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算法07 五大查找之:索引查找

上一篇总结了二分查找,这一篇要总结的是索引查找。 关于索引,我们很容易地联想到数据库中的索引,建立了索引,可以大大提高数据库的查询速度。...索引查找又称为分块查找,是一种介于顺序查找和二分查找之间的一种查找方法,索引查找的基本思想是:首先查找索引表,可用二分查找或顺序查找,然后在确定的块中进行顺序查找。...在实现索引查找算法前需要弄清楚以下三个术语。 (1)主表。即要查找的序列。 (2)索引项。一般我们会将主表分成几个块,每个块建立一个索引,这个索引就叫索引项。 (3)索引表。即索引项的集合。...同时,索引项包括以下三点。 (1)index,即索引项在主表的关键字。 (2)start,即块内的第1个元素在主表中的位置。 (3)length,即块的长度。 索引查找的示意图 示意图如下: ?...5), new IndexItem(2, 10, 4), new IndexItem(3, 20, 3) }; /** * 索引查找算法

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JavaScript算法题:查找数字在数组中的索引

Photo by Claudel Rheault on Unsplash 编写算法时,排序是一个非常重要的概念。...【https://en.wikipedia.org/wiki/Sorting_algorithm】 这个算法题能够让我们一睹精彩的世界。...算法说明 将值(第二个参数)插入到数组(第一个参数)中,并返回其在排序后的数组中的最低索引。返回的值应该是一个数字。...currentNum) => currentNum > 100) 5// returns -1 这对我们很有用,因为我们可以用 .findIndex() 将输入 num 与输入 arr 中的每个数字进行比较,并找出它从最小到最大的顺序...算法: 如果 arr 是一个空数组,则返回 0。 如果 num 处于排序后数组的末尾,则返回 arr 的长度。 否则,返回索引 num。

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算法——查找算法

1、顺序查找: 定义: 顺序查找(Sequential Search) 又叫线性查找,是最基本的查找技术,它的查找过程是:从表中第一个(或最后一个)记录开始,逐个进行记录的关键字和给定值比较,若某个记录的关键字和给定值相等...(二分查找) 定义: 折半查找(Binary Search) 技术,又称为:二分查找。...Search)是根据要查找的关键字key与查找表中最大最小记录的关键字比较后的查找方法,其核心就在于插值的计算公式。...(Interpolation Search)是根据要查找的关键字key与查找表中最大最小记录的关键字比较后的查找方法,其核心就在于插值的计算公式 * 插值计算公式:mid=start+(key-a[start...public int recursionBinarySearch(int[] arr,int key,int start,int end) { //当查找的值小于数组最小值,或者大于数组最大值,

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算法查找算法

查找算法 查找的定义 查找:又称检索或查询,是指在查找表中找出满足一定条件的结点或记录对应的操作。...数组和索引 索引把线性表分为若干块,每一块中的元素存储顺序是任意的,但是块与块之间必须按关键字大小顺序排列。即前一块中的最大关键字值小于后一块中的最小关键字值。...数组是特殊的块索引(一个块一个元素): [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xDbRyWBM-1635489015712)(查找算法.assets/image-...)] 分块查找算法分两步进行,首先确定所查找的节点属于哪一块,即在索引表中查找其所在的块,然后在块内查找待查询的数据。...由于索引表是递增有序的,可采用二分查找,而块内元素是无序的,只能采用顺序查找

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DS静态查找之顺序索引查找

题目描述 给出一个队列和要查找的数值,找出数值在队列中的位置,队列位置从1开始 要求使用顺序索引查找算法,其中索引查找和块内查找都采用不带哨兵、从头开始的顺序查找方法。...输入 第一行输入n,表示主表有n个数据 第二行输入n个数据,都是正整数,用空格隔开 第三行输入k,表示主表划分为k个块,k也是索引表的长度 第四行输入k个数据,表示索引表中每个块的最大值 第五行输入...t,表示有t个要查找的数值 第六行起,输入t个数值,输入t行 输出 每行输出一个要查找的数值在队列的位置和查找次数,数据之间用短划线隔开,如果查找不成功,输出字符串error 输入样例1 18 22...顺序索引查找。 首先建立索引表,即两个数组,或者一个结构体数组,用来装关键字,即一个小分块里面最大的数值,还要装关键字对应的小分块在队列里面的起始位置。 关键字由题目给出。...然后到了查找部分: 其实就是部分顺序查找,先在索引表里面查找出在哪个子块里面,然后到子块里面顺序查找

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查找算法

查找,作为应用最为广泛和最基础的算法思想之一,几乎在所有应用程序之中都有它的思想身影。...二分查找 下面来看看看二分查找,二分查找适用于排序之后的数组,算法的思想也很简单:首先对数组进行排序,每次用数组中的中间那个数字和要查找的数字相比较,如果数组中间的那个数字大于要查找的那个数字,那么在数组的左半边继续执行二分查找...for(int i = 0; i < n; i++) { cin >> a[i]; } sort(a, a + n); // 调用 C++ 标准库(STL)中的排序算法...通过这种思想实现的查找时间复杂度可以降到 O(1) (当然,在忽略输入数据占用时间复杂度的情况下),但是空间复杂度比较大,我们下面要介绍的散列查找也是基于这种思想,当然,这种算法思想也有弊端:输入的数字不能过大...Ok, 这就是一些关于查找算法思想,希望能帮到你。 如果博客中有什么不正确的地方,还请多多指点。 谢谢观看。。。

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查找算法之折半查找+分块查找

基本概念 查找表:由同一种类型的数据元素(记录)组成 静态查找表:只需要查找算法 动态查找表:除了查找,还需要增删改查数据元素 关键字:唯一标识数据元素的数据项 常见的查找算法 折半查找 概念 折半查找又称二分查找...算法 //查找算法 int binary_search(seqlist L,Elemtype key) { int low,high=L.TableLen-1,mid; while(low<=high)...(LOW=HIGH)/2}向下取整,则对于任何一个节点,必有右子树结点数-左子树结点数=0或1 折半查找判定树必定是平衡二叉树 折半查找判定树中,只有最下面一层是不满的,因此元素个数为n时,树高h={log2...(n+1)}向下取整 失败结点:n+1(等于成功节点的空链域数量) 分块查找 分块查找,又称索引顺序查找算法过程: 在索引表中确定待查记录所属的分块(可顺序,可折半) 在块中查找索引表中不包含目标关键字...,则折半查找索引表最终停在LOW>HIGH,要在LOW所指分块中查找

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查找算法】折半查找

本篇文章将介绍折半查找算法。 文章目录 何为折半查找算法实现 递归实现 效率分析 何为折半查找?...上一篇文章介绍了顺序查找算法,我们知道,虽然顺序查找算法适用性高,但效率太低,那么能不能在此基础上继续提高算法的效率呢?...这个时候,折半查找诞生了,它的原理是每次都将待查找的记录所在的区间缩小一半,比如: 若要在该序列中查找元素值4,折半查找是如何做到的呢?...它需要先设置两个游标,一个指向最左边,一个指向最右边: 这两个游标所表示的范围即为查找区间,初始我们在下标为1到10的区间内查找,这个查找也是讲究方法的,不是一个一个地去遍历查找

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算法篇-python查找算法

上一篇的递归算法中,了解到算法的复杂度。递归就是在函数中调用本身。 在汉诺塔游戏例子中,如果你需要移动的盘子很多时,程序运行就会消耗很长时间来计算结果。...可以回顾下 —>算法篇-python递归算法 用递归打印斐波那契数列,你会发现,即使n只有几十的时候,你的计算机内存使用量已经飙升了。...python 查找算法 查找就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个关键字等于给定值的数据元素。 知道了查找的定义,试着用一个简单的例子,能想到 for 循环么? ?...算法的复杂度是渐进的,即对于一个大小为n的输入,如果它的运算时间为n3+5n+9,那么它的渐进时间复杂度是n3 刚刚用的 for 循环 来查找,它的时间复杂度O(n) 有没有继续优化的查找算法呢...可以设想下,在列表中元素能一半一半的查找,再来查找目标值,是不是就会快一些。 接着就是~ 二分查找 上面说到,一半一半的查找,看目标值在左边一半还是右边一半,然后替换左端点或者右端点,继续判断。

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Java 查找算法

顺序查找 原理 顺序查找就是按顺序从头到尾依次往下查找,找到数据,则提前结束查找,找不到便一直查找下去,直到数据最后一位。...图例说明 原始数据:int[] a={4,6,2,8,1,9,0,3}; 要查找数字:8 ?...原理 算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列,查找过程中采用跳跃式方式查找,即先以有序数列的中点位置为比较对象,如果要找的元素值小 于该中点元素,则将待查序列缩小为左半部分,否则为右半部分。...通过一次比较,将查找区间缩小一半。 折半查找是一种高效的查找方法。它可以明显减少比较次数,提高查找效率。但是,折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序。...二分算法步骤描述 ① 首先确定整个查找区间的中间位置 mid = ( left + right )/ 2 ② 用待查关键字值与中间位置的关键字值进行比较; 若相等,则查找成功 若大于,则在右半个区域继续进行折半查找

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