数据结构(查找)
静态查找
数据集合稳定,不需要添加,删除元素的查找
对于静态查找:可以用线性表结构组织数据,这样便可使用顺序查找算法,如果再对关键字进行排序,则可使用折半查找法或斐波那契查找法等来提高效率
动态查找
数据集合在查找的过程中需要同时添加或删除元素的查找
对于动态查找:可考虑使用二叉排序树的查找技术,另外还可使用散列表结构来解决一些查找问题
顺序查找:
从第一个(或最后一个)记录开始,逐个进行记录的关键字和给定值进行比较
//顺序查找,a为要查找的数组;n为数组长度,key为查找的关键字 int Sq_Search(int *a,int n,int key){ int i; for(i=0;i<=n;i++){ if(a[i]==key){ return i; } } return 0; }
由于每次循环都要判断两次,所以可以考虑添加一个“哨兵”来承担监视越界的问题省去一次判断,这样效率就可提高一倍;
//顺序查找,a为要查找的数组;n为数组长度,key为查找的关键字 int Sq_Search(int *a,int n,int key){ int i=n-1; a[0]=key; while(a[i]!=key) i--; return i; }
折半查找法
二分法搜索:确定待查找范围,缩小范围【O(Log?n)】
差值查找法
原理:按照数据分布的数据差值比例,按这个比例来决定下一次查找位(关键是差值要按比例分布)
按比例查找:与折半查找法相似(只不过将二分改为了按比例查而已)
例如:再字典中查找apple不会用折半查找法,而是差值查找法
int bin_search(int a[],int n,int key){ int low=0,high=n-1,mid; while(low<=high){ printf("循环\n"); //中心思路是:key下标/查找范围≈key/范围边缘两值的差;根据这种思想,不断缩短范围直到查找到key mid=low+(key-a[low])/(a[high]-a[low])*(high-low); if(a[mid]==key) return mid; else if(a[mid]<key)//说明key在mid的右边 low=mid+1; else//说明key在mid左边 high=mid-1; } return -1; }
斐波那契查找
斐波那契数列(F[k]):1,1,2,3,5,8,13,21,34,...(前后两个数比重逐渐接近:0.618)
所以利用斐波那契把差值查找中的比例改为不断接近0.618的比例就叫斐波那契查找法;
#define MAXSIZE 20 int bin_search(int a[],int n,int key){ int low=0,high,mid; int i=1,j=1,k=2; int f[MAXSIZE]={1,1}; while(f[k]<n&&j<MAXSIZE){ k++; f[k]=f[i]+f[j]; i=f[j]; j=f[k]; } high=f[k]; while(low<=high){ printf("循环\n"); mid=f[k-1]; if(a[mid]==key) return mid; else if(a[mid]<key){//说明key在mid的右边 low=mid+1; k-=2; mid=f[k-1]; }else{//说明key在mid左边 high=mid-1; k-=1; mid=f[k-1]; } } return -1; }
线性索引查找
- 稠密索引:文件每个搜索码值都对应索引值,即为数据记录文件的每一条记录设一个(键——指针)对。
- 如图:索引项包括索引值以及指向该搜索码的第一条数据记录的指针
- 缺点:所占空间较大,若数据量较大时不太适合
.
分块索引
- 为减小索引项的个数,对数据表进行分块,使其分块有序
- 对每一块建立一个索引项
- 需要注意的是各块间有序,块内数据无序
倒排索引
根据属性值来查看记录;
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