C++数据结构之搜索

合集下载

c语言数据结构查找算法大全

printf("This number does not exist in this array.\n");
else
printf("a[%d]=%d\n",p,x);
}
9.2.2 折半查找(二分查找)
使用折半查找必须具备两个前提条件:
（1）要求查找表中的记录按关键字有序(设,从小到大有序) （2）只能适用于顺序存储结构
}
※折半查找算法性能分析:
在折半查找的过程中，每经过一次比较，查找范围都要缩小一半，所以折半查找的最大查找长度为
MSL=[log2 n]+1
当n足够大时，可近似的表示为log2(n)。可见在查找速度上，折半查找比顺序查找速度要快的多，这是它的主要优点。
结论：折半查找要求查找表按关键字有序，而排序是一种很费时的运算；另外，折半查找要求表是顺序存储的，为保持表的有序性，在进行插入和删除操作时，都必须移动大量记录。因此，折半查找的高查找效率是以牺牲排序为代价的，它特别适合于一经建立就很少移动、而又经常需要查找的线性表。
查找技术分为： 1 静态查找表技术顺序查找、折半查找、索引顺序查找 2 动态查找表技术二叉查找树 3哈希表技术哈希表技术
※查找算法的衡量指标
在查找一个记录时所做的主要操作是关键字的比较，所以通常把查找过程中对关键字的平均比较次数作为衡量一个查找算法效率优劣的标准，并称平均比较次数为平均查找长度（Average Search Length）。平均查找长度的定义为：
high2=N-1;
/*N为查找表的长度，high2为块在表中的末地址*/
else
high2=ID[low1+1].addr-1;

c语言中常用的查找

c语言中常用的查找C语言中常用的查找引言：在编程中，查找是一项非常常见且重要的操作。

无论是在数组、链表、树还是图等数据结构中，都需要进行查找操作来寻找特定的数据或者确定某个元素的存在与否。

C语言提供了多种查找算法和数据结构，本文将介绍C语言中常用的查找方法。

一、线性查找线性查找是最简单的查找方法之一，也称为顺序查找。

其基本思想是从数据集合的起始位置开始逐个比较待查找元素与集合中的元素，直到找到目标元素或者遍历完整个集合。

在C语言中，可以使用for循环或者while循环实现线性查找。

线性查找的时间复杂度为O(n)，其中n为数据集合中元素的个数。

二、二分查找二分查找又称为折半查找，是一种高效的查找算法，但要求数据集合必须是有序的。

其基本思想是将数据集合分为两部分，然后通过与目标元素的比较来确定目标元素在哪个部分中，从而缩小查找范围。

重复这个过程直到找到目标元素或者确定目标元素不存在于数据集合中。

二分查找的时间复杂度为O(logn)，其中n为数据集合中元素的个数。

三、哈希表查找哈希表是一种通过哈希函数将关键字映射到存储位置的数据结构，它能够以常数时间复杂度O(1)进行查找操作。

在C语言中，可以使用数组和链表的结合来实现哈希表。

哈希表的关键之处在于哈希函数的设计，良好的哈希函数能够将关键字均匀地映射到不同的存储位置，从而提高查找效率。

四、二叉搜索树查找二叉搜索树是一种常用的数据结构，它满足以下性质：对于任意节点，其左子树中的所有节点的值都小于该节点的值，而右子树中的所有节点的值都大于该节点的值。

在C语言中，可以使用指针和递归的方式来实现二叉搜索树。

通过比较目标值与当前节点的值，可以确定目标值位于左子树还是右子树中，从而缩小查找范围。

五、图的遍历在图的数据结构中，查找操作通常是指遍历操作。

图的遍历有两种方式：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

深度优先搜索通过递归的方式依次访问图中的每个节点，直到找到目标节点或者遍历完整个图。

C 搜索入门资料

【砝码称重】
给你若干个1g、2g、5g、10g、20g、50g的砝码，数量分别为a[1]a[2]…a[6]，问这些砝码可以称出多少种重量(重量大于0，小于等于1000)。
二、数据结构之搜索
2、搜索算法的分类在我们的数据结构中搜索分为两大类：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）（1）深度搜索：按照深度优先的顺序遍历状态空间，通常用递归或者栈来实现。
i
二、数据结构之搜索
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 i i i i i i @ @
栈
(6,4) (6,3) (5,3) (5,2) (5,1) (4,1) (3,1) (2,1) (1,1)
i i
二、数据结构之搜索
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
栈
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
i i i i i i @ @
i i
i
i
二、数据结构之搜索
向下方前进一步
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
(8,5) (7,5) (6,5) (6,4) (6,3) (5,3) (5,2) (5,1) (4,1) (3,1) (2,1) (1,1)
栈
栈
(5,3) (5,2) (5,1) (4,1) (3,1) (2,1) (1,1)
二、数据结构之搜索
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 i i i i i i @ @
栈
(6,1) (5,3) (5,2) (5,1) (4,1) (3,1) (2,1) (1,1)
在迷宫周围加墙，避免判断是否出界

数据结构——查找,顺序查找,折半查找

实验五查找的应用一、实验目的：1、掌握各种查找方法及适用场合，并能在解决实际问题时灵活应用。

2、增强上机编程调试能力。

二、问题描述1.分别利用顺序查找和折半查找方法完成查找。

有序表（3,4,5,7,24,30,42,54,63,72,87,95）输入示例：请输入查找元素：52输出示例：顺序查找：第一次比较元素95第二次比较元素87 ……..查找成功，i=**/查找失败折半查找：第一次比较元素30第二次比较元素63 …..2.利用序列（12,7,17,11,16,2,13,9,21,4）建立二叉排序树，并完成指定元素的查询。

输入输出示例同题1的要求。

三、数据结构设计（选用的数据逻辑结构和存储结构实现形式说明）（1）逻辑结构设计顺序查找和折半查找采用线性表的结构，二叉排序树的查找则是建立一棵二叉树，采用的非线性逻辑结构。

（2）存储结构设计采用顺序存储的结构，开辟一块空间用于存放元素。

（3）存储结构形式说明分别建立查找关键字，顺序表数据和二叉树数据的结构体进行存储数据四、算法设计（1）算法列表（说明各个函数的名称，作用，完成什么操作）序号名称函数表示符操作说明1 顺序查找 Search_Seq 在顺序表中顺序查找关键字的数据元素2 折半查找 Search_Bin 在顺序表中折半查找关键字的数据元素3 初始化 Init 对顺序表进行初始化，并输入元素4 树初始化 CreateBST 创建一棵二叉排序树5 插入 InsertBST 将输入元素插入到二叉排序树中6 查找 SearchBST在根指针所指二叉排序树中递归查找关键字数据元素（2）各函数间调用关系（画出函数之间调用关系）typedef struct { ElemType *R; int length;}SSTable;typedef struct BSTNode{Elem data; //结点数据域 BSTNode *lchild,*rchild; //左右孩子指针}BSTNode,*BSTree; typedef struct Elem{ int key; }Elem;typedef struct {int key;//关键字域}ElemType;（3）算法描述int Search_Seq(SSTable ST, int key){//在顺序表ST中顺序查找其关键字等于key的数据元素。

数据结构中的查找算法总结

数据结构中的查找算法总结静态查找是数据集合稳定不需要添加删除元素的查找包括：1. 顺序查找2. 折半查找3. Fibonacci4. 分块查找静态查找可以⽤线性表结构组织数据，这样可以使⽤顺序查找算法，再对关键字进⾏排序就可以使⽤折半查找或斐波那契查找等算法提⾼查找效率，平均查找长度：折半查找最⼩，分块次之，顺序查找最⼤。

顺序查找对有序⽆序表均适⽤，折半查找适⽤于有序表，分块查找要求表中元素是块与块之间的记录按关键字有序动态查找是数据集合需要添加删除元素的查找包括： 1. ⼆叉排序树 2. 平衡⼆叉树 3. 散列表顺序查找适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表。

顺序查找属于⽆序查找算法。

从数据结构线形表的⼀端开始，顺序扫描，依次将扫描到的结点关键字与给定值k相⽐较，若相等则表⽰查找成功查找成功时的平均查找长度为： ASL = 1/n(1+2+3+…+n) = (n+1)/2 ; 顺序查找的时间复杂度为O(n)。

元素必须是有序的，如果是⽆序的则要先进⾏排序操作。

⼆分查找即折半查找，属于有序查找算法。

⽤给定值value与中间结点mid的关键字⽐较，若相等则查找成功；若不相等，再根据value 与该中间结点关键字的⽐较结果确定下⼀步查找的⼦表将数组的查找过程绘制成⼀棵⼆叉树排序树，如果查找的关键字不是中间记录的话，折半查找等于是把静态有序查找表分成了两棵⼦树，即查找结果只需要找其中的⼀半数据记录即可，等于⼯作量少了⼀半，然后继续折半查找，效率⾼。

根据⼆叉树的性质，具有n个结点的完全⼆叉树的深度为[log2n]+1。

尽管折半查找判定⼆叉树并不是完全⼆叉树，但同样相同的推导可以得出，最坏情况是查找到关键字或查找失败的次数为[log2n]+1，最好的情况是1次。

时间复杂度为O(log2n)；折半计算mid的公式 mid = (low+high)/2;if(a[mid]==value)return mid;if(a[mid]>value)high = mid-1;if(a[mid]<value)low = mid+1; 折半查找判定数中的结点都是查找成功的情况，将每个结点的空指针指向⼀个实际上不存在的结点——外结点，所有外界点都是查找不成功的情况，如图所⽰。

数据结构的查找算法

数据结构的查找算法在计算机科学中，数据结构是用于组织和存储数据的一种方式。

查找算法是数据结构中的重要部分，它用于在数据集合中搜索特定元素或信息。

本文将介绍几种常见的数据结构查找算法，包括线性查找、二分查找、哈希查找以及树结构的查找算法。

1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找方法，适用于无序的数据集合。

其基本思想是从数据集合的第一个元素开始逐个比较，直到找到目标元素或者遍历完整个数据集合。

由于线性查找需要遍历所有元素，所以时间复杂度为O(n)，其中n为数据集合的大小。

2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，但它要求数据集合中的元素必须有序。

具体实现方式是将数据集合分为两半，然后与目标元素进行比较，不断缩小查找范围，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。

由于每次都将查找范围减小一半，所以时间复杂度为O(log n)，其中n为数据集合的大小。

3. 哈希查找哈希查找利用哈希函数将目标元素映射到哈希表中的特定位置，从而快速定位目标元素。

哈希表是一种以键-值对形式存储数据的数据结构，可以快速插入和删除元素，因此在查找时具有良好的性能。

哈希查找的时间复杂度为O(1)，但在处理哈希冲突时可能会影响性能。

4. 树结构的查找算法树是一种常见的数据结构，其查找算法主要包括二叉搜索树、平衡二叉搜索树以及B树和B+树。

二叉搜索树是一种有序的二叉树，左子树的所有节点值都小于根节点，右子树的所有节点值都大于根节点。

通过比较目标元素与节点的值，可以快速定位目标元素。

平衡二叉搜索树是为了解决二叉搜索树在某些情况下可能出现的退化情况，通过旋转操作保持树的平衡性。

B树和B+树是一种多路搜索树，它们可以减少磁盘I/O操作，适用于大规模数据的查找。

综上所述，数据结构的查找算法是计算机科学中的重要内容。

不同的查找算法适用于不同的场景，选择合适的算法可以提高查找效率。

在实际应用中，需要根据数据集合的特点及查找需求来选择合适的算法。

C语言DFS(深度优先搜索算法)详解

C语言DFS（深度优先搜索算法）详解DFS（深度优先）是一种用于遍历或图形或树结构的算法。

它从起点开始，沿着一条路径尽可能远地遍历图形，直到无法继续前进为止，然后返回到上一个节点，探索其他路径。

DFS基本上是一个递归的过程，它使用栈来实现。

DFS的基本思想是递归地遍历图形。

算法通过维护一个visited数组来跟踪已经访问过的节点，以避免无限循环。

首先，我们访问起点节点，并将其标记为已访问。

然后，对于起点的每个未访问的邻居节点，我们递归地调用DFS。

这样，我们沿着一条路径一直走到无法继续为止，然后返回上一个节点继续探索其他未访问的邻居。

我们重复这个过程，直到我们访问了所有的节点。

在实现DFS时，我们需要用到一个栈来存储节点。

首先，将起点节点入栈。

然后，当栈不为空时，我们将栈顶节点出栈，并将其标记为已访问。

接下来，我们将栈顶节点的所有未访问邻居入栈。

重复这个过程，直到栈为空。

需要注意的是，在使用栈时，我们应该按照相反的顺序将邻居节点入栈，这样在出栈时才能按照正确的顺序进行访问。

DFS可以用来解决很多问题，例如图的连通性、寻找路径、生成所有可能的子集等。

对于连通性问题，如果我们可以从起点节点访问到所有的节点，那么该图是连通的。

对于寻找路径问题，我们可以使用DFS来找到从起点到终点的路径。

对于生成所有可能的子集问题，我们可以使用DFS来枚举所有的子集。

下面是一个用C语言实现的DFS的示例代码：```c#include <stdio.h>#define MAX_SIZE 10int graph[MAX_SIZE][MAX_SIZE];int visited[MAX_SIZE];void dfs(int node)visited[node] = 1;printf("%d ", node);for (int i = 0; i < MAX_SIZE; i++) if (graph[node][i] && !visited[i]) dfs(i);}}int mai//初始化图for (int i = 0; i < MAX_SIZE; i++) for (int j = 0; j < MAX_SIZE; j++) graph[i][j] = 0;}}//添加边graph[0][1] = 1;graph[1][0] = 1;graph[1][2] = 1;graph[2][1] = 1;graph[2][3] = 1;graph[3][2] = 1;graph[3][4] = 1;graph[4][3] = 1;// 初始化visited数组for (int i = 0; i < MAX_SIZE; i++) visited[i] = 0;}//从节点0开始进行DFSdfs(0);return 0;```在这个示例代码中，我们使用一个10x10的二维数组表示图形，其中1表示两个节点之间有连接，0表示没有连接。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

0 1 2 3 4 5
6
7 8 9
@
@
i
i
i
i
二、数据结构之搜索
0
1
i i i i i
2
3
4
5
6
7
8
9
栈
(8,6) (8,5) (7,5) (6,5) (6,4) (6,3) (5,3) (5,2) (5,1) (4,1) (3,1) (2,1) (1,1)
0 1 2 3 4 5
i
i
6
7 8 9
@
栈
二、数据结构之搜索
借助于队列可求得入口到出口的最短路径(若存在) 0 入口 0 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 出口
3
4 5 6 7 8 9
栈
二、数据结构之搜索
•借助于队列可求得入口到出口的最短路径(若存在) 0 入口 0 1 2 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 出口
DFS：使用栈保存未被检测的结点，结点按照深度优先的次序被访问并依次被压入栈中，并以相反的次序出栈进行新的检测。
– 类似于树的先根遍历 – 深搜例子：走迷宫，你没有办法用分身术来站在每个走过的位置。不撞南山不回头。
BFS：使用队列保存未被检测的结点。结点按照宽度优先的次序被访问和进、出队列。
– 类似于树的按层次遍历的过程 – 广搜例子:你的眼镜掉在地上以后，你趴在地板上找。你总是先摸最接近你的地方，如果没有，再摸远一点的地方……
1
2
3
4
5
6
7
8
9 出口
1 1 2
7 6 7
3
4 5 6 7 8 9
2
3 4 5 6
3
5
4
6 7
5
栈
二、数据结构之搜索
0 入口 0 1 2
1
2
3
4
5
6
7
8
9 出口
1 1 2
7 6
8 7 8
3
4 5 6 7 8 9
2
3 4 5 6
3
5
4
6 7
5
8
栈
二、数据结构之搜索
0 入口 0 1 2
1
2
3
4
5
6
栈
二、数据结构之搜索
题意：给出一个N*M的矩形区域和每个区域的状态 -- 有/没有石油，（定义）如果两个有石油的区域是相邻的（水平、垂直、斜）则认为这是属于同一个oil pocket。求这块矩形区域一共有多少oil pocket 。
栈
二、数据结构之搜索
思路：对于每个有油区域，找出所有与它同属一个oil pocket的有油区域，最后计算一共有多少个oil pocket。？怎样去找出所有与它同属一个oil pocket BFS：找到一个起点；从这个点出发，枚举四周寻找有油区域；顺序从找到的新的区域出发，循环上述过程，直到没有新的区域加入。？怎样去标志同属一个oil pocket的有油区域设置一个访问标志代表此区域有没有被包含过，这样的话调用BFS的次数就= oil pocket的数目。当然DFS也是可以这样做的。栈 FloodFill
0 入口 0 1 2
1
2
3
4
5
6
7
8
9 出口
1 1 2
7 6
8 7
9 8
3
4 5 6 7 8 9
2
3 4 5 6
3
5
4
6 7
5
9 10 11
11 10 11 10 11
8
9 10 11
栈
二、数据结构之搜索
入口
0 1 2 1 1 2 7 6 8 7 9 8 12
出口
3
4 5 6 7 8 9
2
3 4 5 6
3
4 5 6 7 8 9
栈
二、数据结构之搜索
0 入口 0 1 2
1
2
3
4
5
6
7
8
9 出口
1 1 2
3
4 5 6 7 8 9
2
栈
二、数据结构之搜索
0 入口 0 1 2
1
2
3
4
5
6
7
8
9 出口
1 1 2
3
4 5 6 7 8 9
2
3
3
栈
二、数据结构之搜索
0 入口 0 1 2
1
2
3Байду номын сангаас
4
5
6
7
8
9 出口
1 1 2
二、数据结构之搜索 2、搜索算法的分类在我们的数据结构中搜索分为两大类：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）（1）深度搜索：按照深度优先的顺序遍历状态空间，通常用递归或者栈来实现。（2）广度搜索：如果代价和搜索树深度成正比，那么可以通过广度优先搜索得到解。由于空间占用大，BFS 用处不是很广，一般只用在路径寻找问题中，但是一旦使用，将比深度优先搜括看得多。深度优先搜索往往使用队列来实现。以上两种搜索方式是必须要掌握的，但是要想在比赛中有所造诣那么必须还要了解下面几种方式：纯随机搜索、重复式搜索、迭代加深搜索、迭代加宽搜索、柱型搜索
二、数据结构之搜索
（2）迷宫问题寻找一条从入口到出口的通路
入口 1 1 2 3 4 5 2 3 4 5 6 7 8
6
7 8
出口
二、数据结构之搜索前进方向：上(北)、下(南)、左(西)、右(东)
西(左)
东
南

首先从下方开始，按照逆时针方向搜索下一步可能前进的位置
二、数据结构之搜索
在迷宫周围加墙，避免判断是否出界
7
8
9 出口
1 1 2
7 6
8 7
9 8
3
4 5 6 7 8 9
2
3 4 5 6
3
5
4
6 7
5
9
8
9
栈
二、数据结构之搜索
0 入口 0 1 2
1
2
3
4
5
6
7
8
9 出口
1 1 2
7 6
8 7
9 8
3
4 5 6 7 8 9
2
3 4 5 6
3
5
4
6 7
5
10 8 9 10
9 10
10
栈
二、数据结构之搜索
BFS算法 1.从初始状态S开始，利用规则，生成下一层的状态。 2.顺序检查下一层的所有状态，看是否出现目标状态G。否则就对该层所有状态节点，分别利用规则。生成再下一层的所有状态节点。 3.继续按上面思想生成再下一层的所有状态节点，这样一层一层往下展开。直到出现目标状态为止。
按层次的顺序来遍历搜索树
7 8 9
二、数据结构之搜索
0
0 1 2 3 4 5
1
i i i i
2
3
4
5
6
7
8
9
栈
(5,1) (4,1) (3,1) (2,1) (1,1)
6
7 8 9
二、数据结构之搜索
0
0 1 2 3 4 5
1
i i i i i
2
3
4
5
6
7
8
9
栈
(6,1) (5,1) (4,1) (3,1) (2,1) (1,1)
i
6
7 8 9
@
@
二、数据结构之搜索
0
0 1 2 3
1
i i i i i
2
3
4
5
6
7
8
9
栈
(6,1) (5,3) (5,2) (5,1) (4,1) (3,1) (2,1) (1,1)
4 5
i
i
6
7 8 9
@
@
二、数据结构之搜索
0
0 1 2
1
i i i i i
2
3
4
5
6
7
8
9
栈
(6,4) (6,3) (5,3) (5,2) (5,1) (4,1) (3,1) (2,1) (1,1)
3
4 5 6 7 8 9
2
3 4
3
4
栈
二、数据结构之搜索
入口
0 1 2 1 1 2
出口
3
4 5 6 7 8 9
2
3 4 5
3
5
4
5
栈
二、数据结构之搜索
0 入口 0 1 2
1
2
3
4
5
6
7
8
9 出口
1 1 2 6
3
4 5 6 7 8 9
2
3 4 5 6
3
5
4
6
5
栈
二、数据结构之搜索
0 入口 0 1 2
6
7 8 9
二、数据结构之搜索
向下方前进一步
0
0 1 2 3 4 5 i i i i i
1
2
3
4
5
6
7
8
9
栈
(7,1) (6,1) (5,1) (4,1) (3,1) (2,1) (1,1)
6
7 8 9
i
二、数据结构之搜索
0
0 1 2 3 4 5
1
i i i i i
2
3
4
5
6
7
8
9