折半查找的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。
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，仅适用于有序的顺序表，不能用链表。 算法 //查找算法 int binary_search(seqlist L,Elemtype key) { int low,high=L.TableLen-1,mid; while(low<=high) { mid=(low<=high)/2; if(L.el
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？
上篇文章我们学习了折半查找，虽然折半查找算法将查找效率提高了，但是折半查找要求序列有序，所以当表插入、删除操作频繁的时候，为了维护表的有序性，就需要移动大量的元素，此时用折半查找显然事倍功半了。
查找定义：根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。
Hello！大家好，我是努力赚钱买生发水的灰小猿，最近在做开发的时候偶然用到了之前数据结构上的二分查找算法，所以在这里和大家简单的分享一下适用于各种语言的二分查找算法编写。
注意：查找的前提必须是有序数组或者容器 思想： 定义llow为顺序表最左端元素位置，high为顺序表右端元素位置。定义mid = (low+high) / 2,即顺序表的中间位置，然后用所查找的值与mid所在位置处的值比较，由于列表有序，若所查找的值比mid小，则只需在表的前半部分查找，否则只需在表的后半部分查找（若第一次比较就发现两值相等则直接返回当前值所在的位置），以此类推，直至查找到所寻找的值或确定所查找的值不在该列表内为止（即查找失败）。 有序数组中没有重复元素的情况下 #include<io
二分查找 二分查找 又称折半查找，要求数组必须是有序的数列，是一种有序查找算法。二分查找的时间复杂度是O(log n)。它充分利用了元素间的次序关系，采用分治策略，可在最坏的情况下用O(log n)完成搜索任务。 它的基本思想是：将n个元素分成个数大致相同的两半，取a[n/2]与欲查找的x作比较，如果x=a[n/2]则找到x，算法终止。如果x < a[n/2]，则我们只要在数组a的左半部继续搜索x（这里假设数组元素呈升序排列）。如果x>a[n/2]，则我们只要在数组a的右 半部继续搜索x。 有时候面
查找概率不等时，如果从前向后查找，则按查找概率由大到小排列的有序表其ASL要比无序表ASL小
1、顺序查找（Sequential Search）的查找过程为：从表中最后一个记录开始，逐个进行记录的关键字和给定值的比较，若某个记录的关键字和给定值比较相等，则查找成功，找到所查记录。
查找表是由同一类型的数据元素构成的集合。例如电话号码簿和字典都可以看作是一张查找表。 在查找表中只做查找操作，而不改动表中数据元素，称此类查找表为静态查找表；反之，在查找表中做查找操作的同时进行插入数据或者删除数据的操作，称此类表为动态查找表。
数据结构中的查找算法是指在一个给定的数据结构中，寻找特定元素的过程。常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
折半查找，也称二分查找，在某些情况下相比于顺序查找，使用折半查找算法的效率更高。 但是该算法的使用前提是静态查找表中的数据必须是有序的。
然而在某些情况下，查找表中的个关键字被查找的概率都是不同的。例如在UI设计师设计图片的时候，不同的设计师和不同的项目经理需求不同，有些项目经理喜欢暖色调，那么暖色调就会应用的多一些，有的项目经理比较喜欢冷色调，之后你的设计采用冷色调的概率也是比较大的。
搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法：顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找。
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define ARRAYSIZE 50 /*数组长度 */ 1. 顺序查找 //顺序查找算法 int SeqSearch(int r[ ], int n, int k) //数组r[1] ~ r[n]存放查找集合 { int i; r[0]=k; i=n; while (r[i]!=k) i --; return i; } 2.二分
二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。
今天这篇博客就聊聊几种常见的查找算法，当然本篇博客只是涉及了部分查找算法，接下来的几篇博客中都将会介绍关于查找的相关内容。本篇博客主要介绍查找表的顺序查找、折半查找、插值查找以及Fibonacci查找。本篇博客会给出相应查找算法的示意图以及相关代码，并且给出相应的测试用例。当然本篇博客依然会使用面向对象语言Swift来实现相应的Demo，并且会在github上进行相关Demo的分享。 查找在生活中是比较常见的，本篇博客所涉及的这几种查找都是基于线性结构的查找。也就是说我们的查找表是一个线性表，我们要查找某个
从表的一端开始，向另一端逐个按给定值kx 与关键码进行比较，若找到，查找成功，并给出数据元素在表中的位置；若整个表检测完，仍未找到与kx 相同的关键码，则查找失败，给出失败信息。
需和指定key进行比较的关键字的个数的期望值，称为查找算法在查找成功时的平均查找长度。
当你需要在一个有序数组中查找特定元素时，二分查找是一种高效的算法。它的时间复杂度为 O(log n)，相较于线性查找的 O(n)，二分查找可以显著提高搜索效率。本文将详细解释什么是二分查找，以及如何在 Java 中实现它。
1.插值查找算法类似于二分查找，不同的就是插值查找每次从自适应mid处开始查找，例如我们要从{1,8，10,89,1000,1024}找1这个数，那我们就会从前边开始找，插值查找就是应用这种原理；
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了解一个知识，必须先要从其含义开始。 什么是分块索引查找算法呢，分块查找是折半查找和顺序查找的一种改进方法，分块查找由于只要求索引表是有序的，对块内节点没有排序要求，因此特别适合于节点动态变化的情况。 首先，所以查询需要一个索引表和一个待排序数组。索引表有当前起止索引和块区域内最大的值；
黄金分割点是指把一条线段分割为两部分，使其中一部分与全长之比等于另一部分与这部分之比。取其前三位数字的近似值是0.618。由于按此比例设计的造型十分美丽，因此称为黄金分割，也称为中外比。这是一个神奇的数字，会带来意向不大的效果。
第一行输入n，表示队列有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t，表示有t个要查找的数值 第四行起，输入t个数值，输入t行
最近总结算法文档，大家可能经常搜索算法的命名，所以对常见算法的命名归纳总结了下，有不足之处，请拍砖，持续更新。。。
概述 二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好。 其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。 首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功； 否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。 重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。 算法复杂度 二
对于二分查找存在一定的优 & 缺点，所以衍生出2种二分查找的变式方法：插值查找 & 斐波那契查找。具体如下：
小编所在的项目近期对一些年代久远的函数进行了算法上的升级和优化，其中有笔提交，改动很小，但是优化算法效率高达十几倍，给小编留下了深刻的印象。这笔提交就是利用了二分查找算法，呐这篇文章就是带你了解什么是二分查找算法，以及如何快速记住二分查找算法。
在计算机世界里“数据结构+算法=程序”，因此算法在程序开发中起着至关重要的作用。虽然我们在开发中自己设计算法的情况不多，在工作中却离不开算法。无论是开发包提供的算法还是我们自己设计的算法，算法在程序中都无处不在。
数组查找是一种常见的算法，用于在一个已排序或未排序的数组中查找指定的值。常用的数组查找算法包括线性查找、二分查找、哈希表查找等。
/* 二分查找 * 算法思想：1、将数组排序(从小到大)；2、每次跟中间的数mid比较，如果相等可以直接返回， * 如果比mid大则继续查找大的一边，否则继续查找小的一边。 输入：排序好的数组 - sSource[]，数组大小 - array_size，查找的值 - key 返回：找到返回相应的位置，否则返回-1 */ int BinSearch(int sSource[], int array_size, int key) { int low = 0, high = array_size - 1, mid; while (low <= high) { mid = (low + high) / 2; //获取中间的位置 if (sSource[mid] == key) return mid; if (sSource[mid] > key) high = mid - 1; //如果比key大，则往低的位置查找 else low = mid + 1; //如果比key小，则往高的位置查找 } return -1; }
3.int midIndex = low + (high - low) * (key -arr[low]) / (arr[high] - arr[low]); //插值索引
类似的，每一子段也可以用相同的方式分割 但顺序表长度n不一定刚好等于F[k]-1，所以需要将原来的顺序表长度n增加至F[k]-1。这里的k值只要能使得F[k]-1恰好大于或等于n即可，由以下代码得到,顺序表长度增加后，新增的位置（从n+1到F[k]-1位置），都赋为n位置的值即可。
给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。 你可以假设数组中无重复元素。 示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5 输出: 2 示例 2: 输入: [1,3,5,6], 2 输出: 1 示例 3: 输入: [1,3,5,6], 7 输出: 4 示例 4: 输入: [1,3,5,6], 0 输出: 0 题目中提示 “给定一个排序数组”，由此可以想到二分查找算法。二分查找（Binary Search）也
本文实例讲述了python二分查找算法的递归实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里先提供一段二分查找的代码: def binarySearch(alist, item): first = 0 last = len(alist)-1 found = False while first<=last and not found: midpoint = (first + last)//2 if alist[midpoint] == item: found = True else: if ite
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