查詢是在大量的資訊中尋找乙個特定的資訊元素，在計算機應用中，查詢是常用的基本運算，例如編譯程式中符號表的查詢，欄位的查詢，等等。
1、插值查詢
在介紹插值查詢之前，首先考慮乙個新問題，為什麼上述演算法一定要是折半，而不是折四分之一或者折更多呢？
同樣的，比如要在取值範圍1 ~ 10000 之間 100 個元素從小到大均勻分布的陣列中查詢5， 我們自然會考慮從陣列下標較小的開始查詢。
經過以上分析，折半查詢這種查詢方式，不是自適應的（也就是說是傻瓜式的）。二分查詢中查詢點計算如下：
mid=(low+high)/2, 即mid=low+1/2*(high-low);
通過模擬，我們可以將查詢的點改進為如下：
mid=low+(key-a[low])/(a[high]-a[low])*(high-low)，
也就是將上述的比例引數1/2改進為自適應的，根據關鍵字在整個有序表中所處的位置，讓mid值的變化更靠近關鍵字key，這樣也就間接地減少了比較次數。
基本思想：基於二分查詢演算法，將查詢點的選擇改進為自適應選擇，可以提高查詢效率。當然，差值查詢也屬於有序查詢。
注：對於表長較大，而關鍵字分布又比較均勻的查詢表來說，插值查詢演算法的平均效能比折半查詢要好的多。反之，陣列中如果分布非常不均勻，那麼插值查詢未必是很合適的選擇。
複雜度分析：查詢成功或者失敗的時間複雜度均為o(log2(log2n))。
**實現：
//插值查詢
int insertionsearch(int a, int value, int low, int high)
else
} delete temp;
return -1;
}int main()
; int key=100;
int index=fibonaccisearch(a,sizeof(a)/sizeof(int),key);
cout<3、雜湊查詢
我們使用乙個下標範圍比較大的陣列來儲存元素。可以設計乙個函式（雜湊函式， 也叫做雜湊函式），使得每個元素的關鍵字都與乙個函式值（即陣列下標）相對應，於是用這個陣列單元來儲存這個元素；也可以簡單的理解為，按照關鍵字為每乙個元素"分類"，然後將這個元素儲存在相應"類"所對應的地方。但是，不能夠保證每個元素的關鍵字與函式值是一一對應的，因此極有可能出現對於不同的元素，卻計算出了相同的函式值，這樣就產生了"衝突"，換句話說，就是把不同的元素分在了相同的"類"之中。後面我們將看到一種解決"衝突"的簡便做法。
總的來說，"直接定址"與"解決衝突"是雜湊表的兩大特點。
什麼是雜湊函式？
雜湊函式的規則是：通過某種轉換關係，使關鍵字適度的分散到指定大小的的順序結構中，越分散，則以後查詢的時間複雜度越小，空間複雜度越高。
演算法思想：雜湊的思路很簡單，如果所有的鍵都是整數，那麼就可以使用乙個簡單的無序陣列來實現：將鍵作為索引，值即為其對應的值，這樣就可以快速訪問任意鍵的值。這是對於簡單的鍵的情況，我們將其擴充套件到可以處理更加複雜的型別的鍵。
演算法流程：
1）用給定的雜湊函式構造雜湊表；
2）根據選擇的衝突處理方法解決位址衝突；
常見的解決衝突的方法：拉鍊法和線性探測法。詳細的介紹可以參見：**演算法和資料結構: 十一 雜湊表。
3）在雜湊表的基礎上執行雜湊查詢。
雜湊表是乙個在時間和空間上做出權衡的經典例子。如果沒有記憶體限制，那麼可以直接將鍵作為陣列的索引。那麼所有的查詢時間複雜度為o(1)；如果沒有時間限制，那麼我們可以使用無序陣列並進行順序查詢，這樣只需要很少的記憶體。雜湊表使用了適度的時間和空間來在這兩個極端之間找到了平衡。只需要調整雜湊函式演算法即可在時間和空間上做出取捨。
複雜度分析：
單純論查詢複雜度：對於無衝突的hash表而言，查詢複雜度為o(1)（注意，在查詢之前我們需要構建相應的hash表）。
使用hash，我們付出了什麼？
我們在實際程式設計中儲存乙個大規模的資料，最先想到的儲存結構可能就是map，也就是我們常說的kv pair，經常使用python的博友可能更有這種體會。使用map的好處就是，我們在後續處理資料處理時，可以根據資料的key快速的查詢到對應的value值。map的本質就是hash表，那我們在獲取了超高查詢效率的基礎上，我們付出了什麼？
hash是一種典型以空間換時間的演算法，比如原來乙個長度為100的陣列，對其查詢，只需要遍歷且匹配相應記錄即可，從空間複雜度上來看，假如陣列儲存的是byte型別資料，那麼該陣列占用100byte空間。現在我們採用hash演算法，我們前面說的hash必須有乙個規則，約束鍵與儲存位置的關係，那麼就需要乙個固定長度的hash表，此時，仍然是100byte的陣列，假設我們需要的100byte用來記錄鍵與位置的關係，那麼總的空間為200byte,而且用於記錄規則的表大小會根據規則，大小可能是不定的。
hash演算法和其他查詢演算法的效能對比：
C 常用查詢演算法
find 查詢元素 find if 按條件查詢元素 adjacent find 查詢相鄰重複元素 binary search 二分查詢演算法 count 統計元素個數 count if 按條件統計元素個數 1 find 查詢指定元素，返回找到的指定元素的迭代器，找不到則返回結束迭代器 函式原型 fi...
c 常用查詢演算法
演算法簡介 find 查詢元素 find if 按條件查詢元素 adjacent find 查詢相鄰重複元素 binary search 二分查詢法 count 統計元素個數 count if 按條件統計元素個數 find 功能描述 查詢指定元素，找到返回指定元素的迭代器，找不到返回結束迭代器end...
STL 常用演算法（二）查詢演算法
演算法簡介 1 find 功能描述 函式原型 include include include void test01 查詢容器中是否有 5 這個元素 vector int iterator it find v.begin v.end 5 if it v.end else class person 過...