【学习总结】《大话数据结构》- 总
第8章查找-代码链接
启示：
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查找（Searching）
查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）。
目录
- 8.1 开场白
- 8.2 查找概论
- 8.3 顺序表查找
- 8.4 有序表查找
- 8.5 线性索引查找
- 8.6 二叉排序树
- 8.7 平衡二叉树-AVL树
- 8.8 多路查找树-B树
- 8.9 散列表查找-哈希表-概述
- 8.10 散列函数的构造方法
- 8.11 处理散列冲突的方法
- 8.12 散列表查找实现
- 8.13 总结回顾
- 8.14 结尾语
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8.1 开场白
- 一些可以略过的场面话...
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8.2 查找概论
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定义
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查找（searching）：
- 查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）。
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查找表（search table）：
- 由同一类型的数据元素（或记录）构成的集合。如下图的表。
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关键字（key）：
- 数据元素中某个数据项的值，又称为键值，可以标识一个数据元素。
- 也可以标识一个记录的某个数据项（字段），称为关键码。
- 如图圈1和2。
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主关键字（primary key）：
- 若此关键字可以唯一地标识一个记录，则称此关键字为主关键字。
- 对于不同记录，其主关键字均不相同。
- 主关键字所在的数据项：称为主关键码。如图圈3和4。
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次关键字（secondary key）;
- 那些可以识别多个数据元素（或记录）的关键字，称为次关键字。
- 次关键字对应的数据项：次关键码。如图圈5。
- 次关键字是不以唯一标识一个数据元素（或记录）的关键字。
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注：“字”-数据项的值；“码”-数据项本项，或称为“字段”，即数据的“统一名称”
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查找结果：
- 若表中存在这样一个记录，则是查找成功，查找结果给出整个记录的信息，或指示该记录在查找表中的位置。
- 若表中不存在关键字等于给定值的记录，则是查找不成功，查找结果可给出一个“空”记录或“空”指针。
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分类：静态查找表和动态查找表
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查找表按照“操作方式”分为两大类：静态和动态。
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静态查找表：通常理解的“查找”
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动态查找表：广义的“查找”，找到并操作或找不到并操作
- 例如：新词汇收录：找不到并插入；违规用户：找到并删除。
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查找结构：
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面向查找操作的数据结构称为查找结构。
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8.3 顺序表查找
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顺序查找定义：
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顺序表查找算法：
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顺序表查找优化：
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顺序查找分析：
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缺点：效率极为低下
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优点：对静态查找表的记录没有任何要求，小型数据查找时很适用
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查找概率不同的特性：将容易查找到的记录放在前面，不常用的放在后面，可以大幅提高效率。
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8.4 有序表查找
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折半查找
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定义
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代码实现
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图示解析
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时间复杂度：O(logn)
- 对于排序好的静态查找表比较适用
- 如果是频繁插入删除的动态查找表，维护有序是不小的工作量，就不太适用了。
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插值查找
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定义
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改进推导
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时间复杂度：O(logn)
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斐波那契查找
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代码实现
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图示解析
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分析
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时间复杂度：O(logn)
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三种方法对比
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8.5 线性索引查找
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引入
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数据结构的最终目的：提高数据的处理速度。
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索引：为了加快查找速度而设计的一种数据结构。
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索引定义：把一个关键字与它对应的记录相关联的过程。
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稠密索引
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定义：
- 稠密索引是值在线性索引中，将数据集中的每个记录对应一个索引项。
- 对于稠密索引的索引表来说，索引项一定是按照关键码有序的排列。
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图示：
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优缺点分析：
- 索引项按照关键码有序排列，因此可以使用折半等查找方式提高效率
- 索引项与数据集的记录个数相同，空间代价很大。
- 数据集非常大时，需要同样数据量的索引，反复访问磁盘，反而降低了查找效率。
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分块索引
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分块有序
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分块索引
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分块索引表的查找
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复杂度分析
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倒排索引
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引例
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定义
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优缺点分析
- 优点：查找记录非常快。
- 缺点：记录号不定长，维护困难，插入删除都需要作相应的处理。
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8.6 二叉排序树
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定义
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二叉排序树查找
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代码实现
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解析
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二叉排序树插入
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插入代码
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- 注：根据上一段代码，查找不成功时，p指向最后一个结点。
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利用插入代码创建二叉树
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二叉排序树删除
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删除分析：
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删除代码：
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代码解析：
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二叉排序树总结
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8.7 平衡二叉树-AVL树
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相关定义
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平衡二叉树（AVL树）
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最小不平衡子树
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平衡二叉树实现原理
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平衡二叉树构建的基本思想
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构建图示
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平衡二叉树实现算法
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改进二叉排序树的结点结构
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右旋操作
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左旋操作
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左平衡旋转处理代码
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主函数代码
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代码分析
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时间复杂度分析
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8.8 多路查找树-B树
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多路查找树引入
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2-3树
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定义
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插入操作
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删除操作
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2-3-4树
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B树
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B+树
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8.9 散列表查找-哈希表-概述
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8.10 散列函数的构造方法
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8.11 处理散列冲突的方法
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8.12 散列表查找实现
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8.13 总结回顾
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