标签：arch data 调整 其他 style 存储 查找表 bst 构造方法
查找分为线性表的查找、树表的查找、散列表的查找。
一些定义：
查找表：由同一类型的数据元素（或记录）构成的集合（在查找时对表做修改操作，如插入和删除，则称为动态查找表；否则称为静态查找表）
关键字：数据元素（或记录）中某个数据项的值（如果一个查找表里只存储了关键字，意义不是很大
平均查找长度ASL：从1到第n个数据元素 查找第 i 个记录的概率 * 找到第 i 个记录所需的比较次数 之和
类型定义
//数据元素类型定义 typedef struct { KeyType key ; //关键字域 InfoType otherinfo ; //其他域 }ElemType ; //顺序表的定义 typedef struct { ElemType *R ; //存储空间基地址 int length ; //当前长度 }SSTable ;
一、线性表的查找
顺序查找
（1）顺序查找方法既适用于线性表的顺序存储结构，又适用于线性表的链式存储结构，表内元素不要求有序。
（2）空间复杂度：O(1)
时间复杂度：O(n)
查找成功时（设表中每个记录的查找概率相等），ASL = （1+2+...+n）/ n = （n+1）/ 2
查找不成功时，ASL = n+1
int Search_Seq(SSTable ST, KeyType key) {//在顺序表ST中顺序查找其关键字等于key的数据元素。 //若找到，则函数值为该元素在表中的位置；否则为0。 ST.R[0].key = key ; //哨兵 for(int i = ST.length ; ST.R[i].key != key ; --i) ; //从后往前找 return i ; }
（3）优点：算法简单，对表结构无任何要求，既适用于顺序结构，也适用于链式结构，无论记录是否按关键字有序均可应用。
缺点：平均查找长度较大，查找效率较低，所以当 n 很大时，不宜采用顺序查找。
折半查找
（1）折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列
（2）空间复杂度：O(1)
时间复杂度：O(log2n)
int Search_Bin(SSTable ST, KetType key) { int low = 0 ; int high = ST.length - 1 ; while(low <= high) { int mid = (low + high) / 2 ; if(key == ST.R[mid].key) return mid ; //找到待查元素 else if(key < ST.R[mid].key) high = mid - 1 ; //继续在前一子表进行查找 else low = mid + 1 ; //继续在后一子表进行查找 } return 0 ; //表中不存在待查元素 }
//递归算法 int Search_Bin(SSTable ST, KeyType key, int low, int high) { if(low > high) return 0 ; int mid = (low + high) / 2 ; if(key == ST.R[mid].key) return mid ; else if(key < ST.R[mid].key) return Search_Bin(ST, key, low, mid-1) ; else return Search_Bin(ST, key, mid+1, high) ; }
（3）优点：比较次数少，查找效率高。
缺点：对表结构要求高，只能用于顺序表存储的有序表
适合一次排序，多次查找。因此，针对有序且静态数据（在动态数据集合中，考虑树查找）
数据量小，不需要二分（数组：连续内存空间）
数据量太大也不可以用二分
分块查找（块内无序，块间有序）
（1）分块查找的平均查找长度为 ASL = 查找索引表确定所在块的平均查找长度 + 在块中查找元素的平均查找长度
（2） 优点：快速查找 + 动态变化
缺点：要增加一个索引表的存储空间并对初始索引表进行排序
二、树表的查找
二叉排序树：若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值
若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值
它的左、右子树也分别为二叉排序树
或者是空树
（中序遍历一棵二叉树时可以得到一个结点值递增的有序排列）
//二叉排序树的二叉链表存储表示 typedef struct { KeyType key ; InfoType otherinfo ; }ElemType ; typedef struct BSTNode { ElemType data ; //每个结点的数据域包括关键字项和其他数据项 struct BSTNode *lchild, *rchild ; //左右孩子指针 }BSTNode, *BSTree ; //二叉排序树的递归查找 BSTree SearchBST(BSTree T, KeyType key) { if( (!T ) || key == T->data.key) return T ; else if (key < T->data.key) return SearchBST(T->lchild, key) ; else return SearchBST(T->rchild, key) ; }
（1）时间复杂度：最好的情况（类似于折半查找）：log2n
最坏的情况（类似于顺序查找）：（n + 1） / 2
平衡二叉树：左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1
左子树和右子树也是平衡二叉树
或者是空树
平衡因子：该结点左子树和右子树的深度之差，则平衡二叉树上所有结点的平衡因子只可能是-1，0，1
平衡调整方法：保持有序+平衡
B+树、B-树：多叉树
三、散列表的查找
散列表：一个有限连续的地址空间。通常散列表的存储空间是一个一维数组，散列地址是数组的下标。
冲突：不同的关键字得到同一散列地址
同义词：具有相同函数值的关键字
（1）散列函数的构造方法：数字分析法、平方取中法、折叠法、除留余数法
（2）处理冲突的方法：开放地址法（线性探测法、二次探测法、伪随机探测法）
链地址法（把具有相同散列地址的记录放在同一个单链表中，称为同义词链表）
//开放地址法散列表的存储表示 #define m 20 //散列表的表长 typedef struct { KeyType key ; InfoType otherinfo ; }HashTable[m] ; //散列表的查找 #define NULLKEY 0 //单元为空的标记 int SearchHash(HashTable HT, KeyType key) { H0 = H(key) ; //根据散列函数H(key)计算散列地址 if(HT[H0].key == NULLKEY) return -1 ; else if(HT[H0].key == key) return H0 ; else { for(int i=1 ; i<m ; ++i) { Hi = (H0 + i) % m ; //根据线性探测法计算下一个散列地址Hi if(HT[Hi].key == NULLKEY) return -1 ; else if(HT[Hi].key == key) return Hi ; } //for return -1 ; } //else }
（3）装填因子：表中填入的记录数 / 散列表的长度（越大说明表中已填入的记录越多，发生冲突的可能性就越大）
（4）在查找概率相等的前提下，
平均长度 ASL = （1/n) * Ci ( i = 1, 2, 3, 4...) （ n为散列表中记录的个数，Ci为成功查找第 i 个纪录所需的比较次数）
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