2.二分查找，插值查找，斐波那契查找
3.树表查找
4.分块查找
5.哈希查找
public function BinarySearch($a=array(),$val,$n){
$low=0;
$high = $n-1;
$mid = 0;
while($low<=$high){
???? $mid = ($low+$high)/2;
???? if($a[$mid]===$value)
?????????? return mid;
???? if($a[mid] >$value)
?????????? $high = $mid – 1;
???? if($a[mid]<$value)
?????????? $low = $mid+1
}
return false;
}
插值查找（基于二分查找，对于查找点可以改进）
基本思想：基于二分查找算法，将查找点的选择改进为自适应选择，可以提高查找效率。当然，差值查找也属于有序查找。
注：对于表长较大，而关键字分布又比较均匀的查找表来说，插值查找算法的平均性能比折半查找要好的多。反之，数组中如果分布非常不均匀，那么插值查找未必是很合适的选择。
复杂度分析：查找成功或者失败的时间复杂度均为O(log2(log2n))。
public function InsertSearch($a=array(),$value,$low,$high){
$mid = $low+($value-$a[low])/($a[$high]-$a[low])*($high-$low);
???? if($a[$mid]===$value)
?????????? return mid;
???? if($a[mid] >$value)
????????? InsertSearch($a,$value,$low,$mid-1);
???? if($a[mid]<=$value)
?????????? InsertSearch($a,$value,$mid+1,$high);
}
基本思想：也是二分查找的一种提升算法，通过运用黄金比例的概念在数列中选择查找点进行查找，提高查找效率。同样地，斐波那契查找也属于一种有序查找算法。
构建斐波那契数组
private $max_size = 20;
private function Fibonacci(){
$F[0] = 1;
$F[1] = 1;
for($i =2;$i<$this->max_size;==i){
???? $F[$i] = $[$-1]+$F[$i-2];
}
return $F;
}
public function FibonacciSearch($a=array(),$n,$key){
$low = 0;
$high = $n-1;
$F=$this->Fibonacci();
$k = 0;
while(n>F[k]-1)
?????? ++k;
//将数组a扩展到F[k]-1的长度
$temp;
for($i = $n;$i<F[k]-1;++i){
???? $temp[$i] = $a[$n-1];
????
}
while($low<=$high){
???? $mid = $low + F[k-1] –1;
???? if($key<$temp[$mid]){
??????????? $high = $mid-1;
??????????? $k-=1;
???? }
???? else if($key>$temp[$mid]){
??????? $low = $mid+1;
??????? $k-=2;
??? }else{
?????? if($mid<n)
?????????????? return $mid;
?????? else
?????????????? return n-1;
?? }
}
unset($temp);
}
树表查找
理解树表结构即可
二叉查找树，
基本思想：二叉查找树是先对待查找的数据进行生成树，确保树的左分支的值小于右分支的值，然后在就行和每个节点的父节点比较大小，查找最适合的范围。 这个算法的查找效率很高，但是如果使用这种查找方法要首先创建树。
平衡查找树之2-3查找树
红黑树
基本思想：红黑树的思想就是对2-3查找树进行编码，尤其是对2-3查找树中的3-nodes节点添加额外的信息。红黑树中将节点之间的链接分为两种不同类型，红色链接，他用来链接两个2-nodes节点来表示一个3-nodes节点。黑色链接用来链接普通的2-3节点。特别的，使用红色链接的两个2-nodes来表示一个3-nodes节点，并且向左倾斜，即一个2-node是另一个2-node的左子节点。这种做法的好处是查找的时候不用做任何修改，和普通的二叉查找树相同。
B树和B+树
B树可以看作是对2-3查找树的一种扩展，即他允许每个节点有M-1个子节点。
B+树是对B树的一种变形树，它与B树的差异在于：
分块查找
算法思想：将n个数据元素"按块有序"划分为m块（m ≤ n）。每一块中的结点不必有序，但块与块之间必须"按块有序"；即第1块中任一元素的关键字都必须小于第2块中任一元素的关键字；而第2块中任一元素又都必须小于第3块中的任一元素，……
算法流程：
step1 先选取各块中的最大关键字构成一个索引表；
step2 查找分两个部分：先对索引表进行二分查找或顺序查找，以确定待查记录在哪一块中；然后，在已确定的块中用顺序法进行查找。
哈希表查找
总的来说，"直接定址"与"解决冲突"是哈希表的两大特点。
什么是哈希函数？
哈希函数的规则是：通过某种转换关系，使关键字适度的分散到指定大小的的顺序结构中，越分散，则以后查找的时间复杂度越小，空间复杂度越高。
哈希表是一个在时间和空间上做出权衡的经典例子。如果没有内存限制，那么可以直接将键作为数组的索引。那么所有的查找时间复杂度为O(1)；如果没有时间限制，那么我们可以使用无序数组并进行顺序查找，这样只需要很少的内存。哈希表使用了适度的时间和空间来在这两个极端之间找到了平衡。只需要调整哈希函数算法即可在时间和空间上做出取舍。
Hash是一种典型以空间换时间的算法，比如原来一个长度为100的数组，对其查找，只需要遍历且匹配相应记录即可，从空间复杂度上来看，假如数组存储的是byte类型数据，那么该数组占用100byte空间。现在我们采用Hash算法，我们前面说的Hash必须有一个规则，约束键与存储位置的关系，那么就需要一个固定长度的hash表，此时，仍然是100byte的数组，假设我们需要的100byte用来记录键与位置的关系，那么总的空间为200byte,而且用于记录规则的表大小会根据规则，大小可能是不定的。
原文地址：http://blog.51cto.com/10725691/2083734
