如题所述
第九章 查找
查找分成静态查找和动态查找,静态查找只是找,返回查找位置。而动态查找则不同,若查找成功,返回位置,若查找不成功,则要返回新记录的插入位置。也就是说,静态查找不改变查找表,而动态查找则会有插入操作,会改变查找表的。
不同的查找所采用的存储结构也不同,静态查找采用顺序表,而动态查找由于经常变动,所以用二叉排序树,二叉平衡树、B-和B+。
静态查找有,顺序查找,折半查找,分块查找(索引顺序查找)
顺序查找(Sequential Search)是最简单的一种查找方法。
算法思路
设给定值为k,在表(R1 R2……Rn)中,从Rn即最后一个元素开始,查找key=k的记录。若存在一个记录Ri(l≤i≤n)的key为k,则查找成功,返回记录序号i;否则,查找失败,返回0。
算法描述
int sqsearch(sqlist r,keytype k) //对表r顺序查找的算法//
{ int i;
r.data[0].key=k; //k存入监视哨//
i=r.len; //取表长//
while(r.data[i].key!=k)
i--; //顺序查找//
return(i);
}
算法用了一点技巧:先将k存入监视哨,若对某个i(≠0)有r.data[i].key=k,则查找成功,返回i;若i从n递减到1都无记录的key为k,i再减1为0时,必有r.data[0].key=k,说明查找失败,返回i=0。
平均查找成功长度ASL= ,而查找失败时,查找次数等于n+l。
折半查找算法及分析
当记录的key按关系≤或≥有序时,不管是递增的还是递减的,只要有序且采用顺序存储。
算法描述
int Binsearch(sqlist r,keytype k) //对有序表r折半查找的算法//
{ int low,high,mid;
low=1;high=r.len; //上下界初值//
while(low<=high) //表空间存在时//
{ mid=(low+high)/2; //求当前mid//
if (k==r.data[mid].key)
return(mid); //查找成功,返回mid//
if (k
high=mid-1; //调整上界,向左部查找//
else
low=mid+1; //调整下界,向右部查找//
}
return(0); //low>high,查找失败//
}
判定树:用来描述二分查找过程的二叉树。n个结点的判定树的深度和n个结点的完全二叉树深度相同= 。但判断树不一定是完全二叉树,但他的叶子结点所在层次之差不超过1。所以,折半查找在查找成功时和给定值进行比较的关键字个数至多为
ASL=
分块查找算法及分析
分块查找(Blocking Search),又称索引顺序查找(Indexed Sequential Search),是顺序查找方法的一种改进,目的也是为了提高查找效率。
1.分块
设记录表长为n,将表的n个记录分成b= 个块,每块s个记录(最后一块记录数可以少于s个),即:
且表分块有序,即第i(1≤i≤b-1)块所有记录的key小于第i+1块中记录的key,但块内记录可以无序。
2.建立索引
每块对应一索引项:
KeymaxLink
其中Keymax为该块内记录的最大key;link为该块第一记录的序号(或指针)。
3.算法思路 分块索引查找分两步进行:
(1)由索引表确定待查找记录所在的块;(可以折半查找也可顺序因为索引表有序)
(2)在块内顺序查找。(只能用顺序查找,块内是无序的)
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查找分成静态查找和动态查找,静态查找只是找,返回查找位置。而动态查找则不同,若查找成功,返回位置,若查找不成功,则要返回新记录的插入位置。也就是说,静态查找不改变查找表,而动态查找则会有插入操作,会改变查找表的。
不同的查找所采用的存储结构也不同,静态查找采用顺序表,而动态查找由于经常变动,所以用二叉排序树,二叉平衡树、B-和B+。
静态查找有,顺序查找,折半查找,分块查找(索引顺序查找)
顺序查找(Sequential Search)是最简单的一种查找方法。
算法思路
设给定值为k,在表(R1 R2……Rn)中,从Rn即最后一个元素开始,查找key=k的记录。若存在一个记录Ri(l≤i≤n)的key为k,则查找成功,返回记录序号i;否则,查找失败,返回0。
算法描述
int sqsearch(sqlist r,keytype k) //对表r顺序查找的算法//
{ int i;
r.data[0].key=k; //k存入监视哨//
i=r.len; //取表长//
while(r.data[i].key!=k)
i--; //顺序查找//
return(i);
}
算法用了一点技巧:先将k存入监视哨,若对某个i(≠0)有r.data[i].key=k,则查找成功,返回i;若i从n递减到1都无记录的key为k,i再减1为0时,必有r.data[0].key=k,说明查找失败,返回i=0。
平均查找成功长度ASL= ,而查找失败时,查找次数等于n+l。
折半查找算法及分析
当记录的key按关系≤或≥有序时,不管是递增的还是递减的,只要有序且采用顺序存储。
算法描述
int Binsearch(sqlist r,keytype k) //对有序表r折半查找的算法//
{ int low,high,mid;
low=1;high=r.len; //上下界初值//
while(low<=high) //表空间存在时//
{ mid=(low+high)/2; //求当前mid//
if (k==r.data[mid].key)
return(mid); //查找成功,返回mid//
if (k
high=mid-1; //调整上界,向左部查找//
else
low=mid+1; //调整下界,向右部查找//
}
return(0); //low>high,查找失败//
}
判定树:用来描述二分查找过程的二叉树。n个结点的判定树的深度和n个结点的完全二叉树深度相同= 。但判断树不一定是完全二叉树,但他的叶子结点所在层次之差不超过1。所以,折半查找在查找成功时和给定值进行比较的关键字个数至多为
ASL=
分块查找算法及分析
分块查找(Blocking Search),又称索引顺序查找(Indexed Sequential Search),是顺序查找方法的一种改进,目的也是为了提高查找效率。
1.分块
设记录表长为n,将表的n个记录分成b= 个块,每块s个记录(最后一块记录数可以少于s个),即:
且表分块有序,即第i(1≤i≤b-1)块所有记录的key小于第i+1块中记录的key,但块内记录可以无序。
2.建立索引
每块对应一索引项:
KeymaxLink
其中Keymax为该块内记录的最大key;link为该块第一记录的序号(或指针)。
3.算法思路 分块索引查找分两步进行:
(1)由索引表确定待查找记录所在的块;(可以折半查找也可顺序因为索引表有序)
(2)在块内顺序查找。(只能用顺序查找,块内是无序的)
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