搜索演算法復雜度

⑴ 順序查找演算法的時間復雜度是多少吖

順序查找法的平均比較次數為（n+1）/2次，則其時間復雜度就是(n+1)/2，當n->無窮大時，該表達式與n為同階無窮大，記為O(n)，這是高等數學里就有的表示法 。

拓展：
順序查找法定義為假定要從n個整數中查找x的值是否存在，從頭到尾逐個查找，其代碼實現方法可參考網路：http://ke..com/link?url=ADQC6d-aG44ewQH55e1ip96IYHussYf_-n11y4CM6iZaHyz9VTma

⑵ 三分搜索演算法的時間復雜度分析

首先第一點 時間復雜度在用大O表示時常數是沒有意義的,所以復雜度比較標準的寫法是O(log n)

得到這個復雜度 由以下遞推公式 設T(n)為演算法在長度為n的數組中的運行時間
T(n) = T(n/3) + O(1)
由主定理得
T(n) = O(log n)

⑶ 大規模領域搜索演算法優點和缺點

1、優點：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定、適合於多分類問題，理敬嫌塵解起來較簡單。
2、缺點：者銷計算復雜度高、空間復雜度高、演算法原理可解釋亮禪性較差。應用領域：客戶流失預測、欺詐偵測、模式識別等。

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⑸ 幾種常見的查找演算法之比較

二分法平均查找效率是O(logn)，但是需要數組是排序的。如果沒有排過序，就只好先用O（nlogn)的預處理為它排個序了。而且它的插入比較困難，經常需要移動整個數組，所以動態的情況下比較慢。

哈希查找理想的插入和查找效率是O(1)，但條件是需要找到一個良好的散列函數，使得分配較為平均。另外，哈希表需要較大的空間，至少要比O(n)大幾倍，否則產生沖突的概率很高。

二叉排序樹查找也是O(logn)的，關鍵是插入值時需要做一些處理使得它較為平衡（否則容易出現輕重的不平衡，查找效率最壞會降到O(n)），而且寫起來稍微麻煩一些，具體的演算法你可以隨便找一本介紹數據結構的書看看。當然，如果你用的是c語言，直接利用它的庫類型map、multimap就可以了,它是用紅黑樹實現的，理論上插入、查找時間都是O(logn)，很方便，不過一般會比自己實現的二叉平衡樹稍微慢一些。