顺序查找

2019/11/02 3、分块查找 （又称 索引顺序查找）[性能介于 顺序查找 和 折半查找之间] 索 引 表 最大关键字 22 48 86 起始地址 1 7 13 22 12 13 8 9 20 3 3 42 44 38 24 48 60 58 74 49 86 53 表及其索引表 3、分块查找 （又称 索引顺序查找）[性能介于 顺序查找 和 折半查找之间] 索 引 表 最大关键字 22 48 86 起始地址 1 7 13 22 12 13 8 9 20 3 3 42 44 38 24 48 60 58 74 49 86 53 表及其索引表 来源： https://www.cnblogs.com/LinQingYang/p/11780770.html

2019/11/02 1、顺序查找（从前往后||从后往前查） 数据元素定义： typedef struct{ Keytype key; //关键字域 InfoType otherinfo;//其他域 }Elemtype; 顺序表定义： typedef struct{ Element *R; //存储空间基地址 int length; //当前长度 }SSTable; 算法1顺序查找： [时间复杂度：O(n)] int Search_Seq(SSTable ST,KeyType key){ for(i=ST.length;i>=1;--i) 　 if(ST.R[i].key==key) return i; //从后往前找 return 0; } 算法2设置监视哨的顺序查找： [时间复杂度：O(n)] int Search_Seq(SSTable ST,Keytype key){ ST.R[0].key=key; //"哨兵"，也可以放在高下标处 for(i=ST.length; ST.R[i]!=key; --i); //从后往前找 return i; } "哨兵"的使用，能使顺序查找在ST.length≥1000时，进行一次查找所需的平均时间几乎减少一半。 顺序查找 优点 ： 算法简单，对表结构无要求，既适用于顺序结构，又适用于链式结构，无论记录是否按关键字有序 均可使用。

目录 从顺序查找到直接插入排序 直接插入排序的流程 直接插入排序的性能 code 从顺序查找到直接插入排序 无论从抽象过程还是具体实现代码来看，顺序查找是直接插入查找的基本组成元素。为什么这么说： 排序要遍历所有元素 从“未排序“数列中取出一个元素，插入到“已排序“数列中。需要在“已排序“数列中遍历到一个i，使得arr[i-1]<arr[i]<arr[i+1]。 需要两个基本的遍历过程。下面讨论算法的流程 直接插入排序的流程 首先脑海中要有一个基本模型： 【 {有序子序列} {当前待排序元素} {剩余待排序元素} 】 排序过程： 整个排序过程为n-1趟插入，即先将序列中第1个记录看成是一个有序子序列，然后从第2个记录开始，逐个进行插入，直至整个序列有序 注意： 有序子序列插入时，遍历不是从下标0开始，而是待排序元素的左边元素。 直接插入排序的性能 Space Complexity： S(n)=O(1) Time Complexity： T(n)=O( \({n^2}\) ) 一种稳定排序方法 设对象个数为n，则执行n-1趟最坏情况下：第 i 趟比较i次，移动i次 最大比较次数： \(\frac{n(n-1)}{2}\) 最大移动次数： \(\frac{n(n-1)}{2}\) 最好情况下：每趟只需比较 1 次，不移动 总比较次数为 n-1次。 code code 1（C++

顺序查找 　　顺序查找是指将序列从头开始遍历，直到找到指定的元素为止。 　　在一个元素为n的序列中查找不存在的元素，需要比较n次。顺序查找虽然效率低下，但是却适用于任何序列。 　　顺序查找的代码如下： 1 public static int seqSearch(int[] arr, int val) { 2 for (int i = 0; i < arr.length; i++) { 3 if (arr[i] == val) return i; 4 } 5 return -1; 6 } seqSearch 　　例如，在序列（1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9）中查找元素7：从1开始比较，直到找到了7所在位标并返回。 　　顺序查找一共比较了7次。 二分查找 　　二分查找是指取有序序列中间的元素作为枢轴，枢轴两边被分割为两个子序列，一边比枢轴大，另一边比枢轴小。这样，查找的元素要么为枢轴，要么在其中一个子序列中。每次递归查找时，可以将区间规模大致缩减一半，从而大大加快查找效率。 　　在一个元素为n的序列中查找不存在的元素，需要比较log 2 n次。二分查找只适用于有序序列。 　　二分查找的代码如下： 1 public static int binarySearch(int[] arr, int low, int high, int val) { 2 if (low >

查找算法笔记（C++版） 记录最近学习的一些查找算法 目录 查找算法笔记（C++版） 1.顺序查找 2.二分查找 1.顺序查找 时间复杂度：O(n) 代码： //顺序查找 int sequentialSearch ( int * list , int n , int x ) { for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ) { if ( list [ i ] == x ) return i ; } return - 1 ; } 测试代码： int main ( void ) { int list [ ] = { 1 , 3 , 5 , 7 , 9 , 2 , 4 , 6 , 8 , 0 } ; //可以是无序数组 cout << "list[]:" ; for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ ) cout << list [ i ] << " " ; cout << endl ; int x = 8 ; int i = sequentialSearch ( list , 10 , x ) ; if ( i < 0 ) cout << "未找到" << endl ; else cout << "list[" << i << "]中找到" << x << endl ; return 0 ; } 运行结果： list[]:1 3 5 7 9 2

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 常见的查询算法及数据结构 为什么这里要讲查询算法和数据结构呢？因为之所以要建立索引，其实就是为了构建一种数据结构，可以在上面应用一种高效的查询算法，最终提高数据的查询速度。 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。 常见的查询算法 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) //顺序查找 int SequenceSearch(int a[], int value,

查找 　　本文为查找算法的第一部分内容，包括了基本概念，顺序查找、二分查找和索引查找。关于散列表和B树查找的内容，待有空更新吧。 基本概念 　　查找（search）又称检索，在计算机上对数据表进行查找，就是根据所给条件查找出满足条件的第一条记录（元素）或全部记录。 　　若没有找到满足条件的记录，则返回特定值，表明查找失败；若查找到满足条件的 第一条记录，则表明查找成功，通常要求返回该记录的存储位置或记录值本身，以便进行进一步处理；若需要查找到满足条件的所有记录，则可看做在多个区间内连 续查找到满足条件的第一条记录的过程，即首先在整个区间内查找到满足条件的第一条记录，接着在剩余的区间内查找满足条件的第一条记录，以此类推，直到剩余 区间为空为止。 　　作为查找对象的表的结构不同，其查找方法一般也不同。 　　查找过程是关键字比较的过程，比较次数的多少就是相应算法的时间复杂度，它是衡量一个查找算法优劣的重要指标。 　　对于一个查找算法的时间复杂度，还可以采用平均查找长度（Average Search Length, ASL），即在查找成功情况下的平均比较次数来表示。 　　平均查找长度的计算公式为： 　　ASL=∑p i ci 　　其中n为查找表的长度，即表中所含元素的个数，p i 为查找第i个元素的概率， c i 为查找第i个元素时所需的比较次数。 　　若查找每个元素的概率相同

顺序查找算法 顺序查找是非常简单常用的查找算法，基本思路：从第一个元素m开始逐个与需要查找的元素x进行比较，当比较到元素值相同(即m=x)时返回元素m的下标，如果比较到最后都没有找到，则返回-1。该算法的时间复杂度为O(n)，如果数据量很大时查找效率会很低。 1 #include<stdio.h> 2 3 /* 顺序查找算法 4 a为数据数组,len为数组a的长度，x为查找的元素 5 如果查找成功返回元素x在数组a中的下标，找不到则返回-1 6 */ 7 int search(int a[],int len, int x) 8 { 9 int i; 10 for (i=0; i<len; i++) 11 { 12 if(x==a[i]) 13 return i; // 返回元素的下标 14 } 15 return -1; // 没有找到 16 } 17 18 int main() 19 { 20 int a[10]={1,3,5,2,0,9,8,4,7,6}; 21 int x=2; // 需要查找的元素 22 int i = search(a, 10, x); 23 if(i!=-1) 24 printf("元素%d在第%d个位置\n",x,i+1); 25 else 26 printf("没有找到元素:%d\n",x); 27 return 0; 28 } 二分查找算法

查找 　　本文为查找算法的第一部分内容，包括了基本概念，顺序查找、二分查找和索引查找。关于散列表和B树查找的内容，待有空更新吧。 基本概念 　　查找（search）又称检索，在计算机上对数据表进行查找，就是根据所给条件查找出满足条件的第一条记录（元素）或全部记录。 　　若没有找到满足条件的记录，则返回特定值，表明查找失败；若查找到满足条件的第一条记录，则表明查找成功，通常要求返回该记录的存储位置或记录值本身，以便进行进一步处理；若需要查找到满足条件的所有记录，则可看做在多个区间内连续查找到满足条件的第一条记录的过程，即首先在整个区间内查找到满足条件的第一条记录，接着在剩余的区间内查找满足条件的第一条记录，以此类推，直到剩余区间为空为止。 　　作为查找对象的表的结构不同，其查找方法一般也不同。 　　查找过程是关键字比较的过程，比较次数的多少就是相应算法的时间复杂度，它是衡量一个查找算法优劣的重要指标。 　　对于一个查找算法的时间复杂度，还可以采用平均查找长度（Average Search Length, ASL），即在查找成功情况下的平均比较次数来表示。 　　平均查找长度的计算公式为： 　　ASL=∑p i ci 　　其中n为查找表的长度，即表中所含元素的个数，p i 为查找第i个元素的概率， c i 为查找第i个元素时所需的比较次数。 　　若查找每个元素的概率相同

给定一个树，按中序遍历重新排列树，使树中最左边的结点现在是树的根，并且每个结点没有左子结点，只有一个右子结点。 示例 ： 输入：[5,3,6,2,4,null,8,1,null,null,null,7,9] 5 / \ 3 6 / \ \ 2 4 8 / / \ 1 7 9 输出：[1,null,2,null,3,null,4,null,5,null,6,null,7,null,8,null,9] 1 \ 2 \ 3 \ 4 \ 5 \ 6 \ 7 \ 8 \ 9 提示： 给定树中的结点数介于 1 和 100 之间。 每个结点都有一个从 0 到 1000 范围内的唯一整数值。 solution: 1 /** 2 * Definition for a binary tree node. 3 * struct TreeNode { 4 * int val; 5 * TreeNode *left; 6 * TreeNode *right; 7 * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} 8 * }; 9 */ 10 class Solution { 11 public: 12 TreeNode* increasingBST(TreeNode* root) { 13 vector<int> vec; 14 inOrder