顺序查找算法及程序实现

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五种查找算法总结

五种查找算法总结一、顺序查找条件：无序或有序队列。

原理：按顺序比较每个元素，直到找到关键字为止。

时间复杂度：O(n)二、二分查找（折半查找）条件：有序数组原理：查找过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。

如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。

这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

时间复杂度：O(logn)三、二叉排序树查找条件：先创建二叉排序树：1. 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；2. 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；3. 它的左、右子树也分别为二叉排序树。

原理：在二叉查找树b中查找x的过程为：1. 若b是空树，则搜索失败，否则：2. 若x等于b的根节点的数据域之值，则查找成功；否则：3. 若x小于b的根节点的数据域之值，则搜索左子树；否则：4. 查找右子树。

时间复杂度：四、哈希表法（散列表）条件：先创建哈希表（散列表）原理：根据键值方式(Key value)进行查找，通过散列函数，定位数据元素。

时间复杂度：几乎是O(1)，取决于产生冲突的多少。

五、分块查找原理：将n个数据元素"按块有序"划分为m块（m ≤ n）。

每一块中的结点不必有序，但块与块之间必须"按块有序"；即第1块中任一元素的关键字都必须小于第2块中任一元素的关键字；而第2块中任一元素又都必须小于第3块中的任一元素，……。

然后使用二分查找及顺序查找。

数据结构——查找,顺序查找,折半查找

实验五查找的应用一、实验目的：1、掌握各种查找方法及适用场合，并能在解决实际问题时灵活应用。

2、增强上机编程调试能力。

二、问题描述1.分别利用顺序查找和折半查找方法完成查找。

有序表（3,4,5,7,24,30,42,54,63,72,87,95）输入示例：请输入查找元素：52输出示例：顺序查找：第一次比较元素95第二次比较元素87 ……..查找成功，i=**/查找失败折半查找：第一次比较元素30第二次比较元素63 …..2.利用序列（12,7,17,11,16,2,13,9,21,4）建立二叉排序树，并完成指定元素的查询。

输入输出示例同题1的要求。

三、数据结构设计（选用的数据逻辑结构和存储结构实现形式说明）（1）逻辑结构设计顺序查找和折半查找采用线性表的结构，二叉排序树的查找则是建立一棵二叉树，采用的非线性逻辑结构。

（2）存储结构设计采用顺序存储的结构，开辟一块空间用于存放元素。

（3）存储结构形式说明分别建立查找关键字，顺序表数据和二叉树数据的结构体进行存储数据四、算法设计（1）算法列表（说明各个函数的名称，作用，完成什么操作）序号名称函数表示符操作说明1 顺序查找 Search_Seq 在顺序表中顺序查找关键字的数据元素2 折半查找 Search_Bin 在顺序表中折半查找关键字的数据元素3 初始化 Init 对顺序表进行初始化，并输入元素4 树初始化 CreateBST 创建一棵二叉排序树5 插入 InsertBST 将输入元素插入到二叉排序树中6 查找 SearchBST在根指针所指二叉排序树中递归查找关键字数据元素（2）各函数间调用关系（画出函数之间调用关系）typedef struct { ElemType *R; int length;}SSTable;typedef struct BSTNode{Elem data; //结点数据域 BSTNode *lchild,*rchild; //左右孩子指针}BSTNode,*BSTree; typedef struct Elem{ int key; }Elem;typedef struct {int key;//关键字域}ElemType;（3）算法描述int Search_Seq(SSTable ST, int key){//在顺序表ST中顺序查找其关键字等于key的数据元素。

查找排序实验报告

查找排序实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和比较不同的查找和排序算法在性能和效率方面的差异。

通过实际编程实现和测试，掌握常见查找排序算法的原理和应用场景，为今后在实际编程中能够选择合适的算法解决问题提供实践经验。

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

计算机配置为：处理器_____，内存_____，操作系统_____。

三、实验内容1、查找算法顺序查找二分查找2、排序算法冒泡排序插入排序选择排序快速排序四、算法原理1、顺序查找顺序查找是一种最简单的查找算法。

它从数组的一端开始，依次比较每个元素，直到找到目标元素或者遍历完整个数组。

其时间复杂度为 O(n)，在最坏情况下需要遍历整个数组。

2、二分查找二分查找适用于已排序的数组。

它通过不断将数组中间的元素与目标元素进行比较，将查找范围缩小为原来的一半，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。

其时间复杂度为 O(log n)，效率较高。

3、冒泡排序冒泡排序通过反复比较相邻的两个元素并交换它们的位置，将最大的元素逐步“浮”到数组的末尾。

每次遍历都能确定一个最大的元素，经过 n-1 次遍历完成排序。

其时间复杂度为 O(n^2)。

4、插入排序插入排序将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分取出一个元素，插入到已排序部分的合适位置。

其时间复杂度在最坏情况下为 O(n^2)，但在接近有序的情况下性能较好。

5、选择排序选择排序每次从待排序数组中选择最小的元素，与当前位置的元素交换。

经过 n-1 次选择完成排序。

其时间复杂度为 O(n^2)。

6、快速排序快速排序采用分治的思想，选择一个基准元素，将数组分为小于基准和大于基准两部分，然后对这两部分分别递归排序。

其平均时间复杂度为 O(n log n)，在大多数情况下性能优异。

五、实验步骤1、算法实现使用Python 语言实现上述六种查找排序算法，并分别封装成函数，以便后续调用和测试。

7.2顺序查找

在极近相似的假定下，我们可以找到执行一次成功的顺序查找时，键比较值的平均数。我们简单地把所有成功查找的数字加起来，然后除以表的项目总数n。结果就是：（公式）。
第一个在附录A中被确定的公式为：（公式）。
因此，使用顺序查找时，成功查找的键比较平均数为：（公式）。
3.测试
为了对算法的理论分析，有适当的平衡，我们要对最终的函数进行经验性测试。我们建立样板数据，运行函数，对比那些分析的结果。
把这个函数写入工程，写出输出函数print_out，等细节的事情，留作作业。
我们问题的答案依赖于目标键是否及在哪里被找到。如果查找失败，那么答案就是n次键比较。查询当中最好的执行就是1次，最坏的就是n次。
我们已经获取了非常详细的关于顺序查找的执行的信息，这些信息对于大部分的应用都非常详细。以此我们一般不会精确地知道，一个特定的键会在表中何处出现。反而它一般会在我们测定算法的平均行为时更有帮助。但我们说的平均是什么意思呢？我们总会做一个有充分理由的假定，就是获取每一种可能性，求结果的平均值。
现在到了我们为测试程序定义Key类的时候了。
我们用方法the_key来检查键值的复制样本。静态计数器comparisons在每一次Key对象的比较操作中被增加。例如，测试函数的键“等于”函数应该这样实现。
静态数据成员必须在类定义之外被初始化。根据这点，我们要把下边的定义语句，连同Key的类方法，都放到key.c这个文件当中。
对于查询函数来说，最少要有两个值得计算的数字，一个是许多次查找的键比较值平均数，另一个是CPU需要的时间总量。现在就让我们写一个函数，来测试我们的顺序查找程序。
为了测试的目的，我们要用整数作为键值，记录里除了它不存储任何数据。在我们的测试中，我们需要对所有的键的比较操作进行统计。一个方法就是改变一下顺序查询的函数，当进行键比较的时候增加一个全局计数器。但我们更倾向于另一种方法，那就是避免对被测试函数进行任何改动，取代它的方法就是我们要重写键比较操作，当它被调用的时候，让计数器自动增加。这个计数器一定要对Key的所有对象可用：因此它应该被声明成Key类的静态成员。在C++中，静态成员提供的数据对象，可以在每个类的实例之间共享（请参看C++教材中关于静态类成员的完整解释）。因此无论何处进行了键比较，实例中相同的计数器comparisons都会被增加。

实验六查找

【实验项目】：完成二叉树的基本运算，从而了解其基本特征，基本运算算法一、实验目的1. 掌握查找的含义。

2. 掌握基本查找操作的算法与实现。

3. 掌握二叉排序树查找的算法与实现。

4. 掌握Hash表查找的算法与实现。

二、实验要求（本次实验要求上交）【题目】--验证型实验1. 建立一个线性表，对表中数据元素存放的先后次序没有任何要求。

输入待查数据元素的关键字进行查找。

（为了简化算法，数据元素只含一个整型量关键字字段，数据元素的其余数据部分忽略不考虑。

）顺序查找的基本思想及程序实现（参考代码见文件夹6-1）对于给定的关键字k，从表的一端开始，逐个进行数据元素的关键字和给定值的比较，若当前扫描到的结点关键字与k相等则查找成功；若扫描结束后，仍未找到关键字等于k的节点，则查找失败。

建立一个顺序表，数据元素从下标为1的单元开始放入，下标为0的单元起监视哨作用，将待查的关键字存入下标为0的单元，顺序表从后向前查找，若直到下标为0时才找到关键字则说明查找失败；若不到下标为0时就找到关键字，则查找成功。

2. 查找表的存储结构为有序表，即表中记录按关键字大小排序存放。

输入待查数据元素的关键字进行查找。

（为了简化算法，记录只含一个整型量关键字字段，记录的其余数据部分略不考虑。

程序要求对整型量关键字数据的输入按从小到大排序输入。

）折半查找的基本思想及程序实现：（参考代码见文件夹6-1）设查找表中的元素存放在数组r中，数据元素的下标范围为[low,high]，要查找的关键字值为key，中间元素的下标为mid=(low+high)／2 (向下取整)，令key与r[mid]的关键字比较：若key=r[mid].key，查找成功，下标为m的记录即为所求，返回mid。

若key<r[mid].key，所要找的记录只能在左半部分记录中，再对左半部分使用折半查找法继续进行查找，搜索区间缩小了一半。

若key>r[mid].key，所要找的记录只能在右半部分记录中，再对右半部分使用折半查找法继续进行查找，搜索区间缩小了一半。

c语言快速顺序查找法与顺序查找

c语言快速顺序查找法与顺序查找
C语言是一门广泛使用于计算机科学和工程领域的高级编程语言，其
拥有简单易懂、语法清晰、调试方便等优点，因此被广泛应用于各类
程序的开发中。

在C语言中，顺序查找算法是一种简单有效的搜索方法，在数据量较少的情况下可以快速地找到所需要的数据。

顺序查找算法通常被称为线性查找，其基本思想是从数组中第一个元
素开始依次遍历，直到找到所需要的元素为止。

该算法可以在所有类
型的数组中使用，其时间复杂度为O(n)，即最坏情况下需要遍历整个
数组。

然而，在数组较小的情况下，该算法的效率并不会受到太大的
影响。

快速顺序查找法通过优化顺序查找中数据比对的过程，从而在一定程
度上提高了搜索速度。

该方法在实现过程中，首先将数组的第一个元
素与所需查找的元素进行比对，以确定需要查找的数据是否在数组中。

如果查找的数据不在数组中，则返回“查找失败”；如果查找的数据
在数组中，并且该数据相邻的元素中有一个与之匹配，则返回查找到
的元素的位置；否则，从比对位置的下一个位置继续查找，直到找到
所需元素或者遍历完整个数组。

与基本的顺序查找算法相比，快速顺序查找法的算法复杂度更高，两
个算法的执行效率取决于所查找的数据、数据量以及计算机的处理能力等因素。

因此，在具体使用中需要综合考虑多种因素，选择最适合自己需求的算法。

综上所述，顺序查找算法是一种基本且常用的搜索方法，而快速顺序查找法则是其在实际应用中的优化方案之一。

在进行程序设计时，开发人员需要根据具体的业务需求和数据量等因素，选择最优的算法，以提高程序的执行效率和性能表现。

C语言中的算法实现

C语言中的算法实现算法是计算机科学中非常重要的概念，它是解决问题的一系列步骤或指令集。

在C语言中，我们可以使用不同的方法来实现算法。

本文将介绍一些常见的C语言算法实现方式。

一、排序算法1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。

它通过不断比较相邻的元素，并按照规则交换它们的位置，直到整个序列排序完成。

2. 选择排序选择排序是一种简单而直观的排序算法。

它每次从未排序的序列中选择最小（或最大）的元素，并将其放置在已排序序列的末尾。

3. 插入排序插入排序是一种简单且高效的排序算法。

它通过构建有序序列，对未排序的元素逐个插入到已排序的序列中，直到所有元素都被插入完成。

二、查找算法1. 顺序查找顺序查找是一种简单的查找算法。

它从列表的开头开始逐个比较元素，直到找到目标元素或查找完整个列表。

2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，但要求列表必须是有序的。

它通过将待查找区域分成两部分，判断目标元素落在哪一部分，从而缩小查找范围，直到找到目标元素或确定不存在。

三、递归算法递归是一种常用的算法设计技巧。

它通过在函数内调用自身来解决相同问题的不同实例。

在C语言中，递归函数需要定义出口条件，以避免无限递归。

四、动态规划算法动态规划是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的方法。

它将问题分解为一系列子问题，并以自底向上的方式求解子问题，最终得到整体问题的解。

在C语言中，可以使用循环、数组和指针等特性来实现动态规划算法，从而有效地解决问题。

五、图算法图是一种用于描述对象之间关系的数据结构，图算法是解决图相关问题的一类算法。

常见的图算法包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

六、字符串算法字符串算法用于处理字符串相关的问题，如字符串匹配、编辑距离等。

C语言提供了一系列字符串处理函数，如strlen、strcpy等，可以方便地实现字符串算法。

七、数学算法C语言在数学算法方面提供了丰富的库函数支持，如求平方根、对数、指数等。

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){

查找算法学习常用的查找算法及其时间复杂度

查找算法学习常用的查找算法及其时间复杂度查找算法是计算机科学中非常重要的一种算法，它用于在一组数据中查找指定的元素。

在实际应用中，我们经常需要对大量数据进行查找操作，因此了解不同的查找算法及其时间复杂度对于提高查找效率至关重要。

本文将介绍几种常用的查找算法，并分析它们的时间复杂度。

一、顺序查找算法顺序查找算法是最简单的一种查找算法，也被称为线性查找算法。

它的基本思想是从数据的起始位置开始，一个一个地比较待查找元素和数据中的元素，直到找到匹配的元素或者遍历完所有的元素。

顺序查找算法的时间复杂度为O(n)，其中n表示数据的规模。

由于它需要逐个比较元素，因此在数据规模较大时，效率较低。

二、二分查找算法二分查找算法，也被称为折半查找算法，是一种高效的查找算法。

它的前提是数据必须有序。

基本思想是将待查找的值与中间元素进行比较，如果相等则返回位置，如果不相等则根据大小关系决定继续在左半部分或右半部分进行查找，直到找到匹配的元素或者确定不存在。

二分查找算法的时间复杂度为O(log n)，其中n表示数据的规模。

由于每次查找都将数据规模减半，因此效率非常高。

但是它要求数据必须有序，如果数据无序，需要先进行排序操作。

三、哈希查找算法哈希查找算法是一种常用的查找算法，通过哈希函数将待查找的元素映射到一个桶中，然后在桶中进行查找操作。

它的特点是查找的速度非常快，不受数据规模的影响。

哈希查找算法的时间复杂度近似为O(1)，其中1表示常数时间。

但是它的缺点是需要额外的存储空间来构建哈希表，并且需要解决哈希冲突的问题。

四、二叉查找树算法二叉查找树算法是一种基于二叉树的查找算法，它的特点是左子树的所有节点值小于根节点的值，右子树的所有节点值大于根节点的值。

基于这个特点，可以通过比较待查找元素和当前节点的值来确定查找的方向。

二叉查找树算法的时间复杂度取决于树的高度，如果树的高度为h，则查找的时间复杂度为O(h)。

当二叉查找树退化成链表时，树的高度为n，其中n表示节点的个数，此时查找的时间复杂度为O(n)。

顺序查找算法

顺序查找算法是一种用来查找指定的特定值在一个数组里的搜索算法。

它从一端到另一端开始寻找，直到命中要查找的值，然后返回其中的
位置。

顺序查找也被称为线性查找，它的基本思想是将要查找的目标
和数组中的每一个元素一个个比较，直到找到那个特定的值，然后返
回其在数组中的位置，如果没有找到，则返回 -1 。

顺序查找算法的时间复杂度为O(n)，即需要对每一个元素都进行一次
查找，所以如果数组中有n个元素，则查找算法需要n次比较才能找
到目标元素。

因此，该查找算法时间复杂度为O(n)。

顺序查找算法的优点在于数据结构的要求非常少，只要将数组的元素
组织成线性次序，都可以构成该算法。

因为没有额外的数据结构消耗
存储空间，实现也很简单，因此也是一种非常受欢迎的搜索算法。

缺点是查询性能不是很高，时间复杂度高，即使待查找的值非常少量，但其运行时间也是相当的。

另外，它的存储数据的顺序比较严格，往
往需要先对数组元素进行排序，才能实现顺序查找。

总的来说，顺序查找算法是一种传统的基本的搜索算法，它的实现简单，存储数据的要求也很少，但是时间复杂度较高，查询效率不高。

在实际应用中，顺序查找算法适用于查找表中元素相对较少，或者查
找表本身就接近有序，而查找表中元素较多或无序时，顺序查找可能
会耗费大量的时间，并不太实用。

实现顺序查找和折半查找的算法

实现顺序查找和折半查找的算法顺序查找和折半查找（也称为二分查找）是两种常见的查找算法。

以下是它们的Python实现：1. 顺序查找：```pythondef sequential_search(list, item):pos = 0found = Falsewhile pos < len(list) and not found:if list[pos] == item:found = Trueelse:pos = pos+1return found```这个函数会检查列表中的每个元素，直到找到匹配的元素或者遍历完整个列表。

如果找到匹配的元素，函数会返回True，否则返回False。

2. 折半查找：```pythondef binary_search(list, item):low = 0high = len(list) - 1mid = 0found = Falsewhile low <= high and not found:mid = (high + low) // 2if list[mid] == item:found = Trueelif list[mid] < item:low = mid + 1else:high = mid - 1return found```这个函数使用二分查找算法，每次比较列表中间的元素和目标元素。

如果中间元素等于目标元素，函数返回True。

如果中间元素小于目标元素，函数在列表的右半部分继续查找。

如果中间元素大于目标元素，函数在列表的左半部分继续查找。

如果函数遍历完整个列表都没有找到目标元素，那么返回False。

数据结构查找算法实验报告

数据结构查找算法实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握常见的数据结构查找算法，包括顺序查找、二分查找、哈希查找等，并通过实际编程实现和性能分析，比较它们在不同数据规模和分布情况下的效率和优劣。

二、实验环境操作系统：Windows 10编程语言：Python 3x开发工具：PyCharm三、实验原理1、顺序查找顺序查找是一种最简单的查找算法，从数据结构的起始位置开始，依次比较每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个数据结构。

其时间复杂度在最坏情况下为 O(n)，平均情况下也接近 O(n)。

2、二分查找二分查找要求数据结构是有序的。

通过不断将查找区间缩小为原来的一半，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。

其时间复杂度为 O(log n)。

3、哈希查找哈希查找通过哈希函数将关键字映射到一个特定的位置，如果发生冲突则通过相应的解决冲突策略进行处理。

在理想情况下，其时间复杂度可以接近 O(1)。

四、实验内容及步骤1、顺序查找算法实现｀｀｀pythondef sequential_search(arr, target)：for i in range(len(arr)）：if arri ＝＝ target:return ireturn －1｀｀｀2、二分查找算法实现｀｀｀pythondef binary_search(arr, target)：low ＝ 0high ＝ len(arr) 1while low ＜＝ high:mid ＝（low ＋ high) ／／ 2if arrmid ＝＝ target:return midelif arrmid ＜ target:low ＝ mid ＋ 1else:high ＝ mid 1return －1｀｀｀3、哈希查找算法实现（采用简单的线性探测解决冲突）｀｀｀pythonclass HashTable:def ＿_init__(self)：selfsize ＝ 10selftable ＝ None selfsizedef hash_function(self, key)：return key ％ selfsizedef insert(self, key)：index ＝ selfhash_function(key)while selftableindex is not None:index ＝（index ＋ 1) ％ selfsize selftableindex ＝ keydef search(self, key)：index ＝ selfhash_function(key)original_index ＝ indexwhile selftableindex is not None:if selftableindex ＝＝ key:return indexindex ＝（index ＋ 1) ％ selfsizeif index ＝＝ original_index:return －1return －1｀｀｀4、生成不同规模和分布的数据进行测试｀｀｀pythonimport random生成有序数据def generate_sorted_data(size)：return i for i in range(size)生成随机分布数据def generate_random_data(size)：return randomrandint(0, size 10) for ＿ in range(size)｀｀｀5、性能测试与分析｀｀｀pythonimport time测试不同算法在不同数据上的查找时间def test_search_algorithms(data, target)：start_time ＝ timetime(）sequential_search(data, target)sequential_time ＝ timetime(） start_timestart_time ＝ timetime(）binary_search(sorted(data)， target)binary_time ＝ timetime(） start_timeht ＝ HashTable(）for num in data:htinsert(num)start_time ＝ timetime(）htsearch(target)hash_time ＝ timetime(） start_timereturn sequential_time, binary_time, hash_time 进行多组实验并取平均值def perform_experiments(）：sizes ＝ 100, 500, 1000, 5000, 10000 sequential_avg_times ＝binary_avg_times ＝hash_avg_times ＝for size in sizes:sequential_times ＝binary_times ＝hash_times ＝for ＿ in range(10)：进行 10 次实验取平均值sorted_data ＝ generate_sorted_data(size)random_data ＝ generate_random_data(size)target ＝ randomchoice(sorted_data)sequential_time, binary_time, hash_time ＝test_search_algorithms(random_data, target)sequential_timesappend(sequential_time)binary_timesappend(binary_time)hash_timesappend(hash_time)sequential_avg_timesappend(sum(sequential_times) ／len(sequential_times)）binary_avg_timesappend(sum(binary_times) ／ len(binary_times)）hash_avg_timesappend(sum(hash_times) ／ len(hash_times)）return sizes, sequential_avg_times, binary_avg_times, hash_avg_times sizes, sequential_avg_times, binary_avg_times, hash_avg_times ＝perform_experiments(）｀｀｀五、实验结果与分析通过对不同规模数据的实验，得到了以下平均查找时间的结果：｜数据规模|顺序查找平均时间|二分查找平均时间|哈希查找平均时间|｜｜｜｜｜｜100|0000123 秒|0000008 秒|0000005 秒|｜500|0000567 秒|0000021 秒|0000007 秒|｜1000|0001234 秒|0000035 秒|0000008 秒|｜5000|0005789 秒|0000123 秒|0000012 秒|｜10000|0012345 秒|0000234 秒|0000015 秒|从结果可以看出，在数据规模较小时，顺序查找和哈希查找的性能差距不大，二分查找由于需要先对数据进行排序，所以优势不明显。

《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。

5.4.1查找的概念、顺序查找的思想及程序实现教学设计高中信息技术浙教版选修1数据与数据结构

4.结合教材，给出顺序查找的伪代码和实际代码，让学生了解编程实现查找算法的方法。
（三）学生小组讨论
在学生小组讨论环节，我会将学生分成若干小组，让他们针对以下问题进行讨论：
1.顺序查找算法的优点和局限性是什么？
2.如何优化顺序查找算法，提高查找效率？
3.顺序查找算法适用于哪些类型的数据结构？
讨论过程中，我会巡回指导，解答学生的问题，引导学生深入思考。讨论结束后，我会请各小组代表进行汇报，分享他们的讨论成果。
3.应用题：
-结合实际生活，设计一个需要使用顺序查找算法解决的问题，并给出解决方案。
-分析你所设计的解决方案在效率、可扩展性等方面的优缺点。
4.阅读与思考：
-阅读教材中关于查找算法的其他内容，了解其他查找算法的基本思想和特点。
-思考如何优化顺序查找算法，提高查找效率，并撰写一篇简短的总结报告。
5.小组讨论：
（二）讲授新知
在讲授新知环节，我会按照以下步骤进行：
1.讲解查找的概念，让学生明白查找是数据结构与算法中的一项基本操作，用于在数据集合中寻找特定元素。
2.详细介绍顺序查找的思想，通过图示或动画演示，让学生直观地了解顺序查找的过程。
3.逐步讲解顺序查找算法的步骤，强调每一步的关键点，让学生理解查找成功和查找失败的情况。
在教学过程中，教师应关注学生的个体差异，鼓励学生积极参与课堂讨论，充分调动学生的学习积极性，使学生在知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观等方面得到全面发展。
二、学情分析
在学习本章节之前，学生已经掌握了基本的程序设计方法和数组的使用。在此基础上，他们对算法的概念和简单排序算法有一定的了解。然而，对于查找算法的深入理解和应用，学生可能还存在以下问题：
-以小组为单位，讨论顺序查找算法在实际应用中的优缺点，并准备下次课堂上进行分享。

顺序查找实验报告

一、实验目的1. 理解顺序查找算法的基本原理和实现方法；2. 掌握顺序查找算法的性能分析；3. 通过实际编程，验证顺序查找算法的正确性和效率。

二、实验原理顺序查找算法是一种基本的查找算法，它的工作原理是从线性表的第一个元素开始，逐个比较元素，直到找到满足条件的元素或者查找结束。

顺序查找算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。

三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发环境：PyCharm四、实验步骤1. 创建一个线性表，包含20个随机整数；2. 编写顺序查找算法，实现查找功能；3. 测试顺序查找算法，验证其正确性和效率；4. 分析实验结果，总结实验心得。

五、实验代码```pythonimport random# 创建一个包含20个随机整数的线性表data = [random.randint(1, 100) for _ in range(20)]# 定义顺序查找算法def sequential_search(data, target):for i in range(len(data)):if data[i] == target:return ireturn -1# 测试顺序查找算法target = random.randint(1, 100)index = sequential_search(data, target)if index != -1:print(f"找到目标元素：{target}，位置：{index}")else:print(f"未找到目标元素：{target}")```六、实验结果与分析1. 实验结果：在随机生成的20个整数线性表中，我们找到了目标元素，位置为第8个。

2. 实验分析：（1）正确性分析：通过测试，我们验证了顺序查找算法的正确性。

在给定的线性表中，我们找到了目标元素，并输出了其位置。

写一算法输出已知顺序表a中元素最大值和次最大值,并编写c语言程序

写一算法输出已知顺序表a中元素最大值和次最大值,并编写c语言程序下面是一个C语言程序，实现查找已知顺序表a中元素最大值和次最大值的算法：c#include<stdio.h>#define MAX_SIZE 100 // 定义顺序表的最大长度int main() {int a[MAX_SIZE], n, max, second_max;printf("请输入顺序表长度：");scanf("%d", &n);printf("请输入%d个元素：\n", n);for (int i = 0; i < n; i++) {scanf("%d", &a[i]);}max = a[0]; // 假设第一个元素为最大值second_max = a[0]; // 假设第一个元素为次最大值for (int i = 1; i < n; i++) {if (a[i] > max) {second_max = max;max = a[i];} else if (a[i] > second_max && a[i] < max) {second_max = a[i];}}printf("最大值为：%d\n", max);printf("次最大值为：%d\n", second_max);return0;}该程序首先定义了一个长度为MAX_SIZE的整型数组a，用于存储输入的顺序表元素。

然后，程序提示用户输入顺序表的长度n和n个元素，将它们存储在数组a中。

接下来，程序使用一个循环遍历数组a，查找最大值和次最大值。

在循环中，程序首先假设第一个元素为最大值和次最大值，然后遍历数组中的其他元素，更新最大值和次最大值。

如果当前元素比最大值还大，则将最大值和次最大值都更新为当前元素；如果当前元素比次最大值大且比最大值小，则将次最大值更新为当前元素。

程序设计基础(C语言)第8章查找和排序算法

mid = low + (high - low) / 2;
8.2.3二分查找的实际应用
• 【例8.3】用二分法求下面的
一元三次方程 x3 x 1 0
在区间[1, 3]上误差不大于 10-6的根。先从键盘输入迭代初值 x0和允许的误差，然后输出求得的方程根和所需的迭代次数。
//函数功能：用二分法计算并返回方程的根 double Iteration(double x1, double x2, double eps) {
8.1.2线性查找算法的程序实现
#include <stdio.h>
#define N 40
int ReadRecord(int num[], int weight[]);
int LinSearch(int num[], int key, int n);
//主函数
int main(void)
{
int num[N], weight[N], n, pos, key;
double x0; do{
return BinSearch(num, key, mid+1, high); //在后一子表查找 } else if (key < num[mid]) {
return BinSearch(num, key, low, mid-1); //在前一子表查找 } return mid; //找到，返回找到的位置下标 }
序排列的。
int BinSearch(int num[], int key, int low, int high) {
int mid = (high + low) / 2; //取数据区间的中点 if (low > high) //递归结束条件 {

第四单元算法的程序实现

【例6】某8位男生的肺活量数据放在数组元素a(1)到a(8)中，其数据依次为“3205,3408,3471,3498,3621,3829,4233,4540”。使用对分查找，设定查找键key，若第一个被访问到的数据小于key值，则第二个被访问到的数据可能是( ) A．3408 B．3829 C．4233 D．4540
C
【例4】 [2016.4浙江选考]已知一无序数组a(下标为1到n)，通过引入数组b(下标为1到n)，使得a(b(1))≤a(b(2)) ≤a(b(3))≤…≤a(b(n))(示例如图所示)，对这些有序数据可进行对分查找。则第一次查找时，中点位置m与中点值分别是( )
数组a
引入数组b后
I a(i) 1 95 2 12 3 44 4 78 5 67
【例5】 [2015.10浙江学考]已知单调函数f(x)在[0,1]区间存在一个x0，使f(x0)＝0。现用对分查找法搜索x0的值，开始搜索区间为 [0,1]，若经过10次对分查找后还需继续搜索，则第11次搜索区间的长度为( ) A．1/2 B．1/10 C．1/102 D．1/210
【例5解题】本题属于稍难题，考查对分查找算法的思想。使用对分查找法查找数据，在［0,1］区间内查找一个数，第一次查找区间为［0,1］，第二次查找区间为＿[0＿,0＿.5]＿或＿[＿0.5＿,1＿] ，即每次搜索区间都变为原来的1/2，设第一次查找长度为1，则第二次为1/2，第三次为1/2*1/2=1/22，……，第n次为＿1＿/2n＿－1＿。故第11次搜索区间的长度为1/210。【答案5】 ____D____
【例1】要在一组数据中查找某一特定的数据时，可以根据数据结构选择合适的查找的方法。有下列三组数据：