数据结构 检索方法
es查询索引数据结构
es查询索引数据结构Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它使用了一种称为倒排索引的数据结构来加速搜索操作。
在Elasticsearch中，倒排索引是其核心数据结构之一，它提供了高性能的数据检索和全文搜索功能。
倒排索引是一种在实现全文搜索中常用的数据结构，它的设计目标是快速定位包含特定词项的文档。
与传统的索引方法不同，倒排索引将词项映射到包含该词项的文档列表。
这种结构使得我们可以通过将搜索词与倒排索引相匹配来快速定位包含该词项的文档，并以此对搜索结果进行排序。
在Elasticsearch中，每个索引都包含一个或多个分片，每个分片都是一个独立的倒排索引。
每个分片由多个段组成，每个段代表一个不可变的倒排索引，这个设计使得Elasticsearch可以快速添加、删除或合并索引数据。
每个段又由多个倒排索引组成，每个倒排索引包含一系列词项和文档列表。
词项是被索引的文档中的一个单词或短语。
文档列表是一个按文档ID排序的数组，其中每个文档的ID记录了包含该词项的文档。
在一个倒排索引中，词项被分解成不同的标记或标识符，这个过程称为分词。
分词是一个重要的步骤，用于将输入的文本拆分成可搜索的单词或短语。
Elasticsearch使用各种分析器来处理不同的语言和文本类型，并生成标记流，然后将它们存储在倒排索引中。
倒排索引的好处在于它可以在O(1)的时间复杂度内定位到包含特定词项的文档。
当进行搜索操作时，Elasticsearch会将搜索词与倒排索引进行匹配，并返回匹配的文档列表。
然后，它可以按照各种因素对文档进行排序，例如匹配度、得分和其他自定义的评分因素。
为了提高查询性能，Elasticsearch在内存中缓存了经常访问的倒排索引段。
这些缓存可以加速搜索操作，尤其是对于经常访问的查询。
此外，Elasticsearch还支持分布式搜索和并行查询，通过将搜索操作分布到多个节点上，可以大大提高搜索速度和吞吐量。
数据结构教案第9章 查找
●性能分析 定义：为了确定记录在查找表中的位置，需和给定值进行比 较的关键字个数的期望值称为查找算法在查找成功时的平均查找 长度。
ASL = ∑ Pi C i
i =1
n
其中：Pi为查找表中第i个记录的概率；Ci为找到第i个记 录的比较次数； 查找成功的平均查找长度：
1 n n +1 ASL = ∑ (n − i + 1) = 2 n i =1
索引表 最大关键字 起始地址
22 48 86 1 7 13
22 12 13 8 9 20 33 42 44 38 24 48 60 58 74 49 86 53
9．2动态查找表 特点：表结构本身是在查找过程中动态生 成的，即对于给定值key，若表中存在其关键 字等于key的记录，则查找成功返回；否则插 入关键字等于key的记录。
10 10 9 15 9 17 17 15
a
16
作业：(P55)9.9, 9. 33
9．3哈希表 9．3．1什么是哈希表 哈希函数：在记录的关键字和它的存储位置之间建立 一个确定的对应关系f，使每个关键字和结构中一个 唯一的存储位置相对应，称对应关系f为哈希(Hash) 函数。 哈希表：按哈希函数建立的表称为哈希表。
void Delete(BiTree &p){ if(!p->rchild) { q=p; p=p->lchild; free(q); } else if(!p->lchild) { q=p; p=p->rchild; free(q); } else{ q=p; s=p->lchild; while(s->rchild) {q=s; s=s->rchild;} p->data=s->data; if(q!=p) q->rchild=s->lchild; \*q！=p正常情况 else q->lchile= s->lchild; \* q=p意外者，p的左子树的根没有右子树 free(s); }\\else }
数据存储与检索在信息技术基础模块中的原理与方法
数据存储与检索在信息技术基础模块中的原理与方法数据存储与检索是信息技术基础模块中的重要内容，它涉及到如何高效地存储和管理大量数据，以及如何快速地检索和获取所需信息。
在这篇文章中，我将详细介绍数据存储与检索的原理和方法。
首先，我们来讨论数据存储的原理与方法。
数据存储是指将数据按照一定的结构和规则存放在存储介质中，以便日后进行读取和使用。
现代信息技术中常用的数据存储介质包括硬盘、闪存、内存等。
数据存储的基本原理是将数据以二进制位的形式存储在介质中。
在计算机中，数据以字节为单位进行存储。
每个字节由8个二进制位组成，可以表示256种不同的状态，包括数字、字符、图像等各种类型的数据。
对于大量数据的存储，我们需要使用数据结构来进行组织和管理。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
不同的数据结构适用于不同的存储需求。
例如，数组适用于一维数据的存储，链表适用于动态数据的存储。
另外，数据存储还涉及到数据的持久性和安全性。
持久性是指数据在断电或系统崩溃等异常情况下的保存能力。
为了保证数据的持久性，我们需要将数据写入非易失性存储介质中，如硬盘等。
而安全性是指数据的保密性和完整性。
为了保证数据的安全性，我们可以使用加密技术和备份技术。
接下来，我们探讨数据检索的原理与方法。
数据检索是指根据特定的需求从存储介质中查找和获取数据的过程。
常见的数据检索方法包括线性查找、二分查找、哈希查找和索引查找等。
线性查找是一种最简单的数据检索方法，它从存储介质的头部开始逐个比较数据，直到找到目标数据或遍历完所有数据。
线性查找的时间复杂度为O(n)，其中n 为数据的总个数。
二分查找是一种基于有序数据的查找方法。
它通过将目标数据与中间数据进行比较，然后根据比较结果确定下一次查找的范围，从而缩小查找范围。
二分查找的时间复杂度为O(logn)，其中n为数据的总个数。
哈希查找是一种利用哈希函数将数据映射到固定位置的查找方法。
它通过将目标数据计算哈希值，然后根据哈希值找到对应的存储位置，从而快速地定位目标数据。
数据结构_查找原理及典型的查找算法
3.对非线性(树)结构如何进行折半查找？ 可借助二叉排序树来查找（属动态查找表形式）。
9.1.2 有序表的查找
折半查找过程可以描述为一棵二叉树
折半查找的判定树 如：（a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10, a11）
总之：
二叉排序树既有类似于折半查找的特性，又采用了链 表存储，它是动态查找表的一种适宜表示。
一、二叉排序树
（3）构造过程: 例：输入序列{45，12，37，3，53，100，24}
45
12
53
3
37
100
24
一、二叉排序树
（2）非递归查找过程 BiTree SearchBST(BiTree T,KeyType key){
CH9 查找
查找的基本概念 9.1 静态查找表
9.1.1 顺序查找 9.1.2 有序表的查找 9.1.3 索引顺序表的查找
9.2 动态查找表
9.2.1 二叉排序树和平衡二叉树 9.2.2 B－和B＋树
9.3 哈希表
查找的基本概念
1.查找表 2.查找
关键字 主关键字 次关键字
}
9.2.1 二叉排序树和平衡二叉树
一、二叉排序树 二、平衡二叉树
一、二叉排序树
1.定义、特点、构造过程
（1）定义 二叉排序树或者是一棵空树，或是具有下列性质的二叉树：
若左子树非空，则左子树上所有结点的值均小于它的 根结点的值。
若右子树非空，则右子树上所有结点的值均大于它的 根结点的值。
有序/无序表 有序表
顺序/链式存 储
顺序存储
分块查找 介于二者之间 表中元素逐段有序 顺序/链式存储
数据结构查找表
如何进行查找
在一个结构中查找某个数据元素的过程，依赖于数据 元素在结构中的地位，即依赖于数据元素的组织关系 （人为的）。
在计算机中进行查找的方法随数据结构不同而不同。 即随查找表的不同而不同。
9.1 静态查找表
顺序表的查找 有序表的查找 静态树表的查找
查找表的结构 查找过程描述 查找性能分析 查找方法比较
n ASLbs log 2 ( 1) 1 s
9.2 动态查找表
动态查找表的ADT
动态查找表的特点是，表结构本身是在查找过程中动态生成的。即， 对于给定值key，若表中存在其关键字等于key的记录，则查找成 功返回；否则，插入关键字等于key的记录。
P226: SearchDSTable(DT，key )； InsertDSTable(&DT，e )； DeleteDSTable(&DT, e )；
给定值进行比较的关键字个数最多也不超过log2 n 1
折半查找的ASL
假设有序表的长度为n=2h-1，则描述折半查找的判定树是深度 为h的满二叉树。 该树中层次为1的结点有1个，层次为2的结点有2个，…，层次 为h的结点有2h-1个。 假设有序表中每个记录的查找概率相等(Pi = 1/n)。
05 low 13 19 21 37 56 64 75 80 88 92 high
mid
high low
mid (low high) / 2
例子
给定值key = 21的查找过程: 给定值key = 85的查找过程:
下界low>上界high，查找不成功。
int Search_Bin( SSTable ST，KeyType key ){ low = 1; high = ST.length; while( low <= high ){ mid = ( low + high ) /2; if EQ( key , ST.elem[mid].key ) return mid; else if LT( key , ST.elem[mid].key ) high = mid-1; else low = mid +1; } return 0; }
数据结构(八)查找
99
250
110
300
280
类C程序实现： void InsertBST(*&t，key) //在二叉排序树中插入查找关键字key { if(t= = NULL){ t=new BiTree; t->lchild=t->rchild=NULL; t->data=key; return; } if(key<t->data ) InsertBST(t->lchild,key); else InsertBST (t->rchild, key ); } void CreateBiTree(tree,d[ ],n） //n个数据在数组d中，tree为二叉排序树根 { tree=NULL; for(i=0;i<n;i++) InsertBST(tree,d[i]); }
p q
void delete(*&p) { if(p->rchild = = NULL) { q=p; p=p->lchild; delete q; } else if(p->lchild= =NULL) { q=p; p=p->rchild; delete q; } else { q=p; s=p->lchild; while(s->rchild!=NULL) {q=s; s=s->rchild;} p->data=s->data; if(q!=p) q->rchild=s->lchild; else q->lchild=s->lchild; } delete s; }
在xL中选值最大的代替x，该数据按二叉排序树的性质应在 最右边。
f x f s c
数据结构-查找分析
第八章查找一、填空题1.线性有序表（a1，a2，a3，…，a256)是从小到大排列的，对一个给定的值k，用二分法检索表中与k相等的元素，在查找不成功的情况下，最多需要检索次。
设有100个结点，用二分法查找时，最大比较次数是。
2．折半查找有序表（4，6，12，20，28，38，50，70，88，100），若查找表中元素20，它将依次与表中元素比较大小。
3. 在各种查找方法中，平均查找长度与结点个数n无关的查找方法是。
4、对线性表进行二分查找时，要求线性表必须以方式存储，且结点按关键字排列。
5．顺序查找n个元素的顺序表，若查找成功，则比较关键字的次数最多为_ __次；当使用监视哨时，若查找失败，则比较关键字的次数为__ 。
6．在有序表A[1..12]中，采用二分查找算法查等于A[12]的元素，所比较的元素下标依次为____ _____。
7. 在有序表A[1..20]中，按二分查找方法进行查找，查找长度为5的元素个数是_8. 已知二叉排序树的左右子树均不为空，则_______上所有结点的值均小于它的根结点值，________上所有结点的值均大于它的根结点的值。
9、中序遍历二叉排序树得到的序列是序列（填有序或无序）。
10、从有序表(10，16，25，40，61，28，80，93)中依次二分查找40和61元素时，其查找长度分别为和。
二、单项选择题（）1．在表长为ｎ的链表中进行顺序查找，它的平均查找长度为Ａ. ＡＳＬ＝ｎ; Ｂ. ＡＳＬ＝（ｎ＋１）／２;Ｃ. ＡＳＬ＝n＋１; Ｄ. ＡＳＬ≈ｌｏｇ２（ｎ＋１）－１（）2．折半查找有序表（4，6，10，12，20，30，50，70，88，100）。
若查找表中元素58，则它将依次与表中比较大小，查找结果是失败。
A．20，70，30，50 B．30，88，70，50C．20，50 D．30，88，50（）3．对22个记录的有序表作折半查找，当查找失败时，至少需要比较次关键字。
数据结构——第五章查找：01静态查找表和动态查找表
数据结构——第五章查找：01静态查找表和动态查找表1.查找表可分为两类：（1）静态查找表：仅做查询和检索操作的查找表。
（2）动态查找表：在查询之后，还需要将查询结果为不在查找表中的数据元素插⼊到查找表中；或者，从查找表中删除其查询结果为在查找表中的数据元素。
2.查找的⽅法取决于查找表的结构：由于查找表中的数据元素之间不存在明显的组织规律，因此不便于查找。
为了提⾼查找效率，需要在查找表中的元素之间⼈为地附加某种确定的关系，⽤另外⼀种结构来表⽰查找表。
3.顺序查找表：以顺序表或线性链表表⽰静态查找表，假设数组0号单元留空。
算法如下：int location(SqList L, ElemType &elem){ i = 1; p = L.elem; while (i <= L.length && *(p++)!= e) { i++; } if (i <= L.length) { return i; } else { return 0; }}此算法每次循环都要判断数组下标是否越界，改进⽅法：加⼊哨兵，将⽬标值赋给数组下标为0的元素，并从后向前查找。
改进后算法如下：int Search_Seq(SSTable ST, KeyType kval) //在顺序表ST中顺序查找其关键字等于key的数据元素。
若找到，则函数值为该元素在表中的位置，否则为0。
{ ST.elem[0].key = kval; //设置哨兵 for (i = ST.length; ST.elem[i].key != kval; i--) //从后往前找，找不到则返回0 { } return 0;}4.顺序表查找的平均查找长度为：(n+1)/2。
5.上述顺序查找表的查找算法简单，但平均查找长度较⼤，不适⽤于表长较⼤的查找表。
若以有序表表⽰静态查找表，则查找过程可以基于折半进⾏。
算法如下：int Search_Bin(SSTable ST, KeyType kval){ low = 1; high = ST.length; //置区间初值 while (low <= high) { mid = (low + high) / 2; if (kval == ST.elem[mid].key) { return mid; //找到待查元素 } else if (kval < ST.elem[mid].key) { high = mid - 1; //继续在前半区间查找 } else { low = mid + 1; //继续在后半区间查找 } } return 0; //顺序表中不存在待查元素} //表长为n的折半查找的判定树的深度和含有n个结点的完全⼆叉树的深度相同6.⼏种查找表的时间复杂度：（1）从查找性能看，最好情况能达到O(logn)，此时要求表有序；（2）从插⼊和删除性能看，最好情况能达到O(1)，此时要求存储结构是链表。
c语言检索方法
c语言检索方法C语言检索方法引言：C语言是一门广泛应用于软件开发领域的高级编程语言，因其简洁、高效和可移植性而备受青睐。
在大型软件项目中，对数据的检索是非常常见的需求。
本文将介绍几种常用的C语言检索方法，帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、线性查找线性查找是最简单、最直接的一种检索方法。
它的基本思想是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。
如果目标元素存在于集合中，线性查找的时间复杂度为O(n)，其中n为集合的大小。
二、二分查找二分查找也称为折半查找，它是一种基于有序数据集合的检索方法。
二分查找的关键思想是通过与数据集合中间元素的比较，将待查找的数据集合一分为二，然后继续在其中一部分进行查找，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分查找的时间复杂度为O(log n)，其中n为集合的大小。
但要注意，二分查找只适用于有序数据集合。
三、哈希查找哈希查找是一种基于哈希表的检索方法。
哈希表是一种以键-值对形式存储数据的数据结构，通过将键映射到哈希表中的位置来实现快速检索。
在哈希查找中，首先需要将数据集合中的元素通过哈希函数映射到哈希表的位置，然后根据目标元素的键在哈希表中进行查找。
哈希查找的平均时间复杂度为O(1)，但在最坏情况下可能达到O(n)。
四、二叉搜索树二叉搜索树（Binary Search Tree，简称BST）是一种基于树结构的检索方法。
它具有以下性质：左子树中的所有节点的键值小于根节点的键值，右子树中的所有节点的键值大于根节点的键值。
通过利用这种有序性，可以在二叉搜索树中快速查找目标元素。
二叉搜索树的平均查找时间复杂度为O(log n)，但在最坏情况下可能达到O(n)。
五、B树和B+树B树和B+树是一种常用的多叉平衡查找树。
相比于二叉搜索树，B 树和B+树可以在每个节点中存储多个键值，从而提高了数据的检索效率。
B树和B+树通常用于磁盘存储系统中，可以有效地降低磁盘I/O的次数，提高数据的访问速度。
数据结构 查找
生成二叉排序树过程。
10 3 2 7 8 18 12
注：二叉排序树与关键字排列顺序有关，排列顺 序不一样，得到的二叉排序树也不一样。
二叉排序树的建立的算法
反复调用二叉排序树的插入算法即可 Bitree Creat (int n) { //建立含有n个结点的二叉排序树
Bitree T= NULL;
for ( int i=1; i<=n; i++) {
else if LT(key,p->key) p->lchild=s;
else p->rchild=s
return TRUE； }
//被插结点*s为右孩子
else return FALSE;
}// Insert BST
//树中已有关键字相同的结点，不再插入
4）二叉排序树的建立
例：关键字序列{ 10、18、3、8、12、2、7、3 }
5）二叉排序树上的删除
对于二叉排序树，删去树上一个结点相当于删去有序 序列中的一个记录，在删除某个结点之后依旧要保持二叉 排序树的特性。
如何在二叉排序树上删去一个结点呢?
设在二叉排序树上被删结点为*p（指向结点的指针为 p)，其双亲结点为*f，设*p是*f的左孩子。 f F p P c PR C q Q s CL S QL SL
low
( 08,
( 08,
mid
14,
14,
high
55, 68, 79,
79,
23,
23,
37,
37,
46,
46,
91 )
low
55,
mid
68,
high
91 )
low mid
数据结构第九章：查找
low high mid
8
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 1 2
算法描述： 算法描述：ENTER
9
7 64
8 75
9 80
10 88
11 92
判定树： 判定树：
17
考试题型介绍： 考试题型介绍：
1. 填空题 若用链表存储一棵二叉树时，每个结点除数据域外， 若用链表存储一棵二叉树时，每个结点除数据域外，还有指向左孩子和右 孩子的两个指针。在这种存储结构中， 个结点的二叉树共有 个结点的二叉树共有________个 孩子的两个指针。在这种存储结构中，n个结点的二叉树共有 个 指针域，其中有________个指针域是存放了地址，有 指针域，其中有 个指针域是存放了地址， 个指针域是存放了地址 ________________个指针是空指针。 个指针是空指针。 个指针是空指针 2. 选择题 设有序表中有1000个元素，则用二分查找查找元素X最多需要比较（ ）次 个元素，则用二分查找查找元素 最多需要比较 最多需要比较（ 设有序表中有 个元素 A. 25 3. 简答题 已知序列（ ， ， ， ， ， ， ， ， ， ） 已知序列（10，18，4，3，6，12，1，9，18，8）请用快速排序写出每一 趟排序的结果。 趟排序的结果。 4. 算法题 设计判断单链表中元素是否是递增的算法。 设计判断单链表中元素是否是递增的算法。 已知： 已知： 1. 单链表已存在，并带有头结点； 单链表已存在，并带有头结点； 2. 要求写出详细的算法步骤或画出详细的流程图； 要求写出详细的算法步骤或画出详细的流程图； B. 10 C. 7 D. 1
数据库索引原理及优化——查询算法
数据库索引原理及优化——查询算法 我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之⼀。
我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的⾓度进⾏优化。
那么有哪些查询算法可以使查询速度变得更快呢？顺序查找（linear search ）最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），也就是对⽐每个元素的⽅法，不过这种算法在数据量很⼤时效率是极低的。
数据结构：有序或⽆序队列复杂度：O(n)实例代码：//顺序查找int SequenceSearch(int a[], int value, int n){int i;for(i=0; i<n; i++)if(a[i]==value)return i;return -1;}⼆分查找（binary search）⽐顺序查找更快的查询⽅法应该就是⼆分查找了，⼆分查找的原理是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。
数据结构：有序数组复杂度：O(logn)实例代码：//⼆分查找，递归版本int BinarySearch2(int a[], int value, int low, int high){int mid = low+(high-low)/2;if(a[mid]==value)return mid;if(a[mid]>value)return BinarySearch2(a, value, low, mid-1);if(a[mid]<value)return BinarySearch2(a, value, mid+1, high);}⼆叉排序树查找⼆叉排序树的特点是：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。
chap06-chap07数据结构集合与搜索
集合操作的实现
集合的“并”运算
P52
集合的“并”运算
void Union ( SeqList<int>& LA, SeqList<int>& LB ) { int n1 = LA.Length ( ), n2 = LB.Length ( ); int i, k, x; for ( i = 0; i < n2; i++ ) { x = LB.getData(i); //在LB中取一元素 k = LA.Search(x); //在LA中搜索它 if (k == 0) //若在LA中未找到插入它 { LA.Insert(n1, x); n1++; } //插入到第n个表项位置} }
第 6、7 章 集合与搜索
一、集合存储 二、集合操作的实现 三、查找的基本概念 四、二分查找 五、二叉排序树（二叉搜索树） 六、B-树 七、索引查找 八、哈希或散列(HASH)查找
集合及其表示 集合基本概念 集合是成员(对象或元素)的一个群集。 集合中的成员可以是原子(单元素)，也 可以是集合。 集合的成员必须互不相同。 集合中的成员一般是无序的，没有先后 次序关系。
存在以下关系对：0 ≡ 4，3 ≡ 1，6 ≡ 10，8 ≡ 9，7 ≡ 4，6 ≡ 8， 3 ≡ 5，2 ≡ 11，11 ≡ 0，那么利用并查集方法进行关系划分的过 程如下： （1）初始时有12棵树，每棵树包含一个元素。 每处理一个等价对以后，树的结构变化如下：
合并的改进算法
为了实现权重规则，可利用根结点的parent字段以 负数的形式存储计数数据。由此可得基于权重规则 的union算法： void Sets::WeightedUnion (int i, int j) { // 基于权重规则构造以i和j 为根的集合的并 int temp = parent[i] + parent[j]; if ( parent[j] < parent[i] ) // 树i 的结点少 { parent[i] = j; parent[j] = temp; } else // 树j 的结点少或与树i的同样多 { parent[j] = i; parent[i] = temp; } }
检索数据库和方法
检索数据库和方法在信息时代，数据库是组织和存储数据的核心。
在大数据时代，检索数据库和方法变得尤为重要。
本文将介绍数据库的基本概念和检索方法，以帮助人们更好地搜索和获取所需信息。
首先，我们需要了解什么是数据库。
数据库是按照一定的数据模型组织和存储的数据集合，可通过计算机进行访问和管理。
常见的数据库类型包括关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库使用表格来组织数据，并通过SQL语言进行操作。
而非关系型数据库则采用不同的数据结构（如键值对、文档、图形等）来存储数据。
根据不同的需求和应用场景，选择适合的数据库类型非常重要。
当我们需要检索数据库时，通常需要使用一些方法和技术来提高效率和准确性。
以下是几种常见的数据库检索方法：1. 关键字搜索：关键字搜索是最常见和简单的数据库检索方法。
用户可以输入关键字来搜索相关的记录。
关键字搜索的效果依赖于数据库中的索引和搜索算法。
通过合理建立索引和选择适当的搜索算法，可以提高搜索的速度和准确性。
2. 数据过滤：数据过滤是根据特定的条件筛选数据库中的记录。
例如，可以根据时间范围、地理位置、价格范围等条件来过滤数据。
数据过滤可以帮助用户快速获取符合特定条件的数据，减少不必要的信息。
3. 数据排序：数据排序是基于指定的字段对数据库中的记录进行排序。
例如，可以按照销售额、评分等字段对产品进行排序。
数据排序可以帮助用户更好地了解和比较数据。
4. 数据聚合：数据聚合是将数据库中的多个记录合并为一个结果。
例如，可以计算某个区域的总销售额、平均价格等。
数据聚合可以帮助用户获取更高层次的信息和统计结果。
5. 数据分析：数据分析是对数据库中的数据进行统计和挖掘，以获取有用的信息和洞察力。
例如，可以进行趋势分析、预测分析、关联分析等。
数据分析可以帮助用户发现隐藏在数据背后的规律和模式。
除了以上提到的方法，还有一些高级的数据库检索方法和技术，如全文搜索、模糊搜索、推荐系统等。
这些方法和技术可以根据实际需求来选择和应用。
数据结构与算法(10)：查找
× (high − low)
也就是将上述的比比例例参数1/2改进为自自适应的，根据关键字在整个有序表中所处的位置，让mid值 的变化更更靠近关键字key，这样也就间接地减少了了比比较次数。
基本思想：基于二二分查找算法，将查找点的选择改进为自自适应选择，可以提高高查找效率。当然， 插值查找也属于有序查找。
if __name__ == '__main__': LIST = [1, 5, 7, 8, 22, 54, 99, 123, 200, 222, 444] result = binary_search(LIST, 444) print(result)
3.3 斐波那契查找
在介绍斐波那契查找算法之前，我们先介绍一一下和它很紧密相连并且大大家都熟知的一一个概念—— ⻩黄金金金分割。 ⻩黄金金金比比例例又又称为⻩黄金金金分割，是指事物各部分间一一定的数学比比例例关系，即将整体一一分为二二，较大大部 分与较小小部分之比比等于整体与较大大部分之比比，其比比值约为1：0.618。 0.618倍公认为是最具有审美意义的比比例例数字，这个数值的作用用不不仅仅体现在诸如绘画、雕塑、 音音乐、建筑等艺术领域，而而且在管理理、工工程设计等方方面面有着不不可忽视的作用用。因此被称为⻩黄金金金分 割。 大大家记不不记得斐波那契数列列：1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，89......（从第三个数开 始，后面面每一一个数都是前两个数的和）。然后我们会发现，随着斐波那契数列列的递增，前后两个 数的比比值会越来越接近0.618，利利用用这个特性，我们就可以将⻩黄金金金比比例例运用用到查找技术中。
第五章 数据结构基础
数据的组织和处理过程是影响程序开发的最重要因素， 也是主要控制程序设计的原始材料。简洁而高效的程序设计， 自然依赖于数据的组织形式，这便是数据结构产生的背景。
5.1.1 什么是数据结构
所谓数据结构是指数据之间的相互关系；它包括三方面 内容：数据的逻辑结构、数据的存储结构和数据的运算。 例如，一个线性表，它的逻辑结构是指表中每个元素前 后之间的逻辑关系；它的存储结构是指表中元素在存储器中 的存储方式(是顺序存储还是链式存储)；对它的运算包括插 入、删除、检索、更新、排序等等。
学号 1001 1002 … … 姓名 张三丰 貂蝉 … … 性别 男 女 … … 出生时间 … … 入学时间 … … 籍贯 辽宁 山西 … … 院系 计算机系 计算机系 … … 班级 计061 计061 … …
5.1.1 什么是数据结构
表中每个学生各占一行，每行的信息说明一个学生的情况，是学生 档案表的基本单位，我们把整个学生档案为一个数据结构。表中的每一 行称为一个结点(也称为元素、记录表目等，是数据结构中的基本单位)。 每一行由一系列数据项组成，数据项又称字段，能唯一确定一个结点的 字段称为关键码。上例中学号字段就是关键码，它能唯一确定一个学生 的情况。
5.2.3 队列
队列也是一种线性表，对于它所有的插入都在表的一端 进行，而所有的删除都在表的另一端进行。插入数据的一端 称为队列的头，删除数据的一端称为队列的尾。满足先进先 出的原则，简称为先进先出(FIFO)表。队列总日常生活中到 处可见，银行、快餐店中顾客的队都是队列。队列在程序设 计中也经常出现，例如操作系统中作业排队。在可运行多道 程序的计算机系统中，同时有几个作业运行，运行的结果都 需要通过通道输出。若通道未完成传输，则作业等待，并按 请求输出的先后顺序排队。当通道传输完毕可接受新的传输 任务时，排头的作业便从队列中退出，并准备输出。排头的 作业是下次要输出的作业，排尾的作业是刚进入队列的作业。
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顺序查找
1．顺序查找的基本思想 ． 顺序查找是一种最简单的查找方法，它的基本思想是： 顺序查找是一种最简单的查找方法，它的基本思想是：从 表的一端开始，顺序扫描线性表，依次将扫描到的结点关键字 表的一端开始， 顺序扫描线性表， 和待找的值Ｋ相比较，若相等，则查找成功， 和待找的值Ｋ相比较，若相等，则查找成功，若整个表扫描完 仍末找到关键字等于Ｋ的元素，则查找失败。 毕，仍末找到关键字等于Ｋ的元素，则查找失败。 顺序查找既适用于顺序表，也适用于链表。若用顺序表， 顺序查找既适用于顺序表，也适用于链表。若用顺序表， 既适用于顺序表 查找可从前往后扫描，也可从后往前扫描，但若采用单链表， 查找可从前往后扫描，也可从后往前扫描，但若采用单链表， 则只能从前往后扫描。另外， 则只能从前往后扫描。另外，顺序查找的表中元素可以是无序 的。 衡量一个查找算法性能优劣的标准是平均查找长度， 衡量一个查找算法性能优劣的标准是平均查找长度，即在 查找成功的情况下所需的平均比较次数。对于等概率顺序查找， 查找成功的情况下所需的平均比较次数。对于等概率顺序查找， 它的平均查找长度为： 它的平均查找长度为 ： （ n+1） /2。 若失败 ， 平均比较结点个 ） 。 若失败， 数为n+1。 。 数为
查找 K=21 的示意图
0
05
1
13
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19 [
3
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] 56
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mid low hig (d ) 经过三次比较后的情形 图 8-1 (array[mid].key=21)
查找成功) 查找 K=21 的示意图 (查找成功 查找成功
0 0 [ 05
1 1 13
2 2 19
二分查找 1.二分查找的基本思想 二分查找的基本思想 二分查找，也称折半查找，是一种高效率的查找方法。 二分查找，也称折半查找，是一种高效率的查找方法。 但要求表中元素必须按关键字有序(升序或降序 升序或降序)。 但要求表中元素必须按关键字有序 升序或降序 。不妨假 设表中元素为升序排列。二分查找的基本思想是： 设表中元素为升序排列。二分查找的基本思想是：首先将 待查值K与有序表 与有序表array[0]到array[n-1]的中点 的中点mid上的关 待查值 与有序表 到 的中点 上的关 键字array[mid].key进行比较，若相等，则查找成功；否 进行比较， 键字 进行比较 若相等，则查找成功； 则在array[1]到array[mid-1] 则，若array[mid].key>k ， 则在 到 中继续查找，若有array[mid].key<k ， 则在 则在array[mid+1] 中继续查找，若有 中继续查找。 到array[n-1]中继续查找。每通过一次关键字的比较，区 中继续查找 每通过一次关键字的比较， 间的长度就缩小一半，区间的个数就增加一倍， 间的长度就缩小一半，区间的个数就增加一倍，如此不断 进行下去，直到找到关键字为K的元素 的元素； 进行下去，直到找到关键字为 的元素；若当前的查找区 间为空(表示查找失败 表示查找失败)。 间为空 表示查找失败 。
二叉排序树查找 二叉排序树（ 二叉排序树（Binary Sorting Tree），它或者是一棵空树， ） 它或者是一棵空树， 或者是一棵具有如下特征的非空二叉树： 或者是一棵具有如下特征的非空二叉树： (1)若它的左子树非空， 则左子树上所有结点的关键字均小于 若它的左子树非空， 若它的左子树非空 根结点的关键字； 根结点的关键字； (2)若它的右子树非空， 则右子树上所有结点的关键字均大于 若它的右子树非空， 若它的右子树非空 等于根结点的关键字； 等于根结点的关键字； (3)左、右子树本身又都是一棵二叉排序树。 左 右子树本身又都是一棵二叉排序树。 二叉排序 树的查找思想 若二叉排树为空， 失败，否则， 若二叉排树为空，则查找 失败，否则，先拿根结点值与待查 值进行比较，若相等，则查找成功，若根结点值大于待查值， 值进行比较，若相等，则查找成功，若根结点值大于待查值， 则进入左子树重复此步骤，否则，进入右子树重复此步骤， 则进入左子树重复此步骤，否则，进入右子树重复此步骤， 若在查找过程中遇到二叉排序树的叶子结点时， 若在查找过程中遇到二叉排序树的叶子结点时，还没有找到 待找结点，则查找不成功。 待找结点，则查找不成功。
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88 92 ]
low (c)
mid
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经过二次比较后的情形
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74880 [源自9 1088 92 ]
low (d) 经过三次比较后的情形
mid hig
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5
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6
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80
9 10
88 92 ]
hig (e) 经过四次比较后的情形(hig<low) 经过四次比较后的情形
low (a) 初始情形
hig
0
[ 05
1
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2
19
3
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4
37 ]
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64
7
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8 9 10
80 88 92
low (b)
hig
mid
经过一次比较后的情形
0
[05
1
13
2
19
3
21
4
37
5
] 56
6
64
7
74
8 9 10
80 88 92
low
mid
hig (c ) 经过二次比较后的情形 图 8-1 (array[mid].key=19)
例 如 ， 假 设 给 定 有 序 表 中 关 键 字 为 05,13,19,21,37,56,64,74,80,88,92 将 查 找 K=21 和 K=85的情况描述为图8-1及图8-2形式。
0 0 11 22 33 4 4 5 5 6 6 7 7 88 9 9 1010 [ 05 13 19 21 37 56 64 74 80 88 92 ]
low
图8-2 查找 查找K=85 的示意图 (查找不成功 查找不成功) 查找不成功
二分查找需事先对数据元素进行排序， 二分查找需事先对数据元素进行排序，并且 只适用于顺序存储结构的线性表， 只适用于顺序存储结构的线性表，无法灵活的适 应动态变化的要求。因为若插入新元素， 应动态变化的要求。因为若插入新元素，则需将 序列从新排序，若删除元素， 序列从新排序，若删除元素，则需移动该元素后 的所有元素。但它具有比较次数少、 的所有元素。但它具有比较次数少、查找时间短 的特点。 的特点。 若二分查找成功， 若二分查找成功，则给定值最多与 「㏒2 」 个关键字进行比较 个关键字进行比较。 「㏒ n」+1个关键字进行比较。
3 7 3 44 55 66 7 21 37 56 64 74
8 10 8 99 10 80 88 92 ]
low (a) 初始情形
hig
0
05
1
13
2
19
3
21
4
37
5
56 [
6
64
7
74
8
80
9 10
88 92 ]
mid (b)
low
hig
经过一次比较后的情形
0
05
1
13
2
19
3
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5
56 [
第5章 检索方法
检索的定义:在特定的数据元素集合中寻找关键字与给定值相 检索的定义 在特定的数据元素集合中寻找关键字与给定值相 查找， 检索。 等的元素并输出寻找结果的过程称为查找 也叫检索 等的元素并输出寻找结果的过程称为查找，也叫检索。 关键字:指的是数据元素中用以标识该数据元素的某个数据项 关键字 指的是数据元素中用以标识该数据元素的某个数据项 的值，如学生成绩表中，学生可以同名，同分等， 的值，如学生成绩表中，学生可以同名，同分等，只有学号是各 不相同的，一个学号就对应一个学生，所以学号是关键字。 不相同的，一个学号就对应一个学生，所以学号是关键字。如果 某数据元素只有一个数据项，那么该数据元素的值就是关键字。 某数据元素只有一个数据项，那么该数据元素的值就是关键字。 检索方法包括：顺序查找；二分查找（又称折半查找）；索 检索方法包括：顺序查找；二分查找（又称折半查找）；索 ）； 引查找（又称分块查找）； ）；Hash查找（哈希表，散列表）。 查找（ 引查找（又称分块查找）； 查找 哈希表，散列表）。