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一、順序查詢演算法
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1. 演算法描述
順序比較即可。
2. 平均查詢長度
(n+1)/2, 其中n為表長。
3. 演算法實現
省略4. 優化思想
根據經驗，目前被查到越多的元素，將來可能被查到的可能性也越大。所以可以考慮，每次查詢到乙個元素後，將它和直接前驅交換位置。
如果上述的經驗從概率上來講是成立的，則可以加快順序查詢的速度。
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二、二分查詢演算法
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1. 演算法描述
限制：待查表必須是有序的向量(在記憶體中連續儲存)
首先和陣列中點比較，如果等於則返回，如果小於中點則在左邊區間查詢，如果大於中點則在右邊區間查詢。
2. 平均查詢長度
lg(n+1)
3. 演算法實現
(1) 非遞迴方式
[cpp]view plain
copy
print?
static
const
int error = -1;
template
int binary_search(t *array, const
int size, const t & key)
int low = 0, high = size - 1;
int mid_index = 0;
while(low <= high)
else
if(key > array[mid_index])
else
} return error;
}
static const int error = -1;
templateint binary_search(t *array, const int size, const t & key)
int low = 0, high = size - 1;
int mid_index = 0;
while(low <= high)
else if(key > array[mid_index])
else
}return error;
}
(2) 遞迴方式
[cpp]view plain
copy
print?
template
int binary_search_iter(t *array, const
int low, const
int high, const t & key)
int mid_index = (low+high)/2;
if(key == array[mid_index])
else
if(key > array[mid_index])
else
}
templateint binary_search_iter(t *array, const int low, const int high, const t & key)
int mid_index = (low+high)/2;
if(key == array[mid_index])
else if(key > array[mid_index])
else
}
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三、分塊查詢演算法
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1. 基本思想
以增加空間複雜度為代價(儲存每塊中的最大值已經最大值的位置)，為原陣列做乙個索引(索引本身是遞增有序的)，這樣先查索引，再查塊內位置。如果索引的選擇科學有效，則可以獲得比順序查詢快的速度。
2. 演算法描述
抽取各塊中的最大關鍵字及其起始位置構成乙個索引表id[l..b]，即: id[i](1≤i≤b)中存放第i塊的最大關鍵字及該塊在表r中的起始位置。由於表r是分塊有序的，所以索引表是乙個遞增有序表。
先用二分法查到元素可能所在的塊起始位置，而後在塊內進行順序查詢。
3. 平均查詢長度
平均查詢長度在順序查詢和二分查詢之間，並且當結點數為元素數量的平方根時，查詢長度最小。
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四、二叉排序樹上的查詢
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1. 基本思想
由如何改進二分查詢的缺陷(插入和刪除操作需要移動大量的資料)而得出的一種演算法，用二叉排序樹儲存資料，由於二叉樹的插入和刪除操作的時間複雜度相對低，而且也支援二分查詢，所以在動態資料查詢方面優於二分查詢。
2. 演算法描述
二叉樹的特點是中序遍歷可以得到遞增的序列。很容易可以得出在二叉排序樹上進行二分排序的遞迴**。
3. 平均查詢長度
和二叉排序樹的形態有關。在極端情況下，二叉樹只有單一的左或右分支，則查詢長度為(n+1)/2；如果是平衡二叉樹，則查詢長度為lgn(樹的層次)。
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五、雜湊技術下的查詢
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1. 基本思想
將元素的值和其位置直接對應，對應的方法就是雜湊函式(如平方取中，除餘法等等)；然而再好的雜湊函式也會引起衝突，則解決衝突的方法是如拉鍊法，線性探測法，二次探測法等等。
演算法之五大查詢演算法
五大經典查詢演算法 線性查詢，通過 遍歷，乙個乙個比較 核心演算法 順序查詢 public static int orderlookup int list,int key return 1 折半查詢 只能用於有順序的陣列 將需要查詢的數與陣列的中值進行比較，若小於，right指標左移，大於則右移，每...
五大常用演算法總結
據說有人歸納了計算機的五大常用演算法，它們是貪婪演算法，動態規劃演算法，分治演算法，回溯演算法以及分支限界演算法。雖然不知道為何要將這五個演算法歸為最常用的演算法，但是毫無疑問，這五個演算法是有很多應用場景的，最優化問題大多可以利用這些演算法解決。演算法的本質就是解決問題。當資料量比較小時，其實根本...
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