数据结构与算法14—查找
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据结构与算法14—查找相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
查找
基本概念
查找就是在数据集中找出一个“特定元素”。
查找表是由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合。
查找表是一种以集合为逻辑结构、以查找为核心的数据结构。
关键字
有时候我们需要指定某数据项的值来查找,这就用到了关键字。
关键字是数据元素中某个数据项的值,用以标识一个数据元素。
若此关键字可以识别唯一的一个记录,则称之谓“主关键字”;若此关键字能识别若干记录,则称之谓“次关键字”。
例:
对查找表经常进行的操作:
1)查询某个“特定的”数据元素是否在查找表中;
2)检索某个“特定的”数据元素的各种属性;
3)在查找表中插入一个数据元素;
4)从查找表中删去某个数据元素。
查找表可分为两类:
静态查找:仅作查询和检索操作。查找前后查找表未发生变化。
动态查找:在查询之后,将 “不在查找表中”的数据元素插入到查找表中;或者,从查找表中删除“在查找表中”的数据元素。 查找前后查找表发生了变化。
采用何种查找方法,取决于使用哪种数据结构来表示“查找表”。即表中记录是按何种方式组织的,根据不同的数据结构采用不同的查找方法。
平均查找长度:
查找算法中的基本运算是记录的关键字与给定值所进行的比较。其执行时间通常取决于关键字的比较次数,也称为平均查找长度ASL 。
ASL是衡量一个查找算法优劣的重要指标。
定义为:
n 是查找表中记录的个数
Pi 是查找第i个记录的概率
Ci 是找到第i个记录所需进行的比较次数。
静态查找
线性表查找属于静态查找,是将查找表视为一个线性表,将其顺序或链式存储,再进行查找,因此查找思想较为简单,效率不高。如果查找表中的数据元素有一定的规律(如按关键字有序),可以利用这些信息获得较好的查找效率。
顺序查找
即数据存储在顺序表中,然后逐项查找元素。
实现:
#define MAXNUM 100 /*查找表的容量*/ typedef int KeyType; typedef struct{ KeyType key; /*关键字字段*/ }DataType; typedef struct{ DataType data[MAXNUM]; /*存储空间*/ int n; /*元素个数*/ }SeqList;
int Seq_Search_1 (SeqList list, KeyType kx) {/*数据存放在list.data[1] 至list.data[n]中,在表list中查找关键字为kx的数据元素*/ /*若找到返回该元素在查找表中的位置,否则返回0*/ int i=1; while(i<=list.n && list.data[i].key!= kx ) i++; /* 从表头端向后查找 */ if (i>list.n) return 0; else return i; }
加监视哨后的顺序查找:
int Seq_Search_2(SeqList list, KeyType kx) { /*数据存放在list.data[1] 至list.data[n]中,在表list中查找关键字为kx的数据元素*/ /*若找到返回该元素在查找表中的位置,否则返回0 */ int i; list.data[0].key=kx; i=list.n; while(list.data[i].key!= kx ) i--; /* 从表尾端向前查找 */ return i; }
比较次数减少了,效率提高。
顺序表上的顺序查找的性能分析
对于n个元素的查找表,若查找的是表中第i个记录时,需进行n-i+1次关键字比较,即ci=n-i+1。
设查找每个元素的概率相等。 查找成功时,顺序查找的平均查找长度为:
查找不成功时,表中每个关键字都要比较一次,直到监视哨,因此关键字的比较次数总是n+1次,显然时间复杂度为O(n)。
顺序查找的特点
- 顺序查找的优点是算法简单,对表中数据元素的存储方式、是否按关键字有序均无要求;
- 缺点是平均查找长度较大,效率低,当n很大时,不宜采用顺序查找。
为了提高查找效率,查找表中的数据存放需依据查找概率越高,使其比较次数越少;查找概率越低,比较次数可相对较多的原则来存储数据元素。
有序表查找
- 有序表是指查找表中的元素按关键字大小有序存储。
- 如果查找表采用顺序结构存储且按关键字有序,那么查找时可采用效率较高的折半查找算法实现。
二分查找(折半查找)
折半查找的思想为:
在有序表中,取中间元素作为比较对象,若给定值与中间元素的关键字相等,则查找成功;若给定值小于中间元素的关键字,则在中间元素的左半区继续查找;若给定值大于中间元素的关键字,则在中间元素的右半区继续查找。不断重复上述查找过程,直到查找成功,或所查找的区域无数据元素,查找失败。
算法实现:
int Binary_Search(SeqList list, KeyType kx) { /*数据存放在list.data[1] 至list.data[n]中,在表list中查找关键字为kx的数据元素*/ /*若找到返回该元素在表中的位置,否则返回0 */ int mid,low=1, high=list.n; /*设置初始区间 */ while(low<=high) { /*当查找区间非空*/ mid=(low+high)/2; /*取区间中点 */ if(kx==list.data[mid].key) return mid; /* 查找成功,返回mid */ else if (kx<list.data[mid].key) high=mid-1; /* 调整到左半区 */ else low=mid+1; /* 调整到右半区 */ } return 0; /* 查找失败,返回0 */ }
折半查找的平均查找长度可用判定树来分析
先看一个具体的情况,假设:n=11
二分查找的效率(ASL)
1次比较就查找成功的元素有1个(20),即中间值;
2次比较就查找成功的元素有2个(21),即1/4处(或3/4)处;
3次比较就查找成功的元素有4个(22),即1/8处(或3/8)处…
4次比较就查找成功的元素有8个(23),即1/16处(或3/16)处…
……
则第h次比较时查找成功的元素会有(2h-1)个;
为方便起见,假设表中全部n个元素= 2h-1个,此时就不讨论第m次比较后还有剩余元素的情况了。
以含n个结点的满二叉树为例(n=2h-1),设查找概率相等,则二分查找的平均查找长度为:
最坏情况下,关键字比较次数为log2(n+1),期望时间复杂度为O(log2n)
折半查找的前提条件是需要有序表顺序存储,对于静态查找表,一次排序后不再发生变化,折半查找能得到不错的效率。但对于需要频繁执行插入或删除操作的数据集来说,维护有序的排序会带来不小的工作量,那就不建议使用。
顺序查找与二分查找的比较
顺序查找:
优点:算法简单,对数据特性无要求;
缺点:ASL大,效率低。
二分查找:
优点:查找速度快,效率高;
缺点:需在有序表上进行,且只限于顺序存储。
分块查找
基本思想:
(1)把表长为n的线性表分成m块,前m-1块记录个数为t=n/m,第m块的记录个数小于等于t;
(2)在每一块中,结点的存放不一定有序,但块与块之间必须是分块有序的;
(3)为实现分块检索,还需建立一个索引表。索引表的每个元素对应一个块,其中包括该块内最大关键字值和块中第一个记录位置的指针。
分块有序表的索引存储表示
索引顺序表=索引+顺序表
一般情况下,索引为有序表。 分块查找步骤:
1)由索引确定记录所在区间;
2)在顺序表的某个区间内进行顺序查找。
可见,索引顺序查找的过程也是一个“缩小区间”的查找过程。
分块查找性能分析
分块查找的ASL=查找“索引”的ASL+查找“顺序表”的ASL
设n个数据元素的查找表分为m个子表,且每个子表均为t个元素,即:m*t=n
设在索引表上的检索也采用顺序查找,这样,分块查找的平均查找长度为:
顺序表静态查找方法的比较
在上述3种查找方法中
二分查找具有最高的查找效率,但要求必须是顺序存储结构且元素有序排列,且若要进行插入、删除运算时,因需移动大量元素,运行效率将降低,所以二分查找只适用于有序表的静态查找;
顺序查找效率最低,但对线性表无任何要求——顺序存储或链式存储都可,是否有序都无影响;
分块查找是顺序查找和二分查找的综合。
以上是关于数据结构与算法14—查找的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章