【数据结构与算法】基础算法之查找概述

3.1 查找概述

查找算法是一种在数据集中寻找特定数据项的方法。通常，数据集是在计算机程序中存储的，例如数组、链表或散列表。在编写程序时，查找算法是非常重要的，它有助于快速找到所需的数据。在本文中，我们将介绍一些基本的查找算法及其特点。

线性查找

线性查找也称为顺序查找，是一种最简单的查找算法。在这种算法中，我们从数据集的开头开始，逐个比较每个数据项，以寻找要查找的数据。如果我们找到了目标数据，查找过程就结束了。如果我们到达数据集的末尾，仍然找不到目标数据，则可以认为它不存在于数据集中。

线性查找的时间复杂度是O(n)，其中n是数据集的大小。因此，它在大型数据集中可能会很慢。然而，在小型数据集中，它仍然是一种非常有用的算法。

二分查找

二分查找也称为折半查找，是一种更快速的查找算法。但前提是，数据集必须已经排序。在二分查找中，我们取数据集的中间值，然后将目标与中间值进行比较。如果目标小于中间值，则在左侧子集中继续查找；如果目标大于中间值，则在右侧子集中继续查找。每次比较都会缩小要搜索的数据集的大小。

二分查找的时间复杂度是O(log n)，其中n是数据集的大小。这种算法在大型数据集中非常有效，但在小型数据集中可能并不是最快的选择。

哈希表查找

哈希表查找也称为散列表查找，是另一种常见的查找算法。它利用哈希函数将数据项映射到散列表中的位置。在查找过程中，我们只需通过哈希函数计算目标数据的位置，然后检查该位置是否包含目标数据。

哈希表查找的时间复杂度是O(1)。这使得它成为大型数据集中最快的查找算法之一。但是，哈希表查找的效率取决于哈希函数的质量。如果两个数据项映射到相同的位置，就会发生哈希冲突，这可能会导致性能下降。

小结

在编写程序时，我们需要选择适合数据集大小和其他要求的最佳查找算法。例如，如果数据集很小，则线性查找可能是最快的选择；如果数据集已经排序，则二分查找是非常有用的。然而，在大型数据集中，哈希表查找通常是最好的选择。了解不同类型的查找算法及其特点可以帮助我们在编写程序时做出明智的选择。

不管是之前学过的数组、链表、队列、还是栈，这些线性结构中，如果想在其中查找一个元素，效率是比较慢的，只有

，因此如果你的需求是实现数据的快速查找，那么就需要新的数据结构支持。

还记得最先介绍的那个二分查找算法吗？它的查找效率能够达到

，是不是还不错？不过呢，它需要对数组事先排好序，而排序的成本是比较高的。那么有没有一个折中的办法呢？有，那就是接下来要给大家介绍的二叉搜索树，它插入元素后，自然就是排好序的，接下来的查询也自然而然可以应用二分查找算法进行高效搜索。