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1、顺序查找
时间复杂度：O(n)
优点：算法简单，对查找表的记录没有任何要求
缺点：效率低下
适用：数据量较少时的查找
原理：
在一个已知无(或有序）序队列中找出与给定关键字相同的数的具体位置。原理是让关键字与队列中的数从最后一个开始逐个比较，直到找出与给定关键字相同的数为止。
int SequenceSearch(int *array, int size, int key) { int i; for(i=0; i<size; i++) { if(array[i]==key) { return i; } } return -1; }
int SequenceSearch(int *array, int size, int key) { int i=size-1; array[0]=key; //哨兵 while(key != array[i]) { i--; } return i; }
2、二分查找/折半查找
时间复杂度：O(logn)
优点：比较次数少，查找速度快，平均性能好；
缺点：要求待查表为有序表，且插入删除困难。
适用：折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。
原理：
首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。
int BinarySearch(int *array, int size, int key) { int first,last,middle; first=0; last =size; while(first<=last) { middle = (first+last)/2; if(array[middle] < key) first=middle+1; else if(array[middle] > key) last=middle-1; else return middle; } return -1; }
3、插值查找
时间复杂度：O(logn)适用：数据量较大，而关键字分布又比较均匀的查找表
原理：
英汉字典中寻找单词“worst”，我们决不会仿照对半查找那样，先查找字典中间的元素，然后查找字典四分之三处的元素等等. 事实上，我们是在所期望的地址(在字典的很靠后的地方)附近开始查找的。
int InsertSearch(int *array, int size, int key) { int first,last,position; first=0; last =size-1; while(first<=last) { position = first+ (last-first)*(key-array[first])/(array[last]-array[first]); if(array[position] < key) first=position+1; else if(array[position] > key) last=position-1; else return position; } return -1; }
4、斐波那契查找
时间复杂度：O(logn)
原理：
#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> int F[100]; int FibonacciSearch(int *a,int n,int key) { int low,high,mid,i,k=0; low=1; /* 定义最低下标为记录首位 */ high=n; /* 定义最高下标为记录末位 */ while(n>F[k]-1) k++; for (i=n;i<F[k]-1;i++) a[i]=a[n]; while(low<=high) { mid=low+F[k-1]-1; if (key<a[mid]) { high=mid-1; k=k-1; } else if (key>a[mid]) { low=mid+1; k=k-2; } else { if (mid<=n) return mid; /* 若相等则说明mid即为查找到的位置 */ else return n; } } return -1; } int main() { int i; int arr[]={0,1,16,24,35,47,59,62,73,88,99}; F[0]=0; F[1]=1; for(i = 2;i < 100;i++) { F[i] = F[i-1] + F[i-2]; } printf("%d\n", FibonacciSearch(arr,sizeof(arr)/sizeof(int)-1,99)); return 0; }
5、哈希查找
时间复杂度：O(1)
适用：数据本身是无法排序、无法比较
原理：
通过记录数据元素与存储地址的关系，直接定位数据元素的一种方法。
#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "io.h" #include "math.h" #include "time.h" #define OK 1 #define ERROR 0 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define MAXSIZE 100 /* 存储空间初始分配量 */ #define SUCCESS 1 #define UNSUCCESS 0 #define HASHSIZE 12 /* 定义散列表长为数组的长度 */ #define NULLKEY -32768 typedef int Status; /* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码，如OK等 */ typedef struct { int *elem; /* 数据元素存储基址，动态分配数组 */ int count; /* 当前数据元素个数 */ }HashTable; int m=0; /* 散列表表长，全局变量 */ /* 初始化散列表 */ Status InitHashTable(HashTable *H) { int i; m=HASHSIZE; H->count=m; H->elem=(int *)malloc(m*sizeof(int)); for(i=0;i<m;i++) H->elem[i]=NULLKEY; return OK; } /* 散列函数 */ int Hash(int key) { return key % m; /* 除留余数法 */ } /* 插入关键字进散列表 */ void InsertHash(HashTable *H,int key) { int addr = Hash(key); /* 求散列地址 */ while (H->elem[addr] != NULLKEY) /* 如果不为空，则冲突 */ { addr = (addr+1) % m; /* 开放定址法的线性探测 */ } H->elem[addr] = key; /* 直到有空位后插入关键字 */ } /* 散列表查找关键字 */ Status SearchHash(HashTable H,int key,int *addr) { *addr = Hash(key); /* 求散列地址 */ while(H.elem[*addr] != key) /* 如果不为空，则冲突 */ { *addr = (*addr+1) % m; /* 开放定址法的线性探测 */ if (H.elem[*addr] == NULLKEY || *addr == Hash(key)) /* 如果循环回到原点 */ return UNSUCCESS; /* 则说明关键字不存在 */ } return SUCCESS; } int main() { int arr[HASHSIZE]={12,67,56,16,25,37,22,29,15,47,48,34}; int i,p,key,result; HashTable H; key=39; InitHashTable(&H); for(i=0;i<m;i++) InsertHash(&H,arr[i]); result=SearchHash(H,key,&p); if (result) printf("查找 %d 的地址为：%d \n",key,p); else printf("查找 %d 失败。\n",key); for(i=0;i<m;i++) { key=arr[i]; SearchHash(H,key,&p); printf("查找 %d 的地址为：%d \n",key,p); } return 0; }
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原文地址：http://www.cnblogs.com/274914765qq/p/4378620.html
