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:

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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:

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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:

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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

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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。

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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:

技术图片

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

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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:

技术图片

 

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

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