zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 常用查找算法总结

    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)
    优点:平均性能要比折半查找好;
    缺点:要求待查找的查找表必须顺序存储并且有序,且需满足条件:如果一个有序表的元素个数为n,并且n正好是(某个斐波那契数-1),时,才能用斐波那契查找法。

    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
    ", 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 
    ",key,p);
        else
            printf("查找 %d 失败。
    ",key);
    
        for(i=0;i<m;i++)
        {
            key=arr[i];
            SearchHash(H,key,&p);
            printf("查找 %d 的地址为:%d 
    ",key,p);
        }
    
        return 0;
    }
  • 相关阅读:
    手机处理器之雄霸天下
    android Bitmap总结
    所谓编程
    Android在Eclipse下编译String.xml出现Multiple substitutions specified in nonpositional format 错误
    关于“求余”运算的一些小感想
    QWrap简介之:Helper规范
    QWrap简介之:瘦主干
    QWrap简介之:HelperH 针对helper的Helper
    QWrap代码规范化经历
    QWrap简介之:设计主线
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/274914765qq/p/4378620.html
Copyright © 2011-2022 走看看