查找技术
查找技术的前世今生
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源代码(2)，接上页
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常见的检索技术
常见检索技术作者：陈亚萍学号：1101212925手工检索（manual retrieval）是一种传统的检索方法，即以手工翻检的方式，利用工具书（包括图书、期刊、目录卡片等）来检索信息的一种检索手段。
与之对应的计算机检索（computer-based retrieval）简称机检，是指利用计算机通过各种数据库查找所需文献信息的方法，检索过程是由人操纵计算机完成的，其匹配是由计算机进行的。
在检索过程中，人是整个检索方案的计设者和操纵者。
利用机器及计算机，配合以相应的搜索语言和逻辑对相关课题进行检索是检索技术的发展趋势。
检索表达式，又称检索式、检索提问式，是机检中用来表达检索提问的一种逻辑运算式。
构建检索表达式需要用到相关逻辑检索及检索技术。
(一)常用检索方法概述1.布尔逻辑运算检索——是指利用布尔运算符连接各个检索词，然后由计算机进行相应逻辑运算，以找出所需信息的方法。
它使用面最广、使用频率最高。
2.位置运算检索——位置算符检索是用一些特定的算符（位置算符）来表达检索词与检索词之间的临近关系，并且可以不依赖主题词表而直接使用自由词进行检索的技术方法。
3.截词检索与词根检索——截词检索是预防漏检提高查全率的一种常用检索技术，大多数系统都提供截词检索的功能。
截词是指在检索词的合适位置进行截断，然后使用截词符进行处理，这样既可节省输入的字符数目，又可达到较高的查全率。
词根检索是指输入某一单词，系统会自动匹配与该词具有相同词根的其他词。
4.字段检索——限定如主题、关键词等某个字段进行检索。
5.全文检索——将文件中所有文本与检索项匹配的文字资料检索方法。
6.精确检索——指检索词与结果完全匹配的检索技术。
与之对应的模糊检索，则是指检索词的基础上进行相应的扩展。
7.其他检索技术（禁用词、嵌套、限制词、大小写敏感词等）(二)分述1.布尔逻辑检索（Boolean retrieval）乔治·布尔（George Boole，1815年11月－1864年），爱尔兰数学家，哲学家。
常用的三大检索技术
常用的三大检索技术
以下是常用的三大检索技术：
1. 全文检索技术：全文检索技术是一种对文档或文本进行全面搜索的技术。
它通过分析文档中的所有文本内容，包括标题、正文、关键词等，来查找与用户查询相关的信息。
全文检索技术可以应用于各种类型的文档，如网页、电子邮件、文档库等。
它的优点是可以找到文档中任意位置出现的相关信息，但缺点是可能会返回大量不相关的结果。
2. 关键词检索技术：关键词检索技术是基于用户提供的关键词来查找相关信息的技术。
它通常将关键词与文档或记录的索引进行匹配，以找到包含特定关键词的文档或记录。
关键词检索技术常用于搜索引擎和数据库查询中，它的优点是快速、准确，可以有效地找到与关键词直接相关的信息，但对于一些语义复杂或模糊的查询，可能会遗漏相关的结果。
3. 分类检索技术：分类检索技术是根据文档或记录的分类信息进行搜索的技术。
它将文档或记录按照预定义的分类体系进行组织，并允许用户根据分类层次结构进行搜索。
分类检索技术常用于图书馆目录、产品分类目录等领域。
它的优点是可以帮助用户快速找到特定分类下的相关信息，但对于一些跨分类或未明确分类的查询，可能会有限制。
这些检索技术在不同的应用场景中各有优势，可以根据具体需求选择合适的检索技术或结合多种技术进行综合检索。
如果你需要更详细的关于这些检索技术的信息，建议参考相关的计算机科学文献或专业书籍。
如何查找工程技术方案信息
如何查找工程技术方案信息在进行工程技术方案研究和项目实施过程中，如何获取有效的技术方案信息是至关重要的。
只有掌握了最新、最全面的技术资料，才能为项目的顺利实施提供有力的支持。
下面将介绍一些常用的查找工程技术方案信息的方法和途径。
1.图书馆查询图书馆是一个非常重要的资源库，其中收藏了大量关于各类工程技术方案的书籍、论文、期刊和专业资料。
学术图书馆和专业图书馆的藏书丰富、资料齐全，对于那些需要深入了解某个领域的工程师和研究人员来说，是一个极好的查找资源。
通过图书馆的资源，可以获取到行业前沿技术的最新研究成果和实践经验，极大地提升工程技术方案的设计水平和实施效果。
2.专业网站查询在互联网上有许多专门的技术网站和行业门户网站，这些网站通常都会提供丰富的技术方案信息和专业知识。
比如IEEE、科学网、施工百科等网站，这些专业性网站提供了大量的技术资料、案例分析、标准规范等内容，能够满足各类工程师和研究人员对于技术方案的查询需求。
此外，一些大型企业或研究机构也会在其官方网站上发布最新的研究成果和技术文献，帮助广大工程技术从业者获取最新的技术方案信息。
3.专业期刊查询专业期刊是学术研究和技术交流的重要论坛，其中发表了大量的技术方案研究成果和实践经验。
工程技术领域的专业期刊如《建筑科学》、《建筑技术》、《土木工程》等都是工程技术方案信息的重要来源。
订阅这些期刊或者通过专业数据库检索,可以获取到业内领先的技术方案设计原理、实施方法、工程案例等内容，有助于工程师和研究人员及时了解行业发展趋势，紧跟技术前沿。
4.参加学术会议学术会议是学术交流和技术互动的重要平台，具备广泛的参与性和交流性，每一次学术会议都会聚集众多学者、工程师和行业专家，他们在会上分享自己的研究成果和技术探索，这对于需要深入了解某一领域技术方案的研究者来说是绝佳的机会。
通过参加学术会议，可以直接听取业内专家的技术报告和专题讲座，亲身参与行业研讨和座谈，获取到业内最新的技术思路和方法，为自己的工程技术方案研究提供重要的参考和借鉴。
网络搜索与信息检索技术
网络搜索与信息检索技术随着互联网的快速发展和普及，人们获取信息的方式也发生了翻天覆地的变化。
通过网络搜索引擎，我们可以轻松地获取到庞杂而丰富的信息资源，而其中背后起着重要作用的就是网络搜索与信息检索技术。
本文将为您详细介绍网络搜索与信息检索技术的定义、原理和应用领域。
一、网络搜索与信息检索技术的定义网络搜索与信息检索技术是通过利用计算机和互联网的力量，对海量的、分散的、异构的信息资源进行收集、分析、筛选和组织，以提供准确、有效、个性化的搜索结果的一种技术手段。
二、网络搜索与信息检索技术的原理1. 数据收集：网络搜索与信息检索技术通过网络爬虫程序定期抓取互联网上的各类网页，并存储为一个个的索引文件，以备后续的处理和查询。
2. 数据分析：在数据收集的基础上，搜索引擎会对抓取到的网页进行分析和处理，提取出页面的关键字、标题、描述等信息，并建立相应的索引文件，用于加速后续的搜索过程。
3. 查询处理：当用户输入查询关键词后，搜索引擎会通过与索引文件的对比，找到与查询条件匹配的网页，并按照一定的算法进行排名，以显示最相关的结果。
4. 结果展示：搜索引擎将根据排名规则，将搜索结果展示给用户。
常见的展示方式包括网页链接、摘要和相关图片等。
三、网络搜索与信息检索技术的应用领域1. 学术研究：学术界通过网络搜索与信息检索技术可以方便地查找到大量相关的期刊论文、学位论文等，为科研工作者提供了便捷的文献检索工具。
2. 商业应用：在商业领域，网络搜索与信息检索技术被广泛应用于市场调研、竞争情报等领域，帮助企业了解市场动态，预测趋势，优化产品和服务。
3. 搜索引擎优化：对于网站营销人员而言，网络搜索与信息检索技术是其工作的核心。
优化网站的结构和内容，提高网站在搜索引擎中的排名，有助于增加流量和提升用户体验。
4. 社交媒体：社交媒体平台通过网络搜索与信息检索技术，可以根据用户的兴趣和需求，推荐相关的朋友、话题和资讯，提供个性化的服务。
查找技术实验报告
一、实验目的1. 熟悉查找技术的原理和基本方法。
2. 掌握查找技术的应用场景和优势。
3. 通过实验，加深对查找技术的理解和掌握。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 数据库：SQLite 3.32.34. 查找算法：二分查找、线性查找三、实验内容1. 数据准备实验数据为一组随机生成的整数数组，数据量分别为100、500、1000、5000、10000。
2. 查找算法实现（1）二分查找二分查找是一种高效的查找算法，其基本思想是将查找区间分为两部分，根据中间元素与待查找值的比较结果，缩小查找范围，逐步逼近待查找值。
以下是二分查找的Python实现代码：```pythondef binary_search(arr, target):left, right = 0, len(arr) - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:left = mid + 1else:right = mid - 1return -1```（2）线性查找线性查找是一种简单的查找算法，其基本思想是从数组的第一个元素开始，依次与待查找值进行比较，直到找到待查找值或遍历完整个数组。
以下是线性查找的Python实现代码：```pythondef linear_search(arr, target):for i in range(len(arr)):if arr[i] == target:return ireturn -1```3. 查找性能测试为了测试二分查找和线性查找的性能，我们将分别对每组数据量进行10000次查找实验，并记录查找时间。
实验结果如下：| 数据量 | 二分查找时间（秒） | 线性查找时间（秒） || ------ | ----------------- | ----------------- || 100 | 0.0001 | 0.0001 || 500 | 0.0002 | 0.0003 || 1000 | 0.0003 | 0.0005 || 5000 | 0.0006 | 0.001 || 10000 | 0.001 | 0.002 |从实验结果可以看出，随着数据量的增加，二分查找的性能优于线性查找。
技术研究报告在哪里查找
技术研究报告在哪里查找概述技术研究报告是进行学术研究和实践的重要工具，对于了解最新技术动向、掌握先进技术以及提升自身技术能力都有着重要作用。
然而，很多人在寻找技术研究报告时会遇到困惑。
本文将介绍一些常见且可靠的途径，帮助您高效地查找技术研究报告。
学术搜索引擎学术搜索引擎是最常用的查找技术研究报告的工具之一。
以下是几个备受推荐的学术搜索引擎：1. Google 学术搜索Google 学术搜索是全球最大的学术资源搜索引擎之一。
它提供广泛的学术研究报告、论文、学位论文等资源。
您可以通过在搜索框中输入关键词，然后按下回车键来开始搜索。
搜索结果将会显示与关键词相关的技术研究报告和相关材料。
2. IEEE XploreIEEE Xplore 是一个电子图书馆，提供了众多高质量的技术研究报告、论文和会议论文。
它涵盖了计算机科学、电气工程、机械工程等多个领域。
您可以通过在搜索框中输入关键词，然后按下搜索按钮来查找相关内容。
3. ACM Digital LibraryACM Digital Library 是ACM（美国计算机学会）提供的一个数字图书馆。
它包含了计算机科学领域的大量研究报告、期刊论文和会议论文。
您可以在搜索框中输入关键词，然后按下搜索按钮来查找相关技术研究报告。
4. SpringerLinkSpringerLink 提供了广泛的学术出版物和技术研究报告。
它涵盖了多个学科领域，包括计算机科学、工程学、物理学等。
您可以在搜索框中输入关键词，然后按下搜索按钮来查找相关内容。
学术数据库除了学术搜索引擎，学术数据库也是一种获取技术研究报告的常用途径。
以下是几个常见的学术数据库：1. ScienceDirectScienceDirect 是一个综合性学术数据库，提供了广泛的科学、技术和医学研究报告。
它包括了多个学科领域，如生物学、化学、计算机科学等。
您可以在搜索框中输入关键词，然后按下搜索按钮来查找相关内容。
选修1《查找》ppt-高中信息技术省名师优质课赛课获奖课件市赛课一等奖课件优选全文优选全文优选全文
2.4.1 什么是查找
查找(search)是一种查询数据或信息旳技术，其目旳是能以比较少旳环节或 较短旳时间找到所需旳对象。查询旳措施诸多，对不同旳数据构造有不同旳查找 措施。例如，对以排序好旳固定规模旳数据序列进行查找时，其措施有对分查找 等；对某些复杂旳构造旳查找，可用树型查找措施等等。查字典、查资料是我们 经常进行旳查找工作，在这里，是以在程序旳某个数组变量中存储旳一批数据内， 寻找出特定旳一种数据，或者拟定在该数组内无这么旳数据，作为查找旳目旳。 一般，程序将按照查找旳成果(找到或未找到)来决定执行背面旳哪个计算环节。
1
2
int((i+j)/2)=int((7+7)/2)=7
2
5
3
7
4
8
第4次：i←7，j←7，m←7，key←22
5 15
因 d[m]=key 故输出： “找到，数组下标值是：” & m
6 17
7 22 ←i，j，m
8 25
9 37
10 42
11 55 12 67
因key=22，d[m]=22
13 72
输入：查找键（设在变量 key 中）。 被查找旳数据（设在有序数组变量 d 中）。
输出：若找到，成果是，值为 key 旳数据所在旳数组元素旳下标。 未找到，成果是，0。
5
对分查找旳基本措施是：在查找范围（i，j）内，能够利用数据旳有序性，而 不必逐一数据地进行查找，进行简朴地计算后，可得到查找范围旳中点位置，并使 用变量如m，统计这个中点位置。
7
Grammar
金手指考试网 2023年金手指驾 驶员考试科目一 科目四
元贝驾考网 科目一科目四仿真 考试题C1
第8章 查找
72
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90
11
[ 35 ↑ ↑ low mid [ 35 ↑ low
64
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98
5
11
23 ] ↑ high
64
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(b) 查找K=30的过程(三次关键字比较后查找失败)
6 3 9
1
4
7
10
•不成功：从根到叶子或度1结点
2
5
8
11
二、算法实现
（略）
三、性能分析
•最坏：不超过树高， log2(n + 1) •平均：ASL≈(n+1)/n*log2(n+1)-1 ≈log2(n+1)-1=O(log2n) 。
第8章 查找
8.1 8.2 8.3 8.4 基本概念 静态查找表 树表的查找 散列表
查找就是在数据集合中寻找满足某种条件的数据对象。
知识点结构
查找的基本概念 查找结构 查找算法的时间性能
静态表的查找技术 顺序查找 二分查找
树表的查找技术 二叉排序树
散列表的查找技术 散列的基本思想
插值查找
斐波那契查找
6 3 9
1
4
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10
2
5
8
11
例
10个结点的有序表，用二分查找，成功和不成功的ASL＝？
首先，建立判定树：mid=(low+high)/2
5 2 1 3 4 6 7 8 9 10
查找成功时：ASL＝（1×1+2×2+3×4+4×3）/10 不成功时：ASL＝（3×5+4×6）/11
计算机二级公共基础部分：查找技术
计算机二级公共基础部分：查找技术
查找技术：
查找( Searching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
查找结果:
查找成功:找到----返回位置（第？个；下标为？）
查找不成功: 没找到---- 特殊标记
平均查找长度:
查找过程中关键字和给定值比较的平均次数
顺序查找
基本思想:（线性表）
从表中的第一个元素开始，将给定的值与表中逐个元素的关键字进行比较，直到两者相符，查到所要找的元素为止。
否则就是表中没有要找的元素，查找不成功。
平均要与表中一半以上元素进行比较，最坏情况下需要比较n次
下列两种情况下只能采用顺序查找:
如果线性表是无序表(即表中的元素是无序的)，则不管是顺序存储结构还是链式存储结构，都只能用顺序查找。
即使是有序线性表，如果采用链式存储结构，也只能用顺序查找。
二分法查找
思想:先确定待查找记录所在的范围，然后逐步缩小范围，直到找到或确认找不到该记录为止。
前提:必须在具有顺序存储结构的有序表中进行
查找过程:
若中间项的值等于x,则说明已查到。
若x小于中间项的值，则在线性表的前半部分查找。
若x大于中间项的值，则在线性表的后半部分查找。
特点:比顺序查找方法效率高。
最坏的情况下，需要比较log2n次。
信息检索与搜索技术
信息检索与搜索技术信息检索与搜索技术是指通过各种手段获取、组织、存储和检索信息的方法和技术。
在现代信息爆炸的时代，有效地获取所需信息对于人们的工作、学习和生活至关重要。
本文将介绍信息检索与搜索技术的基本原理和常用方法。
一、信息检索与搜索技术的基本原理信息检索与搜索技术的基本原理是将用户提供的查询与已经组织好的信息库进行匹配，从而找到与查询相匹配的信息。
其基本流程包括查询表示、信息表示、匹配与排序。
1. 查询表示查询表示是将用户提供的查询转换为计算机能够理解和处理的形式。
常见的查询表示方式包括关键词查询、布尔查询和自然语言查询等。
关键词查询是指用户通过输入一系列关键词来描述查询的内容；布尔查询是根据布尔逻辑的规则构造查询语句，包括与、或、非等运算符；自然语言查询则是用户使用自然语言对查询进行描述，计算机系统通过语义分析将其转换为查询的表示形式。
2. 信息表示信息表示是将信息库中的文档转换为计算机可以处理的形式。
常见的信息表示方式包括向量空间模型、概率模型、语义模型等。
向量空间模型将文档表示为向量，每个维度对应一个词语，通过计算向量之间的相似度进行匹配；概率模型则根据统计方法计算文档与查询的相关性概率；语义模型则通过语义分析将文档和查询表示为语义表示，通过计算语义相似度进行匹配。
3. 匹配与排序匹配与排序是将查询与信息库中的文档进行匹配，并按照相关度对文档进行排序。
匹配过程一般使用相似度计算方法，比如余弦相似度、Jaccard相似度等；排序过程则根据计算得到的相关度对文档进行排序，以便用户查找最相关的信息。
二、信息检索与搜索技术的常用方法信息检索与搜索技术有多种方法和技术，下面介绍几种常见的方法。
1. 基于关键词的检索方法基于关键词的检索方法是最常见和广泛应用的方法，用户通过输入关键词进行查询。
在搜索引擎中，通过建立倒排索引的方式来加快检索速度，倒排索引是一种根据关键词和文档之间的映射关系来构建索引的方法。
查找技术综合应用
查找技术综合应用1、源程序代码#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define max 25typedef struct bst //定义二叉树{int key;//int date;struct bst *lchild,*rchild;//左右孩子}bst;////////////////////////////////二叉树的插入函数int Insertbst(bst * &p,int k)//在二叉树中插入一个数{if(p==NULL)//如果二叉树为空直接插入{p=(bst*)malloc(sizeof(bst));p->key =k;p->lchild =p->rchild =NULL;//左右孩子的初值为NULLreturn 1;}else if(k==p->key ) //如果插入的是已经存在，就不在插入return 0;else if(k<p->key )//如果小于关键字，递归调用左子树{return Insertbst(p->lchild ,k);}else //如果大于关键字，递归调用右子树return Insertbst(p->rchild ,k);}bst* Creatbst(int a[],int n) //二叉排序树的创建{bst *bt=NULL; //初始化树为空int i=0;while(i<n){Insertbst(bt,a[i]); //将关键字插入到树中i++;}return bt; //返回建立的二叉树的更指针}///////////////////////////void Inorder(bst*b)//中序遍历二叉树的递归算法{if(b!=NULL){Inorder(b->lchild );printf("%d\t",b->key );Inorder(b->rchild );}}/////////////////////查找函数int Searchbst(bst *&bt,int &k)//二叉树的查找{if(bt==NULL) //如果为空返回0return 0;if(bt->key==k)return k;//如果有则返回k值if(k<bt->key)return Searchbst(bt->lchild,k);//递归调用左子树elsereturn Searchbst(bt->rchild,k);//递归调用右子树}/////////////////删除函数void Delatel(bst *p,bst*&r) //当结点有左右子树的删除过程{bst*q;if(r->rchild !=NULL)Delatel(p,r->rchild );//递归找到最右下结点else{p->key =r->key ;//将r的关键字赋值给Pq=r;r=r->lchild ;//直接将其左子树的根结点放在被删除的位置上free(q); //释放原r 的空间}}void Delate(bst *&p)//从二叉树中删除*P结点{bst *q;if(p->rchild ==NULL) //结点没有右子树的情况{q=p;p=p->lchild ;//直接将其右子树的跟结点放在删除的结点位置上free(q);}else if(p->lchild ==NULL)//结点没有左子树的情况{q=p;p=p->rchild ;//直接将其左子树的跟结点放在删除的结点位置上free(q);}elseDelatel(p,p->lchild );//结点既没有左子树也没有右子树}int Delatebst(bst *&bt,int k) //删除函数{if(bt==NULL)return 0;//空二叉树删除失败else{if(k<bt->key )return Delatebst(bt->lchild ,k);else if(k>bt->key )return Delatebst(bt->rchild ,k);else{Delate(bt);return 1;}}}/////////////////////////////////////////void main(){bst *p;int a[max],i,n,m;printf("输入要排序的个数n ："); scanf("%d",&n);for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&a[i]);p=Creatbst(a,n);system("cls");printf("输入排序后的序列：\n"); Inorder(p);printf("\n");printf("输入要插入的数：\n");scanf("%d",&m);Insertbst(p,m);Inorder(p);printf("\n");printf("输入要查询的数：");scanf("%d",&m);if(Searchbst(p,m)==0)printf("该序列中没有该元素.");elseprintf("查询成功该数是%d\n",m );printf("\n");printf("输入要删除的数：\n");scanf("%d",&m);if(Delatebst(p,m)==0)printf("该数列中没有改元素，不能进行删除操作：\n");else{Delatebst(p,m);Inorder(p);}}2、测试用例图5-1图5-2图5-3。
查找算法(技术)
I=9
变成d(9)~d(11)
M=fix((i+j)/2)
=12
J=16
Key=52
下标 元素
1 10 2 15 3 17 4 18 5 22 6 27 7 35 8 45 9 48 10 52 11 65 12 67 13 72 14 85 15 97 16 98
第3次比较： Key=d(m) 找到了
题外话:以下三种效果是相同的 m = (i + j) \ 2 m =ｉｎｔ( (i + j) / 2) m =ｆｉｘ( (i + j) / 2)
比较
• 顺序查找是一种基本、简单的查找算法， 但查找的效率往往过低；
• 对分查找时每次都把查找范围缩小一半
• 对分查找算法数据次数较少，效率较高， 但它要求数组中的数据是有序的。
答案 D 本题主要考查对两种查找算法的了解。对分查找的前提条 件 是被查找的数据源是有序的,而顺序查找对数据源没有要求。两种查找 算法,对分查找的效率较高,这是由对分查找的算法特点决定的,顺序查 找 平均需要比较(n+1)/2次,因此时间复杂度是O(n),而对分查找的每一次查 找都将查找范围缩小一半,因此时间复杂度是O(log2n),比顺序查找的效 率高。
Key = Val(Text2.Text) i=1 j = num Do While i <= j
m = (i + j) \ 2 If d(M) = Key Then
Label6.Caption = "在数组的 " + Str(M) + " 位置中" Exit Sub End If If d(M) < Key Then i=m+1 Else j=m-1 End If Loop Label6.Caption = "在数组中没有找到" + Str(Key)
第7章 查找技术习题解析
查找技术-----习题解析课后习题讲解 11. 填空题⑴顺序查找技术适合于存储结构为（）的线性表，而折半查找技术适用于存储结构为（）的线性表，并且表中的元素必须是（）。
【解答】顺序存储和链接存储，顺序存储，按关键码有序⑵设有一个已按各元素值排好序的线性表，长度为125，用折半查找与给定值相等的元素，若查找成功，则至少需要比较（）次，至多需比较（）次。
【解答】1，7【分析】在折半查找判定树中，查找成功的情况下，和根结点的比较次数最少，为1次，最多不超过判定树的深度。
⑷长度为20的有序表采用折半查找，共有（）个元素的查找长度为3。
【解答】4【分析】在折半查找判定树中，第3层共有4个结点。
⑸假定一个数列{25，43，62，31，48，56}，采用的散列函数为H(k)=k mod 7，则元素48的同义词是（）。
【解答】62【分析】H(48)= H(62)=6⑹在散列技术中，处理冲突的两种主要方法是（）和（）。
【解答】开放定址法，拉链法⑺在各种查找方法中，平均查找长度与结点个数无关的查找方法是（）。
【解答】散列查找【分析】散列表的平均查找长度是装填因子的函数，而不是记录个数n的函数。
⑻与其他方法相比，散列查找法的特点是（）。
【解答】通过关键码计算记录的存储地址，并进行一定的比较2. 选择题⑴静态查找与动态查找的根本区别在于（）。
A 它们的逻辑结构不一样B 施加在其上的操作不同C 所包含的数据元素的类型不一样D 存储实现不一样【解答】B【分析】静态查找不涉及插入和删除操作，而动态查找涉及插入和删除操作。
⑵有一个按元素值排好序的顺序表（长度大于2），分别用顺序查找和折半查找与给定值相等的元素，比较次数分别是s和b，在查找成功的情况下，s和b的关系是（）；在查找不成功的情况下，s和b的关系是（）。
A s=bB s>bC s<bD 不确定【解答】D【分析】此题没有指明是平均性能。
例如，在有序表中查找最大元素，则顺序查找比折半查找快，而平均性能折半查找要优于顺序查找，查找不成功的情况也类似。
简述检索式中常用的检索技术
简述检索式中常用的检索技术
检索式中常用的检索技术主要包括以下几种：
1.布尔逻辑检索：利用布尔逻辑算符进行检索词或代码的
逻辑组配，是现代信息检索系统中最常用的一种技术。
常用的布尔逻辑算符有三种，分别是逻辑或“OR”、逻辑与“AND”、逻辑非“NOT”。
2.截词检索：在计算机检索系统中应用非常普遍的一种技
术。
截词检索可以避免因词干变化、拼写错误等导致无法找到相关内容的情况。
3.位置检索：也叫全文检索、邻近检索。
这是利用记录中
的自然语言进行检索，词与词之间的逻辑关系用位置算符组配，对检索词之间的相对位置进行限制。
4.字段限定检索：指限定检索词在数据库记录中的一个或
几个字段范围内查找的一种检索方法。
5.加权检索：某些检索系统中提供的一种定量检索技术。
通过给不同的检索词加不同的权重，提高检索的准确性和效率。
以上是常用的检索技术，具体使用哪种技术取决于检索的需求和场景。
如何查找行业技术资料
如何查找行业技术资料在这个信息爆炸的时代，无论是对于个人还是对于企业来说，掌握行业技术资料是至关重要的一环。
而如何高效地查找行业技术资料成为了一个非常值得探讨的话题。
本文将从多个角度考虑这个问题，并提供一些建议和策略。
首先，对于企业来说，了解行业技术资料意味着更好的竞争力和创新能力。
可以通过以下几种途径获得行业技术资料：1. 行业协会和组织：行业协会和组织往往是收集整理行业技术资料的重要机构。
可以通过加入这些组织或者定期关注他们的官方网站、社交媒体账号等方式，获得最新的技术研究报告、行业趋势分析等资料。
2. 学术期刊和会议：学术期刊和会议通常是学术研究成果的重要发布平台。
在行业特定的学术期刊上搜索相关关键词或者关注行业研究会议的议题，可以获得前沿的技术发展动态。
3. 专业咨询公司和咨询报告：专业咨询公司通常会针对特定行业进行深入研究，并发布相关咨询报告。
定期关注这些咨询公司的报告或者购买相关报告，可以获取到行业的最新趋势与发展方向。
然而，单纯依靠以上途径已经远远不够。
在信息爆炸的时代，如何高效地筛选和利用这些资料也成为了一个关键问题。
以下是一些建议和策略供大家参考：1. 建立个人知识管理系统：在查找资料的过程中，要将获取到的资料进行整理、分类与归档。
可以使用文档管理工具、知识管理软件或者云存储服务等工具，建立属于自己的个人知识库。
这样不仅可以方便日后查找与使用，还可以促进个人对于行业知识的深入理解。
2. 与行业专家交流与学习：了解行业的技术资料不仅可以通过书籍、报告等途径，还可以与行业专家进行交流与学习。
可以参加行业的学术会议、论坛或者加入行业专业群组，在与专家交流中获取更加深入的技术知识。
3. 关注行业专业网站和博客：除了行业协会和组织官方网站外，很多行业专业人士也会通过自己的个人博客或者个人网站分享行业技术资料和见解。
可以通过订阅这些网站或者设置关键词提醒，定期获取最新的行业动态。
4. 积极参与行业研究与论坛：在行业研究和论坛等平台上，可以积极参与行业相关的讨论与交流。
如何查找工程技术方案编写
如何查找工程技术方案编写1. 图书馆资料检索图书馆是一个非常重要的资源库，尤其是对于一些较为专业领域的工程技术方案而言，图书馆所收藏的书籍、期刊、论文等都是非常有价值的参考资料。
在图书馆，你可以通过图书馆的目录查询系统或咨询图书管理员，查找到相关的书籍和期刊，阅读其中的信息和资料，从而获取到对于你所需要的工程技术方案的相关知识和信息。
2. 专业数据库检索除了图书馆，专业数据库也是工程技术人员查找工程技术方案的重要途径。
专业数据库如知网、维普、万方等，收录了大量的科技论文、技术文献等，其中包含了许多前沿的研究成果和技术方法。
通过这些专业数据库，你可以很轻松地查找到最新的工程技术方案，获取到你所需要的信息。
3. 互联网资源检索互联网是一个非常丰富的信息资源库，很多工程技术方案的相关资料和信息都可以通过互联网来获取。
你可以通过搜索引擎如Google Scholar、百度学术等搜索相关的关键词，查找到与工程技术方案相关的文献、论文、期刊等。
此外，很多大型的科研机构和大学都会在其官方网站上发布一些最新的科研成果和技术方案，你也可以通过这些网站来查找到你所需要的工程技术方案。
4. 专家访谈和学术交流除了通过查找资料和文献，你还可以通过与一些专家进行访谈和交流，获取到一些他们在工程技术方案方面的经验和见解。
很多专业领域内的专家和学者都会在学术会议、研讨会等场合发表他们的研究成果和技术方案，你可以通过参加这些学术会议和研讨会，与专家进行交流和互动，获取到一些宝贵的信息和意见。
5. 专业课程和培训另外，很多专业领域会有一些专业的课程和培训班，这些课程和培训班通常会涉及到一些前沿的技术和方法，通过参加这些课程和培训班，你可以学习到一些最新的工程技术方案和研究成果。
总的来说，查找工程技术方案的途径有很多种，包括图书馆、专业数据库、互联网、专家访谈和学术交流、专业课程和培训等。
不同的途径都有其独特的优势和特点，你可以根据自己的需求和问题的具体情况来选择合适的途径来查找工程技术方案。
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线性表的查找
查找过程：
首先,在索引表中确定待查记录所在的块；
然后，在块中按顺序查找。
由于索引表中的关键字递增有序，且是顺序存储 可以用折半查找。而块中记录只能用顺序查找。
数据结构
树表的查找技术
二叉排序树
二叉排序树（也称二叉查找树）：或者是一棵空的二 叉树，或者是具有下列性质的二叉树：
⑴ 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均 小于根结点的值； ⑵ 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均 大于根结点的值； ⑶ 它的左右子树也都是二叉排序树。 二叉排序树的定义采用的是递归方法。
7 14 18 21 23 29 31 35 38 42 46 49 52 low=1 mid=7 31>22 18<22 high=6 mid=3 low=4 mid=5 23>22 high=4 21<22 mid=4 low=5 low>high
数据结构
high=13
线性表的查找
折半查找——非递归算法
数据结构
树表的查找技术
二叉排序树
63 55
42 10 45 58 67 70 83 10 90 82 55 58 70 67 63 60
45
83
二叉排序树
非二叉排序树
数据结构
中序遍历二叉排序树可以得到一个按关键码有序的序列
树表的查找技术
二叉排序树的查找
例：在二叉排序树中查找关键字值为35，95的过程：
使用条件： 线性表中的记录必须按关键码有序； 必须采用顺序存储。
基本思想：在有序表中，取中间记录作为比较对象 两个值相等，则查找成功； 给定值小于中间记录的关键码： 则在中间记录的左半区继续查找； 给定值大于中间记录的关键码： 则在中间记录的右半区继续查找。 不断重复上述过程，直到查找成功，或所查找的区域无记录。
数据结构
树表的查找技术
typedef strcut tnode{ int data; struct tnode *lchild ,*rchild; }tnode * BiTree;
数据结构
树表的查找技术
二叉排序树的查找
BiTree SearchBST(BiTree root, int k) { if (root==NULL) return NULL； else if (root->data==k) return root; else if (k<root->data) return SearchBST(root->lchild, k); else return SearchBST(root->rchild, k); }
树表：适用于动态查找，主要采用二叉排序树的查找 技术。
散列表：静态查找和动态查找均适用，主要采用散列 技术。
数据结构
查找的基本概念
查找算法的性能
查找算法时间性能通过关键码的比较次数来度量。
关键码的比较次数与哪些因素有关呢？ ⑴算法； ⑵问题规模； ⑶待查关键码在查找集合中的位置； ⑷查找频率。 查找频率与算法无关，取决于具体应用。 通常假设pi是已知的。
查找不成功：查找失败的过程就是走了一条从根结 点到外部结点的路径，和给定值进行的关键码的比 较次数等于该路径上内部结点的个数。
数据结构
线性表的查找
分块查找又称索引顺序查找。这种查找方法中除了表本身以 1 7 13 外尚需建立一个索引表。
22 12 13 8 9 20 33 42 44 38 24 48 60 58 74 49 86 53
n n
数据结构
线性表的查找
顺序查找的缺点：
平均查找长度较大，特别是当待查找集合中元素较多 时，查找效率较低。
顺序查找的优点：
算法简单而且使用面广。
对表中记录的存储没有任何要求，顺序存储和链接 存储均可； 对表中记录的有序性也没有要求，无论记录是否按 关键码有序均可。
数据结构
线性表的查找
折半查找
数据结构
线性表的查找
判定树的构造方法
6 3 9
1
－1
1－2
4 2
3－4 2－3
4－5
7 5 6－7 8
9－10
10 11
10－11 11－
5－6 7－8 8－9
内部结点
外部结点
数据结构
线性表的查找
折半查找性能分析
具有n个结点的折半查找判定树的深度为 log 2 n +1 。
查找成功：在表中查找任一记录的过程，即是折半查 找判定树中从根结点到该记录结点的路径，和给定值 的比较次数等于该记录结点在树中的层数。
数据结构
线性表的查找
折半查找的基本思想
（mid=(1+n)/2）
k
[ r1 … … … rmid-1 ] rmid [ rmid+1 … … … rn ]
如果k<rmid 查找左半区 如果k>rmid 查找右半区
数据结构
线性表的查找
例：查找值为14的记录的过程： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
改进的顺序查找
基本思想：设置“哨兵”。哨兵就是待查值，将它放 在查找方向的尽头处，免去了在查找过程中每一次比 较后都要判断查找位置是否越界，从而提高查找速度 。 例：查找k＝25 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
25 10 15 24 6 12 35 40 98 55
i i i i i i i 查找方向 i i i
数据结构
线性表的查找
改进的顺序查找
int SeqSearch2(int r[ ], int n, int k) //数组r[1] ~ r[n]存放查找集合 { r[0]=k; i=n; while (r[i]!=k) i --; return i; } ASL= pi c i = pi ( n - i +1) = (n+1)/2=O(n) i =1 i =1
i i i i
数据结构
线性表的查找
顺序查找 （线性查找）
int SeqSearch1(int r[ ], int n, int k) //数组r[1] ~ r[n]存放查找集合 { i=n; while (i>0 && r[i]!=k) i--; return i; }
数据结构
线性表的查找
改进的顺序查找
7 14 18 21 23 29 31 35 38 42 46 49 52 low=1 18>14 high=6 mid=3 mid=7 31>14 high=13
high=2 mid=1
7<14
low=2 mid=2 14=14
数据结构
线性表的查找
例：查找值为22的记录的过程： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
数据结构
查找的基本概念
查找算法的性能
查找算法时间性能通过关键码的比较次数来度量。
同一查找集合、同一查找算法，关键码的比较 次数与哪些因素有关呢？ 查找算法的时间复杂度是问题规模n和待查关键码 在查找集合中的位置k的函数，记为T(n，k)。
数据结构
查找的基本概念
查找算法的性能
平均查找长度：将查找算法进行的关键码的比较次数 的数学期望值定义为平均查找长度。计算公式为： n ASL = pi ci i =1 其中：n：问题规模，查找集合中的记录个数； pi：查找第i个记录的概率； ci：查找第i个记录所需的关键码的比较次数。 结论：ci取决于算法；pi与算法无关，取决于具体应用。 如果pi是已知的，则平均查找长度只是问题规模的函数。
第8章 查找技术
吴良杰
HEU
主要内容
查找的基本概念 线性表的查找技术 树表的查找技术 散列表的查找技术
数据结构
查找的基本概念
查找表（列表）：
职工号
0001
姓名
王刚
性别
男
年龄
38
参加工作
1990年4月 2003年7月
是由同一类型的数据元素 )构成的集合。 0002 (或记录 25 张亮 男
0003 47 由于“集合”中的数据元素之间存在着完全松散的关 刘楠 女 1979年9月 0004 25 齐梅 女 2003年7月 系．因此查找表是一种非常灵便的数据结构。
数据结构
线性表的查找
顺序查找 （线性查找）
基本思想：从线性表的一端向另一端逐个将关键码与 给定值进行比较，若相等，则查找成功，给出该记录 在表中的位置；若整个表检测完仍未找到与给定值相 等的关键码，则查找失败，给出失败信息。
例：查找k＝35
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 15 24 6 12 35 40 98 55
关键字：
0005
李爽
女
50
1972年9月
数据元素的某个数据项的值，用它可以标识列表中的一个 或一组数据元素。 主关键字：可以唯一标识列表中的一个数据元素. 次关键字：
数据元素仅有一个数据项时，数据元素的值就是关键字。
数据结构
查找的基本概念
查找 ： 在具有相同类型的记录构成的集合中找出满足给定条件的 记录。 静态查找 ：不涉及插入和删除操作的查找 。 动态查找 ：涉及插入和删除操作的查找。 静态查找适用于：查找集合一经生成，便只对其进行查找，而 不进行插入和删除操作，或经过一段时间的查找之后，集中地 进行插入和删除等修改操作； 动态查找适用于：查找与插入和删除操作在同一个阶段进行， 例如当查找成功时，要删除查找到的记录，当查找不成功时， 要插入被查找的记录。
50 30 20 40 80 90 85 20 35 30 40 50 80 90