【数据结构】搜索算法效率比较
数据结构最基础的十大算法
数据结构最基础的十大算法数据结构是计算机科学中的重要分支,它研究如何组织和存储数据以便于访问和修改。
在数据结构中,算法是解决问题的关键。
下面将介绍数据结构中最基础的十大算法。
1. 线性搜索算法线性搜索算法是最简单的算法之一,它的作用是在一个列表中查找一个特定的元素。
该算法的时间复杂度为O(n),其中n是列表中元素的数量。
2. 二分搜索算法二分搜索算法是一种更高效的搜索算法,它的时间复杂度为O(log n)。
该算法要求列表必须是有序的,它通过将列表分成两半来查找元素,直到找到目标元素为止。
3. 冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单的排序算法,它的时间复杂度为O(n^2)。
该算法通过比较相邻的元素并交换它们的位置来排序列表。
4. 快速排序算法快速排序算法是一种更高效的排序算法,它的时间复杂度为O(nlog n)。
该算法通过选择一个基准元素并将列表分成两部分来排序列表。
5. 插入排序算法插入排序算法是一种简单的排序算法,它的时间复杂度为O(n^2)。
该算法通过将每个元素插入到已排序的列表中来排序列表。
6. 选择排序算法选择排序算法是一种简单的排序算法,它的时间复杂度为O(n^2)。
该算法通过选择最小的元素并将其放在列表的开头来排序列表。
7. 堆排序算法堆排序算法是一种更高效的排序算法,它的时间复杂度为O(n log n)。
该算法通过将列表转换为堆并进行排序来排序列表。
8. 归并排序算法归并排序算法是一种更高效的排序算法,它的时间复杂度为O(n log n)。
该算法通过将列表分成两部分并将它们合并来排序列表。
9. 哈希表算法哈希表算法是一种高效的数据结构,它的时间复杂度为O(1)。
该算法通过将键映射到哈希表中的位置来存储和访问值。
10. 树算法树算法是一种重要的数据结构,它的时间复杂度取决于树的深度。
树算法包括二叉树、AVL树、红黑树等。
以上是数据结构中最基础的十大算法,它们在计算机科学中有着广泛的应用。
常见的字符串匹配算法分析比较
常见的字符串匹配算法分析比较字符串是计算机领域中最常见的数据结构之一。
而计算机领域中的一个重要任务就是查找和比较字符串。
在实际应用中,字符串匹配算法如匹配关键字、拼写检查、文本比较等,是一个必要且重要的工具。
在此,本文将为大家介绍几种常见的字符串匹配算法及其优缺点,在选择算法时可以参考。
1.朴素字符串匹配算法朴素字符串匹配算法,也被称为暴力匹配算法,是字符串匹配算法中最简单的算法。
其思路是从文本的第一个字符开始与模式串的第一个字符依次比较,如果不成功就将模式串向右移动一位,直到模式串匹配成功。
算法效率较低,但实现简单。
2.Boyer-Moore算法Boyer-Moore算法是一种高效的字符串查找算法,该算法通过先进行坏字符规则和好后缀规则的比较而快速跳过无用的匹配。
其基本思路是先将模式串从右往左匹配,当发现匹配不上时,通过坏字符规则将模式串向右移,在移动过程中通过好后缀规则进一步加快匹配速度。
Boyer-Moore算法适合于长串和短模串、任意字符集的串匹配。
3.KMP算法KMP算法是由Knuth-Morris-Pratt三个人设计的,是一种著名的字符串匹配算法。
KMP算法优化了朴素匹配算法,通过预处理模式串信息(即计算next数组),能够快速地匹配文本串。
其核心思想是通过next数组记录当前位置前缀字符串中的最长公共前后缀,并通过将模式串向右移动来加快匹配速度。
KMP算法适用于模式串较短但匹配次数较多的情况。
4.Rabin-Karp算法Rabin-Karp算法是一种依赖于哈希思想的字符串匹配算法。
该算法通过哈希函数将文本和模式串的哈希值计算出来,从而利用哈希表快速匹配。
相比较于前面介绍的算法,Rabin-Karp算法无须进行模式串的比较,它的匹配速度也较快。
总结:在选择字符串匹配算法时需要根据不同的实际需求来进行选择。
朴实算法虽然算法效率不高,但是它的实现简单理解容易;Boyer-Moore算法的应用范围广,特别适用于在字符集较大时的匹配;KMP算法比较简单,容易实现,并且适用于较短的模式串;Rabin-Karp算法能够快速匹配,而且能减少一部分的比较。
(完整版)《搜索算法》知识点总结
(完整版)《搜索算法》知识点总结1. 搜索算法的概念搜索算法是计算机科学中的一类算法,用于在一个数据集合中查找指定的数据项。
搜索算法的目标是通过最少的计算操作来找到目标数据项,以提高效率。
2. 常见的搜索算法2.1 线性搜索线性搜索是最简单的搜索算法之一,它从数据集合的第一个元素开始逐个比较,直到找到目标数据项或者遍历整个数据集合。
线性搜索的时间复杂度为O(n),其中n为数据集合的大小。
2.2 二分搜索二分搜索是一种高效的搜索算法,它适用于有序的数据集合。
它将数据集合分为两部分,并与目标数据项进行比较,然后根据比较结果确定继续搜索的方向。
通过每次排除一半的数据,二分搜索的时间复杂度为O(log n),其中n为数据集合的大小。
2.3 哈希搜索哈希搜索通过将数据项映射到哈希表中的特定索引位置来进行搜索。
通过哈希函数,可以快速找到目标数据项所在的位置。
哈希搜索的时间复杂度为O(1),但需要额外的存储空间来存储哈希表。
2.4 深度优先搜索深度优先搜索是一种递归的搜索算法,它从起始点开始一直沿着一个路径搜索,直到找到目标数据项或者无法继续搜索。
如果搜索失败,则回溯到上一个节点,并探索其他路径。
深度优先搜索在有向图和无向图中均适用。
2.5 广度优先搜索广度优先搜索是一种逐层扩展的搜索算法,它从起始点开始,先访问所有直接相邻的节点,然后再访问相邻节点的邻居节点。
通过队列数据结构,广度优先搜索可以按层次进行遍历,直到找到目标数据项。
广度优先搜索适用于无权图和加权图。
3. 搜索算法的应用场景搜索算法在各种领域和实际问题中广泛应用,包括但不限于以下几个方面:- 文本搜索:在大规模的文本数据集中查找关键字或短语。
- 图像搜索:根据图像特征找到相似的图像。
- 数据库查询:根据指定条件查询数据库中的记录。
- 路径规划:在地图上找到最短路径或最优路径。
- 推荐系统:根据用户的兴趣和偏好推荐相关的内容。
- 人工智能:在机器研究和深度研究中的搜索空间优化等。
各种搜索引擎算法的分析和比较
各种搜索引擎算法的分析和比较在互联网上搜索所需信息或资讯,搜索引擎成为了人们必不可少的工具。
然而,搜索引擎的搜索结果是否准确、全面,搜索速度是否快速等方面,关键在于搜索引擎的算法,因此,搜索引擎算法成为了搜索引擎核心竞争力的来源。
目前,主流的搜索引擎包括Google、Baidu、Yahoo、Bing等,但它们的搜索结果和排序结果却存在着很大的差异。
这些搜索引擎的搜索结果背后都有不同的算法,下面将对目前主流的几种搜索引擎的算法进行分析和比较。
1. Google算法Google算法是目前全球最流行的搜索引擎算法,其搜索结果广受用户信任。
Google算法最重要的要素是页面权重(PageRank),其名字最初来源于Google的创始人之一拉里·佩奇的名字。
页面权重是根据页面链接的数量和链接网站的权重计算得到的一个评分系统,也就是所谓的“链接分”。
除此之外,Google还有很多其他的评分规则,比如页面初始状态、页面内部链接等。
可以说,Google的算法非常复杂,它使用了很多技术来确保其搜索引擎结果的质量。
2. Baidu算法Baidu是中国主流的搜索引擎,其搜索算法相较于Google来说较为简单。
Baidu的搜索结果主要依靠页面的标题、关键词、描述等元素,因此其搜索结果的可靠性稍逊于Google。
不过,Baidu的形态分析算法却是非常出色的,可以识别图片和视频等多种形态的信息。
除此之外,Baidu还使用了一些人工智能技术,例如深度学习算法来优化搜索结果。
3. Bing算法Bing是由微软开发的搜索引擎,其搜索结果以关键词匹配为核心来实现。
在关键词匹配的基础上,Bing还使用了一些机器学习和推荐算法来优化搜索结果。
另外,Bing还使用类似Google的页面权重评分系统来实现页面的排序。
除此之外,Bing还注重在搜索结果页面中显示质量较高的结果,而不局限于排序前十的结果。
4. Yahoo算法Yahoo算法是基于文本内容分析的搜索引擎算法。
搜索算法效率比较
数据结构课程设计报告搜索算法效率比较的设计专业 计算机科学与技术学生姓名Xxxxx班级Xxxx 学号Xxxx 指导教师 Xxx完成日期2016年6月16日目录1.设计题目 (3)2.设计目的及要求 (3)2.1.目的 (3)2.2.要求 (3)3.设计内容 (3)4.设计分析 (4)4.1.空间复杂度 (5)4.2非递归线性搜索设计 (5)4.3递归线性搜索 (5)4.4二叉搜索设计 (6)5.设计实践 (7)5.1非递归线性搜索模块设计 (7)5.2递归线性搜索模块设计 (7)5.3二叉搜索模块设计 (7)5.4.主程序模块设计 (8)6测试方法 (10)7.程序运行效果 (11)8.设计心得 (12)搜索算法效率比较的设计1.设计题目给定一个已排序的由N个整数组成的数列{0,1,2,3,……,N-1},在该队列中查找指定整数,并观察不同算法的运行时间。
考虑两类算法:一个是线性搜索,从某个方向依次扫描数列中各个元素;另一个是二叉搜索法。
要完成的任务是:分别用递归和非递归实现线性搜索;分析最坏情况下,两个线性搜索算法和二叉搜索算法的复杂度;测量并比较这三个方法在N=100,500,1000,2000,4000,6000,8000,10000时的性能。
2.设计目的及要求2.1.目的(1)需要同学达到熟练掌握C语言的基本知识和技能;(2)基本掌握面向对象程序设计的基本思路和方法;(3)能够利用所学的基本知识和技能,解决简单的程序设计问题;2.2.要求学生必须仔细阅读数据结构,认真主动完成课设的要求,有问题及时主动通过各种方式与教师联系沟通;要发挥自主学习的能力,充分利用时间,安排好课设的时间计划,并在课设过程中不断检测自己计划完成情况;独立思考,课程设计中各任务的设计和调试哦要求独立完成,遇到问题可以讨论,可以通过同学间相互讨论而解决。
3.设计内容任何程序基本上都是要用特定的算法来实现的。
算法性能的好坏,直接决定了所实现程序性能的优劣。
数据结构与搜索引擎算法的优化
数据结构与搜索引擎算法的优化在当今信息化时代,搜索引擎在我们的生活中扮演着重要的角色。
而搜索引擎背后的数据结构和优化算法则是其高效运行的关键。
本文将探讨数据结构与搜索引擎算法的优化,并分析其对搜索引擎性能的影响。
一、数据结构的选择与搜索引擎性能搜索引擎需要处理大量的数据,如何高效地组织和存储这些数据成为一个关键问题。
数据结构的选择直接影响到搜索引擎的性能。
1.哈希表哈希表是一种常见的数据结构,其通过将关键字映射为索引来实现数据的快速访问。
在搜索引擎中,哈希表可用于存储网页的URL和相关信息,以便用户快速检索。
然而,哈希表在处理冲突和扩容时可能会带来较大的开销,需要进行优化。
2.倒排索引倒排索引是搜索引擎中常用的一种数据结构,用于实现关键字与文档之间的映射。
通过倒排索引,搜索引擎可以快速从大量的文档中找到包含用户查询关键字的文档。
倒排索引的构建需要对文档进行预处理、分词和排序等操作,提高了搜索效率。
3.红黑树红黑树是一种自平衡二叉搜索树,用于在搜索引擎中快速存储和检索数据。
红黑树的插入和删除操作比较高效,并且可以保持树的平衡。
在搜索引擎中,红黑树可用于存储关键字与对应网页的相关信息,提高搜索的效率。
二、搜索引擎算法的优化除了选择合适的数据结构,搜索引擎还需要通过算法的优化来提高搜索的效率和准确性。
1.排名算法排名算法是搜索引擎中最重要的算法之一,它决定了搜索结果的排序方式。
目前,常用的排名算法包括PageRank算法、TF-IDF 算法和BM25算法等。
这些算法通过分析页面的链接结构、关键字出现频率和相关性等指标,对网页进行排序,使用户能够获得最相关的搜索结果。
2.索引算法索引算法用于构建和更新搜索引擎的索引,以便用户能够快速找到相关的网页。
常见的索引算法包括倒排索引和B树索引等。
倒排索引基于关键字的出现频率和位置信息,快速定位到包含关键字的文档;而B树索引通过有序存储关键字,提高了搜索的效率。
3.查询优化算法查询优化算法用于对用户查询进行优化,提高搜索结果的准确性和响应速度。
搜索算法比较和优化
深度优先搜索和广度优先搜索的比较和优化第一节比较一、深度优先搜索的特点是:1、从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。
有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2-7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。
但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法(二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。
2、深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。
一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。
当搜索深度较大时,如例题2-5、2-6。
当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。
3、深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。
广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。
在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。
而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。
本书取前一种广义的理解。
不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。
保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。
4、不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展出的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。
5、从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。
例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。
如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。
数据结构中的查找算法总结
数据结构中的查找算法总结静态查找是数据集合稳定不需要添加删除元素的查找包括:1. 顺序查找2. 折半查找3. Fibonacci4. 分块查找静态查找可以⽤线性表结构组织数据,这样可以使⽤顺序查找算法,再对关键字进⾏排序就可以使⽤折半查找或斐波那契查找等算法提⾼查找效率,平均查找长度:折半查找最⼩,分块次之,顺序查找最⼤。
顺序查找对有序⽆序表均适⽤,折半查找适⽤于有序表,分块查找要求表中元素是块与块之间的记录按关键字有序动态查找是数据集合需要添加删除元素的查找包括: 1. ⼆叉排序树 2. 平衡⼆叉树 3. 散列表 顺序查找适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表。
顺序查找属于⽆序查找算法。
从数据结构线形表的⼀端开始,顺序扫描,依次将扫描到的结点关键字与给定值k相⽐较,若相等则表⽰查找成功 查找成功时的平均查找长度为: ASL = 1/n(1+2+3+…+n) = (n+1)/2 ; 顺序查找的时间复杂度为O(n)。
元素必须是有序的,如果是⽆序的则要先进⾏排序操作。
⼆分查找即折半查找,属于有序查找算法。
⽤给定值value与中间结点mid的关键字⽐较,若相等则查找成功;若不相等,再根据value 与该中间结点关键字的⽐较结果确定下⼀步查找的⼦表 将数组的查找过程绘制成⼀棵⼆叉树排序树,如果查找的关键字不是中间记录的话,折半查找等于是把静态有序查找表分成了两棵⼦树,即查找结果只需要找其中的⼀半数据记录即可,等于⼯作量少了⼀半,然后继续折半查找,效率⾼。
根据⼆叉树的性质,具有n个结点的完全⼆叉树的深度为[log2n]+1。
尽管折半查找判定⼆叉树并不是完全⼆叉树,但同样相同的推导可以得出,最坏情况是查找到关键字或查找失败的次数为[log2n]+1,最好的情况是1次。
时间复杂度为O(log2n); 折半计算mid的公式 mid = (low+high)/2;if(a[mid]==value)return mid;if(a[mid]>value)high = mid-1;if(a[mid]<value)low = mid+1; 折半查找判定数中的结点都是查找成功的情况,将每个结点的空指针指向⼀个实际上不存在的结点——外结点,所有外界点都是查找不成功的情况,如图所⽰。
常见查找算法的优缺点分析
常见查找算法的优缺点分析在计算机科学中,查找算法是一种用于在数据集合中查找特定元素的方法。
不同的查找算法在时间复杂度、空间复杂度和适用场景等方面存在差异。
下面我们就来详细分析几种常见查找算法的优缺点。
首先是顺序查找算法。
这是最简单也是最直观的一种查找方法。
它的基本思路是从数据集合的开头,依次比较每个元素,直到找到目标元素或者遍历完整个集合。
顺序查找的优点在于实现简单,理解容易,对于小型数据集或者无序数据集来说,是一种可行的选择。
而且,它不需要对数据进行预处理,如排序等操作。
然而,其缺点也很明显。
当数据量较大时,顺序查找的效率非常低,因为它的平均时间复杂度为 O(n),其中 n 是数据集合的元素个数。
这意味着,随着数据量的增加,查找所需的时间会线性增长。
接下来是二分查找算法。
这种算法要求数据集合是有序的。
它通过不断将数据集一分为二,比较目标元素与中间元素的大小,从而缩小查找范围,逐步逼近目标元素。
二分查找的优点十分突出。
它的时间复杂度为 O(log n),效率比顺序查找高得多。
在大型有序数据集上,能够显著减少查找时间。
但二分查找也有其局限性。
首先,它要求数据集必须是有序的,如果数据集经常变动,维护有序性的成本可能会很高。
其次,对于小型数据集,由于其实现相对复杂,可能不如顺序查找来得直接和高效。
然后是哈希查找算法。
哈希查找通过将关键码值映射到一个特定的地址,从而实现快速查找。
哈希查找的最大优点就是查找速度极快,平均时间复杂度接近O(1),无论数据集的大小如何。
只要哈希函数设计得好,能够有效地避免冲突,就可以在常数时间内完成查找。
不过,哈希查找也并非完美。
哈希函数的设计是一个关键问题,如果设计不当,可能会导致大量的冲突,从而影响查找效率。
而且,当数据量增加时,可能需要重新调整哈希表的大小,这会带来一定的额外开销。
再说说插值查找算法。
它是二分查找的一种改进,根据要查找的关键字与查找表中最大最小关键字的比较结果,来选择合适的中间值进行比较。
(完整版)数据结构与算法第8章答案
第8 章排序技术课后习题讲解1. 填空题⑴排序的主要目的是为了以后对已排序的数据元素进行()。
【解答】查找【分析】对已排序的记录序列进行查找通常能提高查找效率。
⑵对n个元素进行起泡排序,在()情况下比较的次数最少,其比较次数为()。
在()情况下比较次数最多,其比较次数为()。
【解答】正序,n-1,反序,n(n-1)/2⑶对一组记录(54, 38, 96, 23, 15, 72, 60, 45, 83)进行直接插入排序,当把第7个记录60插入到有序表时,为寻找插入位置需比较()次。
【解答】3【分析】当把第7个记录60插入到有序表时,该有序表中有2个记录大于60。
⑷对一组记录(54, 38, 96, 23, 15, 72, 60, 45, 83)进行快速排序,在递归调用中使用的栈所能达到的最大深度为()。
【解答】3⑸对n个待排序记录序列进行快速排序,所需要的最好时间是(),最坏时间是()。
【解答】O(nlog2n),O(n2)⑹利用简单选择排序对n个记录进行排序,最坏情况下,记录交换的次数为()。
【解答】n-1⑺如果要将序列(50,16,23,68,94,70,73)建成堆,只需把16与()交换。
【解答】50⑻对于键值序列(12,13,11,18,60,15,7,18,25,100),用筛选法建堆,必须从键值为()的结点开始。
【解答】60【分析】60是该键值序列对应的完全二叉树中最后一个分支结点。
2. 选择题⑴下述排序方法中,比较次数与待排序记录的初始状态无关的是()。
A插入排序和快速排序B归并排序和快速排序C选择排序和归并排序D插入排序和归并排序【解答】C【分析】选择排序在最好、最坏、平均情况下的时间性能均为O(n2),归并排序在最好、最坏、平均情况下的时间性能均为O(nlog2n)。
⑵下列序列中,()是执行第一趟快速排序的结果。
A [da,ax,eb,de,bb] ff [ha,gc]B [cd,eb,ax,da] ff [ha,gc,bb]C [gc,ax,eb,cd,bb] ff [da,ha]D [ax,bb,cd,da] ff [eb,gc,ha]【解答】A【分析】此题需要按字典序比较,前半区间中的所有元素都应小于ff,后半区间中的所有元素都应大于ff。
数据结构的查找算法
数据结构的查找算法在计算机科学中,数据结构是用于组织和存储数据的一种方式。
查找算法是数据结构中的重要部分,它用于在数据集合中搜索特定元素或信息。
本文将介绍几种常见的数据结构查找算法,包括线性查找、二分查找、哈希查找以及树结构的查找算法。
1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找方法,适用于无序的数据集合。
其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者遍历完整个数据集合。
由于线性查找需要遍历所有元素,所以时间复杂度为O(n),其中n为数据集合的大小。
2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,但它要求数据集合中的元素必须有序。
具体实现方式是将数据集合分为两半,然后与目标元素进行比较,不断缩小查找范围,直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
由于每次都将查找范围减小一半,所以时间复杂度为O(log n),其中n为数据集合的大小。
3. 哈希查找哈希查找利用哈希函数将目标元素映射到哈希表中的特定位置,从而快速定位目标元素。
哈希表是一种以键-值对形式存储数据的数据结构,可以快速插入和删除元素,因此在查找时具有良好的性能。
哈希查找的时间复杂度为O(1),但在处理哈希冲突时可能会影响性能。
4. 树结构的查找算法树是一种常见的数据结构,其查找算法主要包括二叉搜索树、平衡二叉搜索树以及B树和B+树。
二叉搜索树是一种有序的二叉树,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。
通过比较目标元素与节点的值,可以快速定位目标元素。
平衡二叉搜索树是为了解决二叉搜索树在某些情况下可能出现的退化情况,通过旋转操作保持树的平衡性。
B树和B+树是一种多路搜索树,它们可以减少磁盘I/O操作,适用于大规模数据的查找。
综上所述,数据结构的查找算法是计算机科学中的重要内容。
不同的查找算法适用于不同的场景,选择合适的算法可以提高查找效率。
在实际应用中,需要根据数据集合的特点及查找需求来选择合适的算法。
各种查找算法的性能比较测试(顺序查找、二分查找)
算法设计与分析各种查找算法的性能测试目录摘要 (2)第一章:简介(Introduction) (3)1.1 算法背景 (3)第二章:算法定义(Algorithm Specification) (4)2.1 数据结构 (4)2.2顺序查找法的伪代码 (4)2.3 二分查找(递归)法的伪代码 (5)2.4 二分查找(非递归)法的伪代码 (6)第三章:测试结果(Testing Results) (8)3.1 测试案例表 (8)3.2 散点图 (9)第四章:分析和讨论 (11)4.1 顺序查找 (11)4.1.1 基本原理 (11)4.2.2 时间复杂度分析 (11)4.2.3优缺点 (11)4.2.4该进的方法 (12)4.2 二分查找(递归与非递归) (12)4.2.1 基本原理 (12)4.2.2 时间复杂度分析 (13)4.2.3优缺点 (13)4.2.4 改进的方法 (13)附录:源代码(基于C语言的) (15)摘要在计算机许多应用领域中,查找操作都是十分重要的研究技术。
查找效率的好坏直接影响应用软件的性能,而查找算法又分静态查找和动态查找。
我们设置待查找表的元素为整数,用不同的测试数据做测试比较,长度取固定的三种,对象由随机数生成,无需人工干预来选择或者输入数据。
比较的指标为关键字的查找次数。
经过比较可以看到,当规模不断增加时,各种算法之间的差别是很大的。
这三种查找方法中,顺序查找是一次从序列开始从头到尾逐个检查,是最简单的查找方法,但比较次数最多,虽说二分查找的效率比顺序查找高,但二分查找只适用于有序表,且限于顺序存储结构。
关键字:顺序查找、二分查找(递归与非递归)第一章:简介(Introduction)1.1 算法背景查找问题就是在给定的集合(或者是多重集,它允许多个元素具有相同的值)中找寻一个给定的值,我们称之为查找键。
对于查找问题来说,没有一种算法在任何情况下是都是最优的。
有些算法速度比其他算法快,但是需要较多的存储空间;有些算法速度非常快,但仅适用于有序数组。
数据结构实验五查找算法应用
数据结构实验五查找算法应用查找算法是计算机科学中一个基础且重要的问题。
在实际应用中,查找算法的效率直接影响了程序的执行效率。
在本次实验中,我们将探讨不同的查找算法,并研究这些算法在各种应用场景中的具体应用。
1.线性查找算法线性查找是最简单的查找算法之一,它的基本思想是从头到尾依次遍历待查找的元素,直到找到目标元素或遍历完所有元素。
线性查找算法的时间复杂度为O(n),其中n为待查找元素的个数。
线性查找算法适用于元素无序的列表,例如无序数组、链表等。
它的一个典型应用场景是在一个无序数组中查找一些元素,并返回其下标。
它还常用于对一个无序数组进行去重操作,即对数组中的元素进行遍历,删除重复的元素。
2.二分查找算法二分查找算法是一种高效的查找算法,它的前提条件是数组已经按照升序或降序排列。
算法的基本思想是每次将待查找区间缩小一半,直到找到目标元素或区间为空。
二分查找算法的时间复杂度为O(logn),其中n 为待查找元素的个数。
二分查找算法适用于元素有序的列表,例如有序数组。
它的一个典型应用场景是在一个有序数组中查找一些元素,并返回其下标。
二分查找算法还可以用于在一个有序数组中查找第一个等于目标值的元素或最后一个等于目标值的元素。
3.平衡二叉树(AVL树)平衡二叉树是一种二叉树的扩展,它通过对树的节点进行平衡操作来保持树的高度平衡。
平衡二叉树的平衡操作包括左旋、右旋、左右旋和右左旋。
通过平衡操作,平衡二叉树能够保证树的高度为logn,从而使得查找操作的时间复杂度为O(logn)。
平衡二叉树适用于需要频繁进行插入、删除和查找操作的场景。
一个典型的应用场景是字典的实现,通过将所有单词按照字母顺序插入到平衡二叉树中,就能够实现高效的单词查找。
4.哈希查找算法哈希查找算法是一种基于哈希表的查找算法,它的基本思想是将待查找的键映射到哈希表的桶中,并在桶中进行查找。
哈希查找算法的时间复杂度为O(1),但是需要额外的内存空间来存储哈希表。
二进制搜索算法和线性搜索算法的比较
二进制搜索算法和线性搜索算法的比较在计算机科学中,搜索算法是一种常见的问题解决方法。
二进制搜索算法和线性搜索算法是两种常见的搜索算法。
它们在搜索速度、搜索效率和应用场景等方面有着不同的特点和优势。
一、二进制搜索算法二进制搜索算法,又称为折半搜索算法,是一种高效的搜索方法。
它的基本思想是将待搜索的数据按照升序排列,然后将待搜索的区间不断缩小一半,直到找到目标值或者确定目标值不存在为止。
二进制搜索算法的时间复杂度为O(log n),其中n为待搜索数据的规模。
由于每次搜索都将搜索区间缩小一半,因此它的搜索速度非常快。
尤其适用于大规模数据的搜索。
二进制搜索算法的应用场景非常广泛。
例如,在有序数组中查找某个元素、在电话簿中查找某个人的电话号码等。
它能够快速定位目标值,减少搜索时间。
二、线性搜索算法线性搜索算法,又称为顺序搜索算法,是一种简单直观的搜索方法。
它的基本思想是按照顺序逐个比较待搜索数据和目标值,直到找到目标值或者确定目标值不存在为止。
线性搜索算法的时间复杂度为O(n),其中n为待搜索数据的规模。
由于需要逐个比较,因此它的搜索速度相对较慢。
适用于小规模数据的搜索。
线性搜索算法的应用场景也非常广泛。
例如,在无序数组中查找某个元素、在文本中查找某个关键词等。
它的实现简单,不需要预处理数据,适用于各种数据结构。
三、1. 时间复杂度:二进制搜索算法的时间复杂度为O(log n),线性搜索算法的时间复杂度为O(n)。
从时间复杂度上看,二进制搜索算法的效率更高。
2. 搜索速度:由于每次搜索都将搜索区间缩小一半,二进制搜索算法的搜索速度更快。
线性搜索算法需要逐个比较,搜索速度相对较慢。
3. 应用场景:二进制搜索算法适用于有序数据的搜索,能够快速定位目标值。
线性搜索算法适用于无序数据的搜索,实现简单,适用性广泛。
4. 数据规模:二进制搜索算法适用于大规模数据的搜索,能够快速定位目标值。
线性搜索算法适用于小规模数据的搜索,实现简单,适用性广泛。
《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;}}*/}。
两个数组对比 算法
两个数组对比算法两个数组对比是一种常见的算法问题,通常用于比较两个数组的元素,找出它们之间的相同和不同之处。
这种问题在计算机科学和数据分析中经常遇到,例如在数据处理、搜索和排序等领域。
本文将介绍几个常见的数组对比算法,包括暴力搜索法、使用哈希表的方法和排序后对比的方法。
这些算法在实际应用中具有不同的优缺点,可以根据具体情况选择最合适的算法。
1.暴力搜索法暴力搜索法是最简单的一种方法,它的思路是逐个比较两个数组中的元素。
如果两个元素相等,就标记为相同,如果不相等,就标记为不同。
这种方法的时间复杂度为O(n^2),其中n是数组的长度,因为需要嵌套遍历两个数组。
这种方法非常直观,但对于大规模数据来说效率较低。
2.哈希表方法哈希表方法利用哈希表数据结构的特性,实现了对数组元素的快速查找。
具体步骤如下:-遍历第一个数组,将每个元素存储到哈希表中,以元素为键,出现次数为值。
-遍历第二个数组,对于每个元素,首先在哈希表中查找是否存在,若存在,则表示两个数组中有相同元素,并将其标记为相同;若不存在,则表示两个数组中有不同元素,并将其标记为不同。
这种方法的时间复杂度为O(n+m),其中n和m分别是两个数组的长度。
由于哈希表的查找操作平均时间复杂度为O(1),所以这种方法的效率较高。
然而,哈希表方法需要额外的空间来存储哈希表,因此空间复杂度为O(n)。
3.排序后对比方法排序后对比方法先对两个数组进行排序,然后逐个对比排序后的元素。
具体步骤如下:-分别对两个数组进行排序,可以选择快速排序或归并排序等排序算法。
-设定两个指针分别指向两个数组的起始位置,逐个对比指针所指元素的大小。
如果两个元素相等,则标记为相同,并将两个指针都向后移动一位;如果两个元素不相等,则标记为不同,并将较小元素所在的指针向后移动一位。
这种方法的时间复杂度取决于排序算法的复杂度,通常为O(nlogn)。
排序后对比方法的优点是不需要额外的空间,因此空间复杂度较低。
如何通过数据结构实现快速查找
如何通过数据结构实现快速查找数据结构在计算机科学中起着至关重要的作用,其中快速查找是其中一个核心功能。
通过合理选择和设计数据结构,可以实现高效的查找操作,提高程序的运行效率。
本文将介绍如何通过数据结构实现快速查找,包括常用的数据结构及其查找算法。
一、哈希表哈希表(Hash Table)是一种通过哈希函数来计算数据存储位置的数据结构,具有快速查找的特点。
在哈希表中,每个元素都有一个对应的哈希值,通过哈希函数将元素映射到对应的位置。
在查找时,只需通过哈希函数计算元素的哈希值,即可快速定位到元素所在的位置,从而实现快速查找。
哈希表的查找时间复杂度为O(1),即在平均情况下,查找一个元素的时间与数据规模无关,具有非常高的效率。
然而,哈希表也存在一些缺点,如哈希冲突、空间利用率低等问题,需要通过合适的哈希函数和解决冲突的方法来优化。
二、二叉搜索树二叉搜索树(Binary Search Tree)是一种基于二叉树结构的数据结构,具有快速查找的特点。
在二叉搜索树中,每个节点的左子树中的所有节点的值均小于该节点的值,右子树中的所有节点的值均大于该节点的值。
通过这种有序性,可以通过比较大小的方式快速定位到目标元素。
在二叉搜索树中,查找操作的时间复杂度取决于树的高度,平均情况下为O(logn),最坏情况下为O(n)。
为了提高查找效率,可以通过平衡二叉搜索树(如AVL树、红黑树)来保持树的平衡,减少最坏情况的发生。
三、堆堆(Heap)是一种特殊的树形数据结构,常用于实现优先队列等场景。
在堆中,每个节点的值都大于等于(或小于等于)其子节点的值,称为最大堆(或最小堆)。
通过堆的性质,可以快速找到最大(或最小)值,实现快速查找。
堆的查找操作时间复杂度为O(1),即可以在常数时间内找到最大(或最小)值。
通过堆排序等算法,还可以实现对堆中元素的排序操作,提高程序的运行效率。
四、平衡查找树平衡查找树(Balanced Search Tree)是一种通过保持树的平衡来提高查找效率的数据结构。
常用数据结构和算法
常用数据结构和算法在计算机科学领域,数据结构和算法是构建高效程序的基石。
无论是开发软件应用,还是进行系统优化,都离不开对数据结构和算法的研究和应用。
本文将介绍一些常用的数据结构和算法,并讨论它们的特点和应用场景。
一、数组(Array)数组是最基本的数据结构之一,它由一系列连续的内存空间组成,可以存储相同类型的数据。
数组的特点是随机存取,即可以通过索引直接访问指定位置的元素。
数组在存取数据时效率非常高,但插入和删除操作则比较低效。
它的应用场景包括存储一组有序的数据、快速查找等。
二、链表(Linked List)链表是一种非连续的数据结构,由多个节点组成,每个节点包含一个数据元素和指向下一个节点的指针。
链表的特点是插入和删除操作效率高,但查找操作则比较低效,需要遍历整个链表。
链表适用于频繁插入和删除元素的场景,比如实现队列、栈等。
三、栈(Stack)栈是一种特殊的数据结构,它遵循先入后出(LIFO)的原则。
栈可以用数组或链表来实现,常见的操作包括入栈(push)和出栈(pop)。
栈的应用场景很广,比如表达式求值、函数调用等。
四、队列(Queue)队列是一种遵循先入先出(FIFO)原则的数据结构。
队列可以用数组或链表来实现,常见的操作包括入队(enqueue)和出队(dequeue)。
队列的应用包括任务调度、消息传递等。
五、树(Tree)树是一种层次结构的数据结构,由节点和边组成。
树的结构使得在其中进行搜索、插入和删除等操作非常高效。
常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树等。
树的应用非常广泛,比如文件系统、数据库索引等。
六、图(Graph)图是一种由节点和边组成的非线性数据结构,它包括有向图和无向图。
图的表示方式有邻接矩阵和邻接表两种,它的应用场景包括网络拓扑分析、搜索算法等。
七、排序算法排序算法是数据处理中非常重要的一类算法,主要用于将一组无序的数据按照某种规则进行排序。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
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。
数据结构与算法解析
数据结构与算法解析数据结构和算法是计算机科学领域中非常重要的概念和技术。
它们为程序的设计和运行提供了基础,是计算机科学家和软件工程师必备的知识和能力。
本文将对数据结构和算法进行解析,帮助读者更好地理解和应用它们。
一、数据结构数据结构是组织和存储数据的方式。
它与算法密切相关,能够提高程序的效率和性能。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
下面将对其中几种常见的数据结构进行解析。
1. 数组数组是一种线性数据结构,用于存储相同类型的数据元素。
它具有随机访问的特点,可以直接通过索引访问元素。
数组的插入和删除操作相对较慢,因为需要移动其他元素。
但是,由于数据在内存中是连续存储的,所以数组的读取操作非常高效。
2. 链表链表是一种动态数据结构,由节点组成。
每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的插入和删除操作非常高效,但是随机访问效率较低。
链表分为单链表、双向链表和循环链表等不同类型。
3. 栈栈是一种先进后出的数据结构,类似于弹夹。
栈具有压栈和出栈两种操作,可以用于解决递归问题、括号匹配和表达式求值等。
栈的实现可以使用数组或链表。
4. 队列队列是一种先进先出的数据结构,类似于排队。
队列具有入队和出队两种操作,可以用于实现消息传递、任务调度和缓存等。
队列的实现可以使用数组或链表。
5. 树树是一种非线性数据结构,由节点和边组成。
树的每个节点可以有多个后续节点,称为子节点。
树由根节点、内部节点和叶节点组成。
常见的树包括二叉树、二叉搜索树和堆等。
6. 图图是一种非线性数据结构,由节点和边组成。
图的节点称为顶点,边连接两个节点。
图可以分为有向图和无向图,可以用于建模复杂关系和网络结构。
二、算法算法是解决问题的步骤和方法。
好的算法能够提高程序的效率和性能。
常见的算法包括排序算法、搜索算法和图算法等。
下面将对其中几种常见的算法进行解析。
1. 排序算法排序算法是将一组数据按照特定顺序进行排列的算法。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序和堆排序等。
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1
数据结构课程设计
算法分析:搜索算法效率比较
专业 Xxxx
学生姓名 xxxx
班级 xxxxx
学
号 xxxxxxxxxxx
目录
1 设计题目 (1)
2 设计分析 (2)
3 设计实现 (3)
4测试方法 (6)
5测试结果 (7)
6 设计小结 (7)
1.设计题目
给定一个已排序的由N个整数组成的数列{0,1,2,3,……,N-1},在该队列中查找指定整数,并观察不同算法的运行时间。
考虑两类算法:一个是线性搜索,从某个方向依次扫描数列中各个元素;另一个是二叉搜索法。
要完成的任务是:
分别用递归和非递归实现线性搜索;
分析最坏情况下,两个线性搜索算法和二叉搜索算法的复杂度;
测量并比较这三个方法在N=100,500,1000,2000,4000,6000,8000,10000时的性能。
3
2.设计分析
5
在实际测试中,当程序运行时间太快,会无法获得实际运行时间。
为了避免这种情
况,可以将同一操作运行K 遍,得到1秒以上的时间,再将结果除以重复次数K 得到平均时间。
若单重循环还不能达到目的,可用多重嵌套循环解决。
3 设计实现
#include <time.h>
#include <stdio.h>
clock_t start, stop; /* clock_t 是内置数据类型,用于计时 */
double duration; /* 记录函数运行时间,以秒为单位*/
/***********非递归线性搜索x ***********/
int IterativeSequentialSearch(const int a[],int x,int n)
{
int i;
for(i=0;i<n;i++)
if(a[i]==x) /* 找到x */
return i;
return -1; /* 未找到x */
/*********** 递归线性搜索x ***********/
int RecursiveSequentialSearch(const int a[],int x,int n)
{
if(n==0)
return -1; /* 未找到x */
if(a[n-1]==x) /* 找到x */
return n-1;
return RecursiveSequentialSearch(a,x,n-1); /* 继续递归线性搜索*/ }
/***********二叉搜索x ***********/
int BinarySearch(const int a[],int x,int n)
{
int low,mid,high; /*数组的左右边界*/
low=0;high=n-1;
while(low<=high)
{
mid=(low+high)/2; /*计算居中元素*/
if(a[mid]<x) /*比居中元素大*/
low=mid+1; /*改变左边界*/
else if(a[mid]>x) /*比居中元素小*/
high=mid-1; /*改变右边界*/
else return mid; /*找到x */
}
return -1; /* 未找到x */
}
int main ( )
/* clock() 返回函数运行时间*/
int i,n,x,a[10000];
long k,l;
printf("Please enter n:\n");
scanf("%d",&n); /* 输入数据*/
if(n<100||n>10000) /*处理异常输入*/
{
printf("error!");
return -1;
}
x=n; /* 指定要查找的数*/
for(i=0;i<n;i++) /*数组初始化*/
a[i]=i;
printf("Please enter iterations:\n"); /*为了更准确地计算运行时间,我们可以重复多次调用算法,再取平均值*/
scanf("%ld",&k);
if(k<1) /*处理异常输入*/
{
printf("error!");
return -1;
}
/*********** 非递归线性搜索***********/
start = clock(); /* 记录函数的开始时间*/
for(l=0;l<k;l++)
IterativeSequentialSearch(a,x,n);
stop = clock(); /*记录函数的结束时间*/
duration = ((double)(stop - start))/CLK_TCK; /*计算函数运行时间*/
printf("\nIterativeSequentialSearch:\nIterations:%ld\nTicks:%d\nTotal Time:%.8lf\nDuration:%.8lf\n",k,(int)(stop-start),duration,duration/k);/*输出花费时间*/
/*********** 递归线性搜索***********/
7
start = clock(); /*记录函数的开始时间*/
for(l=0;l<k;l++)
RecursiveSequentialSearch(a,x,n);
stop = clock(); /*记录函数的结束时间*/
duration = ((double)(stop - start))/CLK_TCK; /*计算函数运行时间*/
printf("\nRecursiveSequentialSearch:\nIterations:%ld\nTicks:%d\nTotal Time:%.8lf\nDuration:%.8lf\n",k,(int)(stop-start),duration,duration/k);/* 输出花费时间*/
/***********二叉搜索***********/
printf("\nIterations of Binary Search is 100 times of iterations more than other two searchs\n");
k=100*k; /*由于二叉搜索的时间比较快,为了避免出现0秒,二叉搜索算法调用的次数是线性搜索的100倍*/
start = clock(); /*记录函数的开始时间*/
for(l=0;l<k;l++)
BinarySearch(a,x,n);
stop = clock(); /*记录函数的结束时间*/
duration = ((double)(stop - start))/CLK_TCK; /*输出花费时间*/
printf("\nBinarySearch:\nIterations:%ld\nTicks:%d\nTotal
Time:%.8lf\nDuration:%.8lf\n",k, (int)(stop-start), duration,duration/k);/* 输出花费时间*/
return 1;
}
4.测试方法
1.按题目要求分别输入N = 100, 500, 1000, 2000, 4000, 6000, 8000, 10000, 对于每一
个N要选择不同的重复调用次数K,直到测试结果趋于稳定。
2.按要求输入数据,测试程序能否对输入内容进行数据合法性的检测并进行相应的异常处理。
例如N =0, -500, 100000,或者K=0,-1等,考察程序对异常情况进行处理的能力。
5 测试结果
6 设计小结
在这次为期五个半天的课程设计里,也让我从中有所收获。
虽说是五个半天,但在课后还是花了不少时间。
首先就由于用的是C语言编写,所以又拿起了大一的C教材课本,以此来弥补一些知识,但最主要的还是数据结构教材。
看教材中的程序时,发现一个程序设计就是算法与数据结构的结合体,看程序有时都看不懂,更别提自己编译了,觉得自己在这方面需要掌握的内容还有很多狠多。
通过这段时间的课程设计,我认识到数据结构是一门比较难的课程。
需要多花时间上机练习。
这次的程序训练培养了我实际分析问题、编程和动手能力,使我掌握了程序设计的基本技能,提高了我适应实际,实践编程的能力。
总的来说,这次课程设计让我获益匪浅,对数据结构也有了进一步的理解和认识。
但也让我认识到我还有很多的不足,需要大量的学习,以此来达到能力的提高及熟练的应用。
9。