章编译技术概述159 第7章应用软件设计与开发技术162
谢谢观看
计算机软件技术基础习题解答（第四版）
20xx年清华大学出版社出版的图书
01 推荐
03 作者简介
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02 内容简介 பைடு நூலகம்4 图书目录
《计算机软件技术基础习题解答（第四版）》是2017年12月1日清华大学出版社出版的图书，作者是徐士良、葛兵。
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本书是作者根据多年的教学实践与科技开发的经验编写的。结合作者编写的《计算机软件技术基础（第四版）》，能帮助读者尽快掌握该课程的内容。

数据结构查找与排序

数据结构查找与排序在计算机科学中，数据结构的查找与排序是非常重要的操作。

它们就像是我们日常生活中整理物品和寻找东西的方法，只不过是在数字世界里进行的。

先来说说查找。

查找就是在一堆数据中找到我们想要的那个特定元素。

想象一下，你有一个装满各种书籍的书架，要找到一本特定的书，这就是查找。

在计算机中，数据的存储方式有很多种，比如数组、链表、树等等，不同的数据结构会影响查找的效率。

数组是一种常见的数据结构，它就像是一排整齐排列的盒子。

要在数组中查找一个元素，我们可以从第一个元素开始，一个一个地比较，直到找到目标元素。

这种方法叫做顺序查找。

但如果数组是有序的，也就是元素按照从小到大或者从大到小的顺序排列，那就可以使用二分查找。

二分查找就像是猜数字游戏，先猜中间的数字，如果不对，就根据大小关系在另一半继续猜，这样每次都能把范围缩小一半，查找的速度会快很多。

链表呢，它更像是一串珠子，每个珠子都知道下一个珠子在哪里。

在链表中查找元素，也需要从头开始一个一个地比较，所以查找效率相对较低。

但是链表在插入和删除元素时比较方便。

再来说说树这种数据结构。

二叉搜索树是一种常见的树结构，它的特点是左子树的所有节点值都小于根节点，右子树的所有节点值都大于根节点。

这样在查找时，根据要查找的值和根节点的大小关系，就可以选择往左子树还是右子树查找，效率比顺序查找高很多。

接下来谈谈排序。

排序就是把一组无序的数据按照一定的规则排列成有序的。

比如，我们有一组数字：5，1，3，2，4，要把它们从小到大排列成 1，2，3，4，5，这就是排序。

冒泡排序是一种简单的排序方法。

它就像水里的泡泡，每次比较相邻的两个元素，如果顺序不对就交换位置，一轮下来最大的元素就会“浮”到最后。

经过多次这样的操作，数据就排好序了。

插入排序则像是整理扑克牌。

每次新拿到一张牌，就把它插入到已经排好序的部分中的合适位置。

快速排序是一种效率很高的排序算法。

它先选择一个基准元素，把数据分成小于基准和大于基准的两部分，然后对这两部分分别排序。

第三章文献信息检索的基本知识

第三章文献信息检索基本知识随着信息技术的发展，互联网的应用得到广泛普及，信息环境发生了相当大的变化，应用现代化技术手段获取各种信息、知识成为高等院校师生与广大科技工作者的一种必备知识和技能。

为此，首先就必须了解文献信息检索的基本知识。

第一节信息检索的基本原理一、信息检索的概念信息检索（Information Retrieval）全称为“信息存储与检索”（Information Storage and Retrieval），其概念有广义和狭义之分。

广义上认为，信息检索包括文献信息的存储和检索两个方面，即一个完整的信息检索系统由信息存储子系统和信息检索子系统两部分组成。

信息存储子系统：首先对一定数量的信息进行筛选，把能够描述文献信息的外部特征和内部特征进行加工、整理，使之有序化，形成信息特征标识集合，然后将之存储在某种载体上，编制成为检索工具或建立一个数据库。

信息检索子系统：根据信息用户的特定需求，对用户需求进行主题分析，利用一定的检索方法和检索技术，对存储子系统中的特征标识进行比对，把需要的文献线索或知识信息从系统中查找出来的过程，即信息检索。

这就是通常人们所说的信息检索过程，也就是狭义上的信息检索。

信息存储与信息检索是意义不同却又相互联系、相互依存、不可分割的两个过程。

信息存储是为了检索，信息检索又必须先有信息存储。

如果没有存储，检索就无法实现；没有检索，信息存储也就变得没有意义。

所以说存储是检索的前提和基础，检索是存储的目的。

信息检索系统的工作原理如图3-1所示。

图3-1 信息检索系统的工作原理二、信息检索的类型信息检索可以按不同的划分标准划分为不同的类型。

（一）、根据检索内容划分根据检索信息内容不同可划分为文献信息检索、事实信息检索和数据信息检索。

1、文献信息检索（document retrieval ）：是以文献（包括目录、索引、文摘等二次文献或全文）为检索对象，查找有关文献的出处和收藏处等信息，都属于文献信息检索范畴。

算法设计与分析4第三部分第三章

第三部分第三章蛮力法
分析该算法的效率：分析该算法的效率： S1：确定输入规模的参数为n S1：确定输入规模的参数为n S2：基本操作是内层循环体中的比较运算 S2： S3：基本操作次数的计算：外层循环执行次数为N S3：基本操作次数的计算：外层循环执行次数为N-1 内层循环执行次数为N 我们可以用求和公式给出：次，内层循环执行次数为N-i-1次，我们可以用求和公式给出： =n(nC(n)= n − 2 n −1 =n(n-1)/2∈θ(n2)
第三部分第三章蛮力法
排序问题是我们经常见到的，当前，排序问题是我们经常见到的，当前，人们已经开发出了几十种排序方法。发出了几十种排序方法。 1、选择排序排序思想：首先从要排序的数中选择最小的数与排序思想：第一个数交换位置，第一个数交换位置，然后再从乘下的数中再找出最小的数与第二个数交换位置，找出最小的数与第二个数交换位置，直到剩下两个数，下两个数，我们选择较小的数放到倒数第二个位置，经过n 轮这样的操作后，个位置，经过n-1轮这样的操作后，数就按从小到大的顺序排好了。从小到大的顺序排好了。
第三部分第三章蛮力法
第三，如果要解决的问题实例不多，第三，如果要解决的问题实例不多，而且蛮力法可以用一种能够接受的速度对实例求解，那么，以用一种能够接受的速度对实例求解，那么，设计一个更高效算法所花费的代价很可能是不值得的。第四，即使效率通常很低，第四，即使效率通常很低，仍然可以用蛮力算法解决一些小规模的问题实例。决一些小规模的问题实例。最后，一个蛮力算法可以为研究或教学目的服务，最后，一个蛮力算法可以为研究或教学目的服务，可以用它来恒量同样问题的更高效的算法。可以用它来恒量同样问题的更高效的算法。

第3章穷举法汇总

change(b,n);
//b表示的二进制数增1
}
printf("\n");
}
解法2：采用增量穷举法求解1～n的幂集，当n=3时的求解过程如图3.3所示，先产生一个空子集{}，在此基础上添加1 构成一个子集{1}，然后在{}和{1}各子集中添加2产生子集{2}、 {1,2}，再在前面所有子集中添加3产生子集{3}、{1,2}、{2,3}、 {1,2,3}，从而生成{1,2,3}的所有子集。
{} 初始值 {1} 添加 1
{2} {1 2} 添加 2
{3} {1 3} {2 3} {1 2 3} 添加 3
得到 1～3 的所有幂集 {} {1} {2} {1 2} {3} {1 3} {2 3} {1 2 3}
这种思路也是穷举法方法，即穷举1～n的所有子集。先建立一个空子集，对于i（1≤i≤n），每次都是在前面已建立的子集上添加元素i而构成若干个子集，对应的过程如下：
}
【例3.4】有n（n≥4）个正整数，存放在数组a中，设计一个算法从中选出3个正整数组成周长最长的三角形，输出该最长三角形的周长，若无法组成三角形则输出0。
解：采用穷举法，用i、j、k三重循环，让i<j<k避免正整数被重复选中，设选中的三个正整数a[i]、a[j]和a[k]之和为len，其中最大正整数为ma，能组成三角形的条件是两边之和大于第三边，即ma<len-ma。
6=1+2+3 28=1+2+4+7+14
解：先考虑对于一个整数m，如何判断它是否为完全数。从数学知识可知：一个数m的除该数本身外的所有因子都在 1～m/2之间。算法中要取得因子之和，只要在1～m/2之间找到所有整除m的数，将其累加起来即可。如果累加和与m 本身相等，则表示m是一个完全数，可以将m输出。其循环