源代码--数据结构与算法(Python版)第9章 查找
Python中的查找算法
Python中的查找算法Python中的查找算法查找算法在计算机科学中具有重要的地位，在各个领域中都有着广泛的应用。
Python作为一种高级编程语言，也提供了多种查找算法。
本文将对Python中的查找算法进行介绍。
1.线性查找线性查找也称为顺序查找。
顺序查找从数据的第一个元素开始查找，直到找到目标元素或查找完所有元素。
时间复杂度为O(n)。
代码实现：```pythondef linear_search(arr, x):for i in range(len(arr)):if arr[i] == x:return ireturn -1```2.二分查找二分查找又称为折半查找。
在有序数组中查找目标元素，将数组分为两部分，如果目标元素等于中间元素，则查找成功，如果小于中间元素，则在左半边继续查找，如果大于中间元素，则在右半边继续查找。
时间复杂度为O(log n)。
代码实现：```pythondef binary_search(arr, x):low = 0high = len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] < x:low = mid + 1elif arr[mid] > x:high = mid - 1else:return midreturn -1```3.插值查找插值查找是二分查找的变种，主要是通过插值公式来确定查找位置。
插值公式为：mid = low + (high - low) * (x - arr[low]) // (arr[high] - arr[low])时间复杂度为O(log n)。
代码实现：```pythondef interpolation_search(arr, x):low = 0high = len(arr) - 1while low <= high and x >= arr[low] and x <= arr[high]: mid = low + (high - low) * (x - arr[low]) // (arr[high] - arr[low])if arr[mid] < x:low = mid + 1elif arr[mid] > x:high = mid - 1else:return midreturn -1```4.哈希查找哈希查找是一种通过将目标元素映射到一个位置来进行查找的方法。
数据结构与算法(Python版)《数据结构》参考答案(A卷)
数据结构与算法(Python版)《数据结构》参考答案(A卷)数据结构与算法是计算机科学中非常重要的基础知识，它们在软件开辟中起着至关重要的作用。
在Python编程语言中，数据结构与算法同样扮演着重要的角色。
本文将介绍数据结构与算法在Python中的应用，匡助读者更好地理解和运用这些知识。
一、数据结构1.1 列表(List)Python中最常用的数据结构之一是列表，它可以存储任意类型的数据，并且支持增删改查等操作。
1.2 字典(Dictionary)字典是另一个常用的数据结构，它以键值对的形式存储数据，可以快速查找和修改数据。
1.3 集合(Set)集合是一种无序且不重复的数据结构，可以进行交集、并集、差集等操作，非常适合处理数学运算。
二、算法2.1 排序算法Python中有多种排序算法可供选择，如冒泡排序、快速排序、归并排序等，每种算法都有其适合的场景和特点。
2.2 查找算法查找算法用于在数据集中查找指定的元素，常见的查找算法有线性查找、二分查找等，可以提高查找效率。
2.3 图算法图算法是一类特殊的算法，用于解决图结构中的问题，如最短路径、最小生成树等，在网络分析和路由规划中有广泛应用。
三、应用实例3.1 数据处理数据结构与算法在数据处理中有着重要的应用，可以匡助我们高效地处理大量数据，如数据清洗、分析和建模等。
3.2 网络编程在网络编程中，我们时常需要使用数据结构与算法来处理网络数据包、路由信息等，确保网络通信的稳定和高效。
3.3 人工智能在人工智能领域，数据结构与算法也扮演着重要的角色，如机器学习算法中的数据预处理、特征选择等。
四、优化技巧4.1 空间复杂度优化在编写代码时，我们应该尽量减少空间复杂度，避免不必要的内存占用，提高程序的运行效率。
4.2 时间复杂度优化算法的时间复杂度直接影响程序的运行速度，我们可以通过选择合适的算法和数据结构来优化时间复杂度。
4.3 算法优化技巧除了选择合适的数据结构和算法外，我们还可以通过优化代码逻辑、减少循环嵌套等方式来提高程序的性能。
数据结构与算法-查找
数据结构与算法-查找数据结构与算法查找在计算机科学的世界里，数据结构和算法就像是建筑师手中的蓝图和工具，帮助我们有效地组织和处理数据。
而查找，作为其中的一个重要环节，在各种程序和应用中都有着广泛的应用。
当我们面对大量的数据时，如何快速准确地找到我们需要的信息，就成了一个关键的问题。
查找算法就是为了解决这个问题而诞生的。
让我们先从最简单的顺序查找说起。
想象一下，你有一个长长的名单，上面写满了名字，而你要找到其中一个特定的名字。
你会怎么做？最直接的方法就是从名单的开头一个一个地看下去，直到找到为止。
这就是顺序查找的基本思路。
顺序查找不需要对数据进行任何预处理，实现起来非常简单。
但它的效率并不高，特别是当数据量很大时，可能需要检查很多个元素才能找到目标。
不过，在某些情况下，顺序查找还是很有用的。
比如，数据是无序的，而且查找的频率不高，或者数据量比较小的时候。
接下来，我们来看看二分查找。
二分查找就像是在猜数字游戏中，通过不断缩小范围来快速猜出答案。
假设我们有一个已经排好序的数列，要查找一个特定的数字。
我们先比较目标数字和中间的数字，如果目标数字比中间数字大，那就只在中间数字的右边继续查找；如果目标数字比中间数字小，就在左边查找。
通过不断地将查找范围缩小一半，我们能够快速地找到目标数字。
二分查找的效率比顺序查找高很多，尤其是对于大规模的数据。
但它有一个前提，那就是数据必须是有序的。
除了这两种常见的查找算法，还有一些其他的查找方法，比如哈希查找。
哈希查找就像是给数据分配了一个独特的“房间号码”，通过这个“房间号码”，我们可以直接找到对应的数据，而不需要进行逐个比较。
哈希函数是实现哈希查找的关键。
它将数据映射到一个特定的位置，也就是哈希表中的“槽”。
但有时候会出现哈希冲突，就是不同的数据被映射到了同一个“槽”里。
这时候就需要一些解决冲突的方法，比如链地址法或者开放地址法。
在实际应用中，我们需要根据具体的情况选择合适的查找算法。
数据结构与算法实验源代码
数据结构与算法实验源代码数据结构与算法实验源代码1.实验目的本实验旨在通过实践，加深对数据结构与算法的理解与应用能力，掌握数据结构和算法的基本概念与原理，并能够运用所学知识解决实际问题。
2.实验材料●一台已安装好编译器的计算机●数据结构与算法实验源代码文件3.实验环境配置在实验开始之前，必须确保计算机上已安装好以下环境：●编译器（可以是C++、Java等）●数据结构与算法实验源代码文件4.实验内容及步骤4.1 实验一：线性表4.1.1 实验目的通过实现线性表的相关操作，加深对线性表及其操作的理解，并能够灵活应用。
4.1.2 实验步骤1.实现线性表的初始化函数2.实现线性表的插入操作3.实现线性表的删除操作4.实现线性表的查找操作5.实现线性表的排序操作6.实现线性表的输出操作7.编写测试代码，对线性表进行测试4.1.3 实验结果与分析进行若干测试用例，验证线性表的正确性，并分析算法的时间复杂度与空间复杂度。
4.2 实验二：栈与队列4.2.1 实验目的通过实现栈与队列的相关操作，加深对栈与队列的理解，并掌握栈与队列的应用场景。
4.2.2 实验步骤1.实现栈的初始化函数2.实现栈的入栈操作3.实现栈的出栈操作4.实现栈的查看栈顶元素操作5.实现队列的初始化函数6.实现队列的入队操作7.实现队列的出队操作8.实现队列的查看队首元素操作4.2.3 实验结果与分析进行若干测试用例，验证栈与队列的正确性，并分析算法的时间复杂度与空间复杂度。
（继续添加实验内容及步骤，具体根据实验项目和教学要求进行详细分析）5.实验附件本文档所涉及的实验源代码文件作为附件随文档提供。
6.法律名词及注释6.1 版权：著作权法所规定的权利，保护作品的完整性和原创性。
6.2 开源：指软件可以被任何人免费使用、分发和修改的一种软件授权模式。
（继续添加法律名词及注释）。
源代码--数据结构与算法(Python版)chap9 查找
折半查找代码
def binarysearch(a, num):
length = len(a)
low = 0 # 最小数下标
high = length – 1
# 最大数的下标
while low <= high: mid = int(low + ((high - low) / 2)) # 取中间值
if a[mid] < num:
5
顺序查找算法容易理解，对表的结构无任 何要求，无论是用顺序存储还是用链表存 储，也无论结点之间是否按关键字排序， 都同样适用。但缺点是效率较低，复杂度 高，时间复杂度为 O(n)，折半查找
折半查找的前提是线性表（a0，a1 ，…an-1）已经 按照从小到大的顺序排列。设要查找元素的关键字 为key，首先将查找范围的下限设为low=0，上限 为high=n-1，其中点为m (low high) / 2，中点元 素记为am。用key与中点元素am比较，若key=am， 该元素正为要找的元素，查找停止；否则，若 key>am，则替换下限low=(mid+1)，到下半段继续 查找；若key<am，则替换上限high=mid-1，到上 半段继续查找；依此循环，直至找到元素或 low>high为止，low>high时说明此元素未找到。
15 i=7 1 2 5 7 8 11 14 20
(a)查找成功
(b)查找失败
15
i=8（失败） 4
顺序查找代码
def sequential_search(lis, item): pos=0 found = False while pos < len(lis) and not found: if lis[pos] == item: found = True else: pos = pos+1 return(found)
Python中的数据结构和算法详解
Python中的数据结构和算法详解Python是一门功能强大的编程语言，在数据科学、机器学习及人工智能等领域广泛应用。
在Python中，数据结构和算法是处理数据的重要部分。
本文将详细介绍Python中的数据结构和算法，包括列表、元组、集合、字典和排序、搜索、递归、贪心算法等基本算法。
一、列表列表是一种最常用的数据结构，Python中的列表可以包含不同类型的元素，可以通过索引和切片访问元素，还可以使用内置函数和方法扩展、删除和排序列表。
下面是一个Python中创建和操作列表的示例代码：```python# 创建列表list1 = [1, 2, 3, 4, 5]list2 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']# 访问列表中的元素print(list1[0])print(list2[2])print(list1[1:4])# 扩展列表list1.append(6)list2.insert(0, 'f')print(list1)print(list2)# 删除列表中的元素list1.remove(3)del list2[2]print(list1)print(list2)# 排序列表list3 = [4, 2, 1, 5, 3]list3.sort()print(list3)```二、元组元组是Python中的另一种数据结构，类似于列表，但是元组是不可修改的，一旦创建后就不能修改。
元组可以存储不同类型的数据，可以作为函数的返回值。
下面是一个Python中创建和操作元组的示例代码：# 创建元组tuple1 = (1, 2, 3, 4, 5)tuple2 = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')# 访问元组中的元素print(tuple1[0])print(tuple2[2])print(tuple1[1:4])# 元组作为函数返回值def square_cube(num):return num**2, num**3result = square_cube(3)print(result)```三、集合集合是Python中的一种数学对象，它可以存储不同类型的元素，且每个元素各不相同。
算法与数据结构查找详解演示文稿
算法与数据结构查找详解演示文稿一、引言在计算机科学中，算法与数据结构是两个非常重要的概念。
算法是指解决问题的步骤或方法，而数据结构则是组织数据的方式。
在算法中，查找是一种常见的操作，它用于在给定的数据集合中寻找特定的元素。
二、线性查找1.基本思想线性查找是最简单和直观的查找方法。
它从数据集合的第一个元素开始逐个比较，直到找到目标元素或遍历完整个集合。
2.代码示例```def linear_search(arr, target):for i in range(len(arr)):if arr[i] == target:return ireturn -1```3.复杂度分析线性查找的时间复杂度为O(n)，其中n是数据集合的大小。
三、二分查找1.基本思想二分查找也称为折半查找，它只适用于已经排序的数据集合。
具体步骤如下：-将数据集合按照升序或降序排列-取中间元素与目标元素进行比较-如果中间元素等于目标元素，则查找成功-如果中间元素大于目标元素，则在左半部分继续查找-如果中间元素小于目标元素，则在右半部分继续查找-重复以上步骤，直到找到目标元素或左边界大于右边界2.代码示例```def binary_search(arr, target):left = 0right = len(arr) - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:left = mid + 1else:right = mid - 1return -1```3.复杂度分析二分查找的时间复杂度为O(logn)，其中n是数据集合的大小。
四、哈希查找1.基本思想哈希查找利用哈希函数将元素映射到哈希表中。
哈希表是一种数据结构，它将键与值进行映射。
具体步骤如下：-根据哈希函数将目标元素映射到哈希表中的一个位置-如果该位置为空，则目标元素不存在-如果该位置不为空，则遍历查找目标元素2.代码示例```class HashTable(object):def __init__(self):self.size = 100self.table = [None] * self.sizedef hash_func(self, key):return key % self.sizedef insert(self, key, value):index = self.hash_func(key)if self.table[index] is None:self.table[index] = [(key, value)] else:for i in range(len(self.table[index])): if self.table[index][i][0] == key: self.table[index][i] = (key, value) breakelse:self.table[index].append((key, value)) def search(self, key):index = self.hash_func(key)if self.table[index] is None:return Nonefor i in range(len(self.table[index])):if self.table[index][i][0] == key:return self.table[index][i][1]return None```3.复杂度分析哈希查找的平均时间复杂度为O(1)，具有很高的查找效率。
数据结构-第九章 查找
数据结构-第九章查找在计算机科学的世界里，数据结构就像是一个精心设计的仓库，用于高效地存储和管理数据。
而查找，作为数据结构中的重要一环，它的作用就如同在这个庞大的仓库中迅速找到我们需要的宝贝。
当我们面对大量的数据时，如何快速准确地找到特定的信息，这是查找要解决的核心问题。
在第九章中，我们会深入探讨几种常见的查找算法和数据结构。
首先，我们来谈谈顺序查找。
这是最简单也是最直观的查找方法。
想象一下，我们有一个长长的列表，就像一排摆放整齐的物品，要找某个特定的东西，我们只能从第一个开始，一个一个地依次检查，直到找到目标或者遍历完整个列表。
这种方法虽然简单直接，但效率并不高，特别是当数据量很大时，查找的时间会很长。
与顺序查找相对的是二分查找。
二分查找就聪明多了，它要求数据是有序的。
就好像我们知道物品是按照大小顺序摆放的，每次都可以通过比较中间的元素来判断目标在左边还是右边，然后不断缩小查找的范围。
通过这种方式，查找的效率大大提高。
比如说，在一个有 100 个元素的有序列表中，最多只需要 7 次比较就能找到目标元素。
接下来是二叉查找树。
它是一种特殊的数据结构，每个节点最多有两个子节点，左子节点的值小于父节点，右子节点的值大于父节点。
通过这种特殊的结构，我们可以快速地在树中查找目标元素。
插入和删除操作也相对方便，但要注意保持树的平衡，否则查找的效率可能会下降。
还有哈希表，这是一种非常高效的查找结构。
它通过一个哈希函数将关键字映射到一个特定的位置。
如果哈希函数设计得好，查找的时间复杂度可以接近常数级别。
但哈希表也有它的问题，比如可能会出现哈希冲突，需要通过合适的冲突解决方法来处理。
在实际应用中，选择哪种查找方法取决于具体的情况。
如果数据量较小，顺序查找可能就足够了；如果数据是有序的，二分查找是个不错的选择；如果需要频繁的插入和删除操作，二叉查找树可能更合适；而对于大规模数据且查找操作频繁的情况，哈希表往往能发挥出巨大的优势。
Python中的数据结构和算法
Python中的数据结构和算法Python是一种优秀的编程语言，被广泛应用于数据科学、人工智能、机器学习等领域。
在Python中，数据结构和算法是程序员必须掌握的重要技能之一。
本文将深入介绍Python中的数据结构和算法，探讨其在实际开发中的应用。
一、Python中的数据结构1. 列表(List)列表是Python中最常用的数据结构之一。
它可以存储不同类型的元素，包括数字、字符串、布尔值等。
列表的内容可以根据需要进行添加、删除、修改、查询等操作。
例如，我们定义一个列表：```pythonlist1 = [1, 'hello', True, 3.14]```其中，元素1是一个整数，元素'hello'是一个字符串，元素True是一个布尔值，元素3.14是一个浮点数。
可以使用下标来访问列表中的元素，例如：```pythonprint(list1[1]) # 输出'hello'```2. 元组(Tuple)元组是一种不可变的数据结构，类似于列表，但是它的元素不可修改。
元组用小括号()来表示。
例如：```pythontuple1 = (1, 'hello', True, 3.14)```元组的访问方式与列表相同，也是使用下标。
例如：```pythonprint(tuple1[0]) # 输出1```3. 字典(Dictionary)字典是一种可变的数据结构，用于存储键值对。
每个键值对都是由一个键和一个值组成，使用冒号:来分隔。
字典用大括号{}来表示。
例如：```pythondict1 = {'name': 'John', 'age': 20, 'gender': 'male'}```我们可以通过键来访问字典中的值。
例如：```pythonprint(dict1['name']) # 输出'John'```4. 集合(Set)集合是一种无序的可变的数据结构，用于存储不重复的元素。
精品文档-数据结构与算法分析(荣政)-第9章
第9章 搜 索 算 法
图9-2 四个顶点的无向带权图
6
第9章 搜 索 算 法
图9-3 旅行售货员问题的解空间树
7
第9章 搜 索 算 法
综上所述，运用回溯法解题的关键要素有以下三点： (1) 针对给定的问题，定义问题的解空间； (2) 确定易于搜索的解空间结构； (3) 以深度优先方式搜索解空间，并且在搜索过程中用剪 枝函数避免无效搜索。
28
第9章 搜 索 算 法
表 9-1 移动方向的相对位移
移动
方向
行位移(offset[i].row)
列位移(offset[i].col)
0
右
0
1
1
下
1
0
2
左
0
-1
3
上
-1
0
29
第9章 搜 索 算 法
在一个7×7方格阵列中布线的例子如图9-7所示，其中， 起始位置a=(3, 2)；目标位置b=(4, 6)；阴影方格表示被封锁 的方格；算法标记过程如图9-7(a)所示；布线路径如图 9-7(b)所示。
16
第9章 搜 索 算 法
图9-5 n=3和m=3时的解空间树示意图
17
第9章 搜 索 算 法
9.1.4 旅行售货员问题 设某旅行售货员要到多个城市推销商品，已知各城市之间
的路程(旅费)，现在为其设计一条售货路线，要求从某驻地出 发经过每个城市一遍，最后又回到驻地，且使总的路程(旅费) 最小。
18
32
第9章 搜 索 算 法
每一种知识都需要努力， 都需要付出，感谢支持！
33
第9章 搜 索 算 法
知识就是力量，感谢支持！
34
第9章 搜 索 算 法
Python中的数据结构和算法解析
Python中的数据结构和算法解析Python作为一种高级编程语言，具有易读易懂的语法和强大的功能，成为众多开发者的首选语言。
而在Python中，数据结构和算法是编写高质量代码的核心。
本文将深入讨论Python中的数据结构和算法，以帮助开发者提高代码的效率和质量。
一、数据结构在Python中，常见的数据结构包括列表、元组、字典、集合和队列等。
以下是各种数据结构的详细讲解。
1.列表列表是Python中最常用的数据结构之一，它使用方括号[]来表示。
列表的元素可以是任意类型的数据，例如数字、字符串、列表等。
以下是一些常见的列表操作：- 列表索引列表的元素可以通过索引来访问，索引从0开始，表示列表中的第一个元素。
例如，list[0]是列表中的第一个元素，list[1]是列表中的第二个元素，以此类推。
- 列表切片列表切片是获取列表的一部分。
切片操作包括使用冒号操作符来指定开始索引和结束索引。
这种语法可以用于访问多个元素。
例如，list[1:3]表示获取列表中的第二个和第三个元素。
- 列表排序对列表进行排序是非常常见的操作。
可以使用sort()方法对列表进行升序排序，也可以使用reverse()方法将其反转。
例如，list.sort()可以对列表升序排序，而list.reverse()可以将其反转。
2.元组元组是一种不可变的数据结构。
在Python中，元组使用圆括号()来表示。
元组与列表的区别在于元组的元素不能修改。
以下是一些常见的元组操作：- 元组索引元组中的元素可以通过索引来访问，索引从0开始，表示元组中的第一个元素。
- 元组切片元组切片是获取元组的一部分。
切片操作包括使用冒号操作符来指定开始索引和结束索引。
例如，tuple[1:3]表示获取元组中的第二个和第三个元素。
3.字典字典是一种键值对的数据结构，它使用花括号{}来表示。
字典中的每个键对应一个值。
以下是一些常见的字典操作：- 字典访问可以通过键来访问字典中的值。
用Python实现数据结构和算法
用Python实现数据结构和算法数据结构和算法是计算机科学中非常重要的领域，它们为我们解决问题提供了强有力的工具和方法。
Python作为一种简洁易读的编程语言，具备丰富的库和功能，被广泛应用于数据结构和算法的实现。
本文将介绍如何使用Python来实现常见的数据结构和算法。
一、数据结构的实现1. 数组(Array)在Python中，可以使用列表(list)来实现数组的功能。
列表是一种有序的可变集合，可以存储任意类型的数据。
通过使用列表的索引，我们可以方便地访问和修改其中的元素。
2. 链表(Linked List)链表是一种常用的动态数据结构，它通过节点之间的引用连接起来。
在Python中，可以使用类来定义节点和链表，并实现各种操作，比如插入节点、删除节点和反转链表等。
3. 栈(Stack)栈是一种具有后进先出(LIFO)特性的线性数据结构。
在Python中，可以使用列表来模拟栈的行为，利用列表的append()和pop()方法实现元素的入栈和出栈。
4. 队列(Queue)队列是一种具有先进先出(FIFO)特性的线性数据结构。
在Python中，可以使用列表或collections模块中的deque类来实现队列。
通过append()和popleft()方法，可以实现元素的入队和出队。
5. 树(Tree)树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。
在Python中，可以使用类来定义节点和树的结构，并实现树的遍历操作，比如前序遍历、中序遍历和后序遍历等。
二、常见算法的实现1. 排序算法(Sorting Algorithms)排序算法是对一组元素进行排列的算法。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和快速排序等。
使用Python可以很方便地实现这些排序算法，并对列表进行排序操作。
2. 查找算法(Search Algorithms)查找算法是在一组元素中寻找特定元素的算法。
常见的查找算法有线性查找、二分查找和哈希查找等。
算法与数据结构第9章 查找
数据表 城市名 Beijing Shanghai Wuhan Xian Nanjing 区号 010 021 027 029 025 说明 首都 直辖市 湖北省省会 陕西省省会 江苏省省会
2. 分块查找 性能： 介于顺序查找和二分查找之间的查找方法。 思路： （1）将数据表R[0..n-1]均分为b块,前b-1块中记录个数为 s=n/b,最后一块即第b块的记录数小于等于s； （2）每一块中的关键字不一定有序,但前一块中的最大关 键字必须小于后一块中的最小关键字,即要求表是“分块有序” 的； （3）抽取各块中的最大关键字及其起始位臵构成一个索 引表IDX[0..b-1],即IDX[i](0≤i≤b-1)中存放着第i块的最大关键 字及该块在表R中的起始位臵。由于表R是分块有序的,所以索 引表是一个递增有序表。
9.2 线性表的查找
在表的组织方式中 ,线性表是最简单的一种。三种在线性表 上进行查找的方法： (1) 顺序查找 (2) 二分查找 (3) 分块查找。 因为不考虑在查找的同时对表做修改 ,故上述三种查找操作 都是在静态查找表上实现的。
查找与数据的存储结构有关,线性表有顺序和链式两种存储
结构。本节只介绍以顺序表作为存储结构时实现的顺序查找算 法。定义被查找的顺序表类型定义如下：
9.2.3 索引存储结构和分块查找
1.索引存储结构
索引存储结构＝数据表+索引表 索引表中的每一项称为索引项，索引项的一般形式是： （关键字,地址） 关键字唯一标识一个结点，地址作为指向该关键字对 应结点的指针，也可以是相对地址。
索引表 地址 300 310 320 330 340 关键字 010 021 025 027 029 地址 100 130 210 160 190 地址 100 130 160 190 210
数据结构-第九章 查找
数据结构-第九章查找数据结构第九章查找在计算机科学中，数据结构是组织和存储数据的方式，以便能够高效地进行访问、操作和管理。
而查找，作为数据结构中的一个重要概念，在我们处理和分析数据的过程中起着关键作用。
查找，简单来说，就是在一组数据中寻找特定的元素。
这听起来似乎很简单，但实际上，它涉及到一系列复杂的算法和策略，以确保能够快速准确地找到我们所需的信息。
让我们先来了解一下顺序查找。
顺序查找是最简单也是最直观的查找方法。
它的基本思想就是从数据集合的开头，逐个元素地进行比较，直到找到目标元素或者遍历完整个集合。
这种方法对于小型数据集或者数据没有特定规律的情况是可行的，但效率相对较低。
想象一下，你要在一本没有索引的电话簿中查找一个人的号码，只能从头开始一个一个地翻，这就是顺序查找的过程。
与顺序查找相对的是二分查找。
二分查找要求数据集合是有序的。
它通过不断地将数据集一分为二，比较目标元素与中间元素的大小，从而缩小查找范围。
这种方法的效率比顺序查找高得多。
比如说，要在一本按照姓名拼音排序的电话簿中查找一个人，我们可以先比较中间的名字，如果目标在前面，就只在前半部分继续查找，反之则在后半部分查找，如此反复，大大提高了查找的速度。
除了上述两种常见的查找方法，还有哈希查找。
哈希查找的核心是通过一个哈希函数将元素映射到一个特定的位置。
哈希函数的设计至关重要，一个好的哈希函数能够使得元素均匀地分布在哈希表中，减少冲突的发生。
当我们要查找一个元素时，通过哈希函数计算出其可能的位置，然后进行比较。
如果哈希函数设计得不好，可能会导致大量的冲突，从而影响查找效率。
在实际应用中，选择合适的查找方法取决于多个因素。
数据的规模是一个重要的考虑因素。
如果数据量较小，顺序查找可能就足够了；但对于大规模的数据，二分查找或者哈希查找通常更合适。
数据的分布情况也会影响选择。
如果数据分布比较均匀，哈希查找可能效果较好；如果数据有序，二分查找则更具优势。
《数据结构(Python语言描述)》第10章 查找
10.6.3 处理冲突
30
1. 开放地址法
（1）线性探查法 设散列函数Hash（key）= key mod（m）（1≤i<m）m为哈希表长，若发生冲突，则 沿着一个探查序列逐个探查，那么，第i次计算冲突的散列地址为：
Hi=（Hash（key）+di）mod（m）（1≤i<m） 其中m表示哈希表长，Hash（key）是哈希函数，Hash（key）=key mod（m）。di 为增量序列，增量序列为{1,2,…,m-1}。
key 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 value 12 25 38 15 16 29 78 67 56 21 22 47
10.6.2 构造方法
3. 数字分析法
设关键字是r进制数，选取数字在上面出现频率 比较均匀的若干位作为散列地址，这种方法适用于 已知关键字集合。
26
5G
10.6.2 构造方法
n为查找表中记录个数。Pi为查找第i个记录的概率，一般我们认为查找每个记录的 概率相等，即P1=P2=…=Pn=1/n。Ci为查找第i个记录需要进行比较的次数。
10.2 顺序查找
6
1.算法思想
顺序查找是从顺序表的一端开始，依次将每个元素值同关键字key进行比较， 若某个元素值等于关键字key，则表明查找成功，返回该元素所在的下标； 若是所有元素都比较完毕，仍找不到与关键字key相等的元素，则查找失败， 返回-1。
各个底层节点是叶节点，它们处于同一层。
10.5.2 基本操作
15
1．查找
B-树是多路查找，由于B-树节点内的关键字是有序的，在节点内进行查找的 时候除了顺序查找之外，用二分查找还可以提高效率。
（1）算法思想： 先让key与根节点中的关键字比较 1 如果key等于k[i]（k为节点关键字的数组），则查找成功。 2 若key<k[1]，则到p[0]所指示的子树中进行继续查找（p为节点内的指针数组）。 3 若key>k[n]，则到p[n]所指示的子树中进行继续查找。 4 若k[i]<key<k[i+1]，则沿着指针p[i]所指示的子树继续查找。 5 如果遇到空指针，则证明查找不成功。
数据结构顺序查找代码
顺序查找是一种简单的查找算法，它逐个检查数组中的元素，直到找到要查找的元素或搜索完整个数组。
以下是一个使用Python编写的顺序查找算法的示例代码：
python
def sequential_search(arr, target):
"""
在给定的数组中查找目标元素，并返回其索引。
如果目标元素不存在于数组中，则返回-1。
:param arr: 待搜索的数组
:param target: 目标元素
:return: 目标元素在数组中的索引，如果不存在则返回-1
"""
for i in range(len(arr)):
if arr[i] == target:
return i
return -1
在这个示例代码中，我们定义了一个名为sequential_search的函数，它接受两个参数：一个数组arr和一个目标元素target。
函数使用一个循环来遍历数组中的每个元素，如果找到目标元素，则返回其索引。
如果循环结束时仍未找到目标元素，则返回-1表示目标元素不存在于数组中。
这个算法的时间复杂度是O(n)，其中n是数组的大小。
尽管顺序查找在某些情况下可能比其他更高级的查找算法要慢，但它的实现简单且适用于小型数据集。
python下的数据结构与算法---7：查找
python下的数据结构与算法---7：查找⼀：线性查找（Sequential Search） 线性查找可以说是我们⽤的最早也会是⽤的最多的查找⽅式了。
其对应的是线性数据结构，回顾⼀下线性数据结构，其特点是先后加⼊的元素是有顺序的，相邻的。
⽽线性结构就是按其顺序挨个遍历的查找⽅式： for i in range(len(seq)): if seq[i] == item: print('find it in position %d'%i) break 显然，这是O(n)的时间复杂度⼆：⼆分查找（Binary Search） 对于已经排好序的元素集，可以使⽤⼆分查找，其实也就是数学⾥⾯的⼆分法，每次排除⼀半的结果 def binary_search(a_list, item): first = 0 last = len(a_list) - 1 found = False while first <= last and not found: midpoint = (first + last) // 2if a_list[midpoint] == item:found = Trueelif item < a_list[midpoint]:last = midpoint - 1else:first = midpoint + 1 return found test_list = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,] print(binary_search(test_list, 3)) print(binary_search(test_list, 13)) 显然，时间复杂度为O(logn)是不是很少，是不是很少，不过problem solving那⾥⾯讲search的就只讲了这两个，剩下的search就是在数和图⾥⾯讲的针对他们的search了，由于现在总结还没到那⼉，所以就不拿过来了，虽然少但是也不能不纪录下来啊。
python排序和查找算法
python排序和查找算法⼀、搜索1.顺序查找数据存储在具有线性或顺序关系的结构中时，可顺序访问查找def sequential_search(ilist, item):pos = 0while pos < len(ilist):if ilist[pos] == item:return poselse:pos = pos + 1return -12.⼆分查找对于有序顺序表可使⽤⼆分查找，每次从中间项开始，故每次可以排除剩余项的⼀半def binary_search(ilist, item):first = 0last = len(ilist)while first <= last:mid_point = (first + last) // 2if ilist[mid_point] == item:return mid_pointelse:if item < ilist[mid_point]:last = mid_point - 1else:first = mid_point + 1return -1递归版本def binary_search(ilist, item):if len(ilist) == 0:return -1else:midpoint = len(ilist) // 2if ilist[midpoint] == item:return midpointelse:if item < ilist[midpoint]:return binary_search(ilist[:midpoint-1], item)else:return binary_search(ilist[midpoint+1:], item)3.Hash查找数据存储在哈希表，哈希表每⼀个位置通常称为⼀个槽，槽⼀般可以从1开始依次编号，数据与槽之间的映射叫做hash 函数。
负载因⼦λ=占⽤的槽/表⼤⼩，如下表λ=6/11。
常用查找数据结构及算法（Python实现）
常⽤查找数据结构及算法（Python实现）欢迎⼤家访问我的个⼈⽹站《刘江的博客和教程》：主要分享Python 及Django教程以及相关的博客⽬录⼀、基本概念⼆、⽆序表查找三、有序表查找3.1 ⼆分查找(Binary Search)3.2 插值查找3.3 斐波那契查找四、线性索引查找4.1 稠密索引4.2 分块索引4.3 倒排索引五、⼆叉排序树六、平衡⼆叉树七、多路查找树（B树）7.1 2-3树7.2 2-3-4树7.3 B树7.4 B+树⼋、散列表（哈希表）8.1 散列函数的构造⽅法8.2 处理散列冲突8.3 散列表查找实现8.4 散列表查找性能分析参考书⽬《⼤话数据结构》⼀、基本概念查找（Searching）就是根据给定的某个值，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）。
查找表（Search Table）：由同⼀类型的数据元素（或记录）构成的集合关键字（Key）：数据元素中某个数据项的值，⼜称为键值。
主键（Primary Key）：可唯⼀地标识某个数据元素或记录的关键字。
查找表按照操作⽅式可分为：静态查找表（Static Search Table）：只做查找操作的查找表。
它的主要操作是：查询某个“特定的”数据元素是否在表中检索某个“特定的”数据元素和各种属性动态查找表（Dynamic Search Table）：在查找中同时进⾏插⼊或删除等操作：查找时插⼊数据查找时删除数据⼆、⽆序表查找也就是数据不排序的线性查找，遍历数据元素。
算法分析：最好情况是在第⼀个位置就找到了，此为O(1)；最坏情况在最后⼀个位置才找到，此为O(n)；所以平均查找次数为(n+1)/2。
最终时间复杂度为O(n) # 最基础的遍历⽆序列表的查找算法# 时间复杂度O(n)def sequential_search(lis, key):length = len(lis)for i in range(length):if lis[i] == key:return ielse:return Falseif __name__ == '__main__':LIST = [1, 5, 8, 123, 22, 54, 7, 99, 300, 222]result = sequential_search(LIST, 123)print(result)三、有序表查找查找表中的数据必须按某个主键进⾏某种排序！1. ⼆分查找(Binary Search)算法核⼼：在查找表中不断取中间元素与查找值进⾏⽐较，以⼆分之⼀的倍率进⾏表范围的缩⼩。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第9章查找 (2)9.2基于线性表查找 (2)9.2.1 顺序查找 (2)9.2.2 二分查找 (2)9.2.3分块查找 (3)9.3二叉查找树 (4)哈希表 (7)9.6 Python 语言提供的查找算法 (8)9.7 实例 (9)9.7.1 最大值或最小值 (9)9.7.2 二分法查找递归实现 (10)第9章查找9.2基于线性表查找基于线性表的查找方法大致可分为顺序查找、折半查找与分块查找等几种类型。
9.2.1 顺序查找def sequential_search(lis, item):pos=0found = Falsewhile pos < len(lis) and not found:if lis[pos] == item:found = Trueelse:pos = pos+1return(found)if __name__ == '__main__':testlist = [1, 5, 8, 123, 22, 54, 7, 99, 300, 222]result = sequential_search(testlist, 5)print(result)result = sequential_search(testlist, 4)print(result)9.2.2 二分查找【二分法查找非递归实现】def binarysearch(a, num):length = len(a)low = 0 # 最小数下标high = length – 1 # 最大数的下标while low <= high:mid = int(low + ((high - low) / 2)) # 取中间值if a[mid] < num:low = mid + 1 # 如果中间值比目标值小,则在mid右半边elif a[mid] > num:high = mid – 1 # 如果中间值比目标值大,则在mid左半边找else:return mid #查找到，位置是mid+1return -1 #没查到if __name__ == '__main__':b = [1, 3, 4, 8, 22, 65, 73, 90]print(b)a = binarysearch(b, 22)print(a)c = binarysearch(b, 21)print(c)9.2.3分块查找【分块查找代码】# 基本原理：# 1.将序列分为m块，块内部无序、外部有序# 2.选取各块最大元素构成索引，对索引进行二分查找，找到所在的块# 3.在确定块中用顺序查找import randomRange = 20Length = 9flag = 0pos = -1tabNum = 3tabPos = -1list = random.sample(range(Range),Length)goal = random.randint(0,Range)print('search ',goal,', in list:')# 子表建立,选择序列前m个元素排序后建立索引，根据索引建立子表list_index = [] #使用二维列表表示多个子序列for i in range(tabNum): #在列表中添加m个列表list_index.append([])#向第1-m子列表添加原序列的前m-1个元素作为索引，留出第一个子列表盛放最大索引for i in range(1,tabNum):list_index[i].append(list[i-1]) #会出现最大值在第二个子列表中，第一子列表为空的情况for i in range(1,tabNum-1): #将添加元素的子列表中的元素降序排列for j in range(1,tabNum-i):if list_index[j]<list_index[j+1]:list_index[j],list_index[j+1] = list_index[j+1],list_index[j]#将其余元素添加到各子列表，比索引大则放到前一个子列表中，其余放入最后一个索引中for i in range(tabNum-1,Length):for j in range(1,tabNum):if list[i]>list_index[j][0]:list_index[j-1].append(list[i])breakelse:list_index[tabNum-1].append(list[i])if len(list_index[0]) > 1: #提取第一个子列表的最大值最为索引for i in range(len(list_index[0])-1,0,-1):if list_index[0][i]>list_index[0][i-1]:list_index[0][i],list_index[0][i-1] = list_index[0][i-1],list_index[0][i] print(list_index) #显示构造的子列表for i in range(tabNum-1,-1,-1): #将给定元素与各子列表进行比较，确定给定元素位置if len(list_index[i]) != 0 and goal<list_index[i][0]:for j in range(len(list_index[i])):if list_index[i][j] == goal:tabPos = i+1pos = j+1flag = 1if flag:print("find in ",tabPos,"list ",pos,"th place")else:print("not found")【程序运行结果】search 13 , in list:[[19, 13, 17, 10, 8, 15, 16], [6], [5]]find in 1 list 2 th placesearch 12 , in list:[[], [16, 8, 11, 15, 13, 7], [2, 1, 0]]not found9.3二叉查找树【二叉排序树实现代码】class BSTNode:def __init__(self, data, left=None, right=None):self.data = data #节点储存的数据self.left = left #节点左子树self.right = right #节点右子树class BinarySortTree:"基于BSTNode类的二叉查找树。
维护一个根节点的指针。
"def __init__(self):self._root = Nonedef is_empty(self):return self._root is Nonedef search(self, key):bt = self._rootwhile bt:entry = bt.dataif key < entry:bt = bt.leftelif key > entry:bt = bt.rightelse:return entryreturn Nonedef insert(self, key): #插入操作bt = self._rootif not bt:self._root = BSTNode(key)returnwhile True:entry = bt.dataif key < entry:if bt.left is None:bt.left = BSTNode(key)returnbt = bt.leftelif key > entry:if bt.right is None:bt.right = BSTNode(key)returnbt = bt.rightelse:bt.data = keyreturndef delete(self, key): #删除操作p, q = None, self._root # 维持p为q的父节点，用于后面的链接操作if not q:print("空树！")returnwhile q and q.data != key:p = qif key < q.data:q = q.leftelse:q = q.rightif not q: # 当树中没有关键码key时，结束退出。
return# 上面已将找到了要删除的节点，用q引用。
而p则是q的父节点或者None（q为根节点时）。
if not q.left:if p is None:self._root = q.rightelif q is p.left:p.left = q.rightelse:p.right = q.rightreturn# 查找节点q的左子树的最右节点，将q的右子树链接为该节点的右子树r = q.leftwhile r.right:r = r.rightr.right = q.rightif p is None:self._root = q.leftelif p.left is q:p.left = q.leftelse:p.right = q.leftdef __iter__(self):"实现二叉树的中序遍历,展示二叉查找树. 使用python列表作为一个栈。
"stack = []node = self._rootwhile node or stack:while node:stack.append(node)node = node.leftnode = stack.pop()yield node.datanode = node.rightif __name__ == '__main__':lis = [62, 58, 88, 48, 73, 99, 35, 51, 93, 29, 37, 49, 56, 36, 50]print("排序前：")for i in lis:print(i, end=" ")bs_tree = BinarySortTree()print()print("排序后：")for i in range(len(lis)):bs_tree.insert(lis[i])for i in bs_tree:print(i, end=" ")print()print("插入55后：")bs_tree.insert(55)for i in bs_tree:print(i, end=" ")print()print("删除58后：")bs_tree.delete(58)for i in bs_tree:print(i, end=" ")print()print("查找4：")print(bs_tree.search(4))print("查找55：")print(bs_tree.search(55))【程序运行结果】排序前：62 58 88 48 73 99 35 51 93 29 37 49 56 36 50排序后：29 35 36 37 48 49 50 51 56 58 62 73 88 93 99插入55后：29 35 36 37 48 49 50 51 55 56 58 62 73 88 93 99删除58后：29 35 36 37 48 49 50 51 55 56 62 73 88 93 99查找4：None查找55：55哈希表# HashTable忽略了对数据类型，元素溢出等问题的判断。