数据结构搜索算法

1. 数据结构折半查找算法的方法

041424344#include <stdio.h> int Dichotomy(int a[],int _value,int n){ // 二分法(也称折半查找法) int index=0; // 当前数组的首元素下标 int current=n-1; // 数组当前的大小 int k; // 当前数组中间的数的下标 while (index<current) { // 开始二分法查找 k=(index+current)/2; // 除以2代表得到当前数组中间的数的下标 if(a[k]==_value) return k; // 返回要查找的值_value所在的下标 // 否则比较要查找的值_value是在折半后的前半部分还是后半部分 if(a[k]<_value){ // 说明要查找的值在折半后的后半部分 index=k+1; // 令index指向后半部分数组的首元素 } else{ // 说明要查找的值在折半后的前半部分 current=k-1; // 令current等于前半部分数组的长度 } } return -1; // 返回-1代表没有查找到该值(_value)}void main(){ int arr[5]={2,12,45,87,95};// 前提是一组数组必须是有序数对(即按小到大或大到小) if(Dichotomy(arr,87,5)!=-1) printf("87在数组中对应的下标是:%d\n",Dichotomy(arr,87,5)); else printf("没有找到指定的值\n");}// 用一句话概括二分法(折半查找法)的思想就是:在一组有序对数组中反复折半后得到中间数组的下标,然后再进行是否与要查找的值相等,若相等则返回当前要查找的值的下标。 那么，上面的代码的注释与下面一一对应，它在执行的结果会产生两种情况，第一种,不存在。第二种，存在。先来说说第一种情况 不存在： 1.如果给定要查找的值_value大于数组中最大的数,则index不断增大从而促使while循环终止 2.如果给定要查找的值_value小于数组中最小的数,则current不断减少从而促使while循环终止(你自己可以动手在纸上画一个数组,然后思路跟着代码走就会知道或设单步调试亦可) 第二种情况 存在： 1.要查找的数_value正好是在数组中间.那么就执行了一次循环,当然这也是最理想的效果. 否则反复执行2和3:2.如果要查找的数_value不存在中间,则判断它是否大于中间的数还是小于中间的数,如果小于中间的数则说明_value应该在数组中间的前半部分,那么current=k-1(即令current等于前半部分的长度),然后仍然采取折半的方法,反复此操作直至找到该数的下标为止. 3.如果要查找的数_value不存在中间,则判断它是否大于中间的数还是小于中间的数,如果大于中间的数则说明_value应该在数组中间的后半部分,那么index=k+1(即令index指向后半部分的第一个下标),然后仍然采取折半的方法,反复此操作直至找到该数的下标为止.

2. C语言编写数据结构查找算法

实验五 查找的实现
一、 实验目的
1．通过实验掌握查找的基本概念；
2．掌握顺序查找算法与实现；
3．掌握折半查找算法与实现。
二、 实验要求
1． 认真阅读和掌握本实验的参考程序。
2． 保存程序的运行结果，并结合程序进行分析。
三、 实验内容
1、建立一个线性表，对表中数据元素存放的先后次序没有任何要求。输入待查数据元素的关键字进行查找。为了简化算法，数据元素只含一个整型关键字字段，数据元素的其余数据部分忽略不考虑。建议采用前哨的作用，以提高查找效率。
2、查找表的存储结构为有序表，输入待查数据元素的关键字利用折半查找方法进行查找。此程序中要求对整型量关键字数据的输入按从小到大排序输入。
一、顺序查找
顺序查找代码：
#include"stdio.h"
#include"stdlib.h"
typedef struct node{
intkey;
}keynode;
typedef struct Node{
keynoder[50];
intlength;
}list,*sqlist;
int Createsqlist(sqlist s)
{
inti;
printf("请输入您要输入的数据的个数:\n");
scanf("%d",&(s->length));
printf("请输入您想输入的%d个数据;\n\n",s->length);
for(i=0;i<s->length;i++)
scanf("%d",&(s->r[i].key));
printf("\n");
printf("您所输入的数据为:\n\n");
for(i=0;i<s->length;i++)
printf("%-5d",s->r[i].key);
printf("\n\n");
return1;
}
int searchsqlist(sqlist s,int k)
{
inti=0;
s->r[s->length].key=k;
while(s->r[i].key!=k)
{

i++;
}
if(i==s->length)
{
printf("该表中没有您要查找的数据！\n");
return-1;
}
else
returni+1;
}
sqlist Initlist(void)
{
sqlistp;
p=(sqlist)malloc(sizeof(list));
if(p)
returnp;
else
returnNULL;
}
main()
{
intkeyplace,keynum;//
sqlistT;//
T=Initlist();
Createsqlist(T);
printf("请输入您想要查找的数据的关键字:\n\n");
scanf("%d",&keynum);
printf("\n");
keyplace=searchsqlist(T,keynum);
printf("您要查找的数据的位置为:\n\n%d\n\n",keyplace);
return2;
}
顺序查找的运行结果：
二、折半查找
折半查找代码：
#include"stdio.h"
#include"stdlib.h"
typedef struct node{
intkey;
}keynode;
typedef struct Node{
keynoder[50];
intlength;
}list,*sqlist;
int Createsqlist(sqlist s)
{
inti;
printf("请输入您要输入的数据的个数:\n");
scanf("%d",&(s->length));
printf("请由大到小输入%d个您想输入的个数据;\n\n",s->length);
for(i=0;i<s->length;i++)
scanf("%d",&(s->r[i].key));
printf("\n");
printf("您所输入的数据为:\n\n");
for(i=0;i<s->length;i++)
printf("%-5d",s->r[i].key);
printf("\n\n");
return1;
}
int searchsqlist(sqlist s,int k)
{
intlow,mid,high;
low=0;
high=s->length-1;
while(low<=high)
{
mid=(low+high)/2;
if(s->r[mid].key==k)
returnmid+1;
elseif(s->r[mid].key>k)
high=mid-1;
else
low=mid+1;
}
printf("该表中没有您要查找的数据!\n");
return-1;
}
sqlist Initlist(void)
{
sqlistp;
p=(sqlist)malloc(sizeof(list));
if(p)
returnp;
else
returnNULL;
}
main()
{
intkeyplace,keynum;//
sqlistT;//
T=Initlist();
Createsqlist(T);
printf("请输入您想要查找的数据的关键字:\n\n");
scanf("%d",&keynum);
printf("\n");
keyplace=searchsqlist(T,keynum);
printf("您要查找的数据的位置为:\n\n%d\n\n",keyplace);
return2;
}
折半查找运行结果：
三、实验总结：
该实验使用了两种查找数据的方法（顺序查找和折半查找），这两种方法的不同之处在于查找方式和过程不同，线性表的创建完全相同，程序较短，结果也一目了然。

3. 计算机考研：数据结构常用算法解析(8)

第九章 查找
查找分成静态查找和动态查找，静态查找只是找，返回查找位置。而动态查找则不同，若查找成功，返回位置，若查找不成功，则要返回新记录的插入位置。也就是说，静态查找不改变查找表，而动态查找则会有插入操作，会改变查找表的。
不同的查找所采用的存储结构也不同，静态查找采用顺序表，而动码迟态查找由于经常变动，所以用二叉排序树，二叉平衡树、B-和B+。
静态查找有，顺序查找，折半查找，分块查找(索引顺序查找)
顺序查找(Sequential Search)是最简单的一种查找方法。
算法思路
设给定值为k，在表(R1 R2……Rn)中，从Rn即最后一个元素开始，查找key=k的记录。若存在一个记录Ri(l≤i≤n)的key为k，则查找成功，返回记录序号i;否则，查找失败，返回0。
算法描述
int sqsearch(sqlist r,keytype k) //对表r顺序查找的算法//
{ int i;
r.data[0].key=k; //k存入监视哨//
i=r.len; //取表长//
while(r.data[i].key!=k)
i--; //顺序查找//
return(i);
}
算法用了一点技巧：先将k存入监视哨，若对某个i(≠0)有r.data[i].key=k，则查找成功，返回i;若i从n递减到1都无记录的key为k，i再减1为0时，必有r.data[0].key=k，说明查找失败，返回i=0。
平均查找成功长度ASL= ，而查找失败时，查找次数等于n+l。
折半查找算法及分析
当记录的key按关系≤或≥有序时，不管是递增的还是递减的，只要有序且采用顺序存储。
算法描述
int Binsearch(sqlist r,keytype k) //对有序表r折半查找的算法//
{ int low,high,mid;
low=1;high=r.len; //上下界初值//
while(low<=high) //表空间存在时//
{ mid=(low+high)/2; //求当前mid//
if (k==r.data[mid].key)
return(mid); //查找成功，返回mid//
if (k
high=mid-1; //调整上界，向左部查找//
else
low=mid+1; //调整下界，向右部查找//
}
return(0); //low>high，查找失败//
}
判定树：用来描述二分查找过程的二叉树。n个结点的判定树的深度和n个结点的完全二叉树深度相同= 。但判断树不一定是完全二叉树，但他的叶子结点所在层次之差不超过1。所以，折半查找在查找成功时和给定值进行比笑困较的关键字个数至多为
ASL=
分块查找算法及分析
分块查找(Blocking Search)，又称索引顺序查找(Indexed Sequential Search)，是顺序查找方法的一种改进，目的也是为了提高查找效率。
1.分块
设记录表长为n，将表的n个记录分成b= 个块，每块s个记录(最后一块记录数可以少于s个)，即：
且表分块有序，即第i(1≤i≤b-1)块所有记录的key小于第i+1块中记录的key，但块内记录可以无序。
2.建立索引
每块对应一索引项：
KeymaxLink
其中Keymax为该块内记录的最大key;link为该块第一记录的序号(或指针)。
3.算法思路 分块索碰模念引查找分两步进行：
(1)由索引表确定待查找记录所在的块;(可以折半查找也可顺序因为索引表有序)
(2)在块内顺序查找。(只能用顺序查找，块内是无序的)

考研有疑问、不知道如何总结考研考点内容、不清楚考研报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：https://www.87dh.com/xl/

4. 数据结构有哪些基本算法

数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。

可以理解为：程序设计 = 数据结构 + 算法

数据结构算法具有五个基本特征：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。

1、输入：一个算法具有零个或者多个输出。以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。后面一句话翻译过来就是，如果一个算法本身给出了初始条件，那么可以没有输出。比如，打印一句话：NSLog(@"你最牛逼！");

2、输出：算法至少有一个输出。也就是说，算法一定要有输出。输出的形式可以是打印，也可以使返回一个值或者多个值等。也可以是显示某些提示。

3、有穷性：算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。

4、确定性：算法的每个步骤都有确定的含义，不会出现二义性。

5、可行性：算法是可用的，也就是能够解决当前问题。

数据结果的基本算法有：

1、图搜索（广度优先、深度优先）深度优先特别重要

2、排序

3、动态规划

4、匹配算法和网络流算法

5、正则表达式和字符串匹配

6、三路划分-快速排序

7、合并排序（更具扩展性，复杂度类似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用场景）

9、Prim / Kruskal （最小生成树）

10、Dijkstra （最短路径算法）

11、选择算法

5. 数据结构有哪些基本算法

一、排序算法 1、有简单排序（包括冒泡排序、插入排序、选择排序） 2、快速排序，很常见的 3、堆排序， 4、归并排序，最稳定的，即没有太差的情况 二、搜索算法 最基础的有二分搜索算法，最常见的搜索算法，前提是序列已经有序 还有深度优先和广度有限搜索；及使用剪枝，A*，hash表等方法对其进行优化。 三、当然，对于基本数据结构，栈，队列，树。都有一些基本的操作 例如，栈的pop，push，队列的取队头，如队；以及这些数据结构的具体实现，使用连续的存储空间（数组），还是使用链表，两种具体存储方法下操作方式的具体实现也不一样。 还有树的操作，如先序遍历，中序遍历，后续遍历。 当然，这些只是一些基本的针对数据结构的算法。 而基本算法的思想应该有：1、回溯2、递归3、贪心4、动态规划5、分治有些数据结构教材没有涉及基础算法，lz可以另外找一些基础算法书看一下。有兴趣的可以上oj做题，呵呵。算法真的要学起来那是挺费劲。

6. 数据结构：查找算法和排序算法有哪些知道的请详细说明下！谢谢

查找就包括顺序查找，二分查铅销找线段树的查找
排序就多了
冒泡，选择，插入，分治，堆散枝排序，基数排序，桶排冲激敏序，快速排序。。。。

7. 数据结构中有哪些查找算法

和二分查找性能接近的：既然可以二分查找，那么关键字肯定可以满足全序关系。那么可以用二叉查找树，一般的就是平摊O(logn),最坏O(n)。如果用平衡树，如AVL,Treap,Splay等等，可以做到保持O(logn)的界。
比二分查找性能更优的：大概只有Hash了吧。如果Hash函数设计的好，基本可以认为是O(1)的。这个你最好系统学习一下，尤其是字符串的Hash函数。

8. 数据结构中关于数据查询的算法有哪些

数据查询分静态查找和动态查找：
静态查找有：顺序查找、有顺序表的折半查找、分块查
动态查找主要用二叉排序数查找。
哈希表 常用的哈希函数有；直接寻址法，除留余数法，数字分析法，平方取中法，折叠法。

一般情况下这些就够用了

9. Python数据结构-队列与广度优先搜索（Queue）

队列（Queue） ：简称为队，一种线性表数据结构，是一种只允许在表的一端进行插入操作，而在表的另一端进行删除操作的线性表。
我们把队列中允许插入的一端称为 “队尾（rear）” ；把允许删除的另一端称为 “队头（front）” 。当表中没有任何数据元素时，称之为 “空队” 。

广度优先搜索算法（Breadth First Search） ：简称为 BFS，又译作宽度优先搜索 / 横向优先搜索。是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该算法从根节点开始，沿着树的宽度遍历树或图的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。

广度优先遍历 类似于树的层次遍历过程 。呈现出一层一层向外扩张的特点。先看到的节点先访问，后看到的节点后访问。遍历到的节点顺序符合“先进先出”的特点，所以广度优先搜索可以通过“队列”来实现。

力扣933

游戏时，队首始终是持有薯仔的人
模拟游戏开始，队首的人出队，之后再到队尾（类似于循环队列）
传递了num次之后，将队首的人移除
如此反复，直到队列中剩余一人

多人共用一台打印机，采取“先到先服务”的队列策略来执行打印任务
需要解决的问题：1 打印系统的容量是多少？2 在能够接受的等待时间内，系统可容纳多少用户以多高的频率提交打印任务？

输入：abba
输出：False
思路：1 先将需要判定的词从队尾加入 deque; 2从两端同时移除字符并判断是否相同，直到deque中剩余0个（偶数）或1个字符（奇数）

内容参考： https://algo.itcharge.cn/04.%E9%98%9F%E5%88%97/01.%E9%98%9F%E5%88%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/01.%E9%98%9F%E5%88%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/