数据结构-顺序查找代码
顺序表的查找c语言代码
顺序表的查找c语言代码
顺序表是一种线性表，它的元素在物理上是连续存储的。
在顺序表中，每个元素都有一个唯一的下标，也称为索引，可以通过索引来访问顺序表中的元素。
顺序表的查找是指在顺序表中查找某个元素是否存在，并返回其位置或者不存在的信息。
顺序表的查找可以分为两种：顺序查找和二分查找。
顺序查找是从顺序表的第一个元素开始，逐个比较，直到找到目标元素或者遍历完整个顺序表。
二分查找是在有序的顺序表中进行的，每次将查找区间缩小一半，直到找到目标元素或者查找区间为空。
下面是顺序查找的C语言代码：
```c
int sequential_search(int *a, int n, int key)
{
int i;
for (i = 0; i < n; i++)
{
if (a[i] == key)
{
return i;
}
}
return -1;
}
```
这个函数接受三个参数：一个整型数组a，数组的长度n，和要查找的元素key。
函数返回key在数组a中的位置，如果不存在则返回-1。
顺序查找的时间复杂度是O(n)，其中n是顺序表的长度。
在最坏情况下，需要遍历整个顺序表才能找到目标元素，因此顺序查找的效率不高。
如果顺序表是有序的，可以使用二分查找来提高查找效率。
顺序表的查找是数据结构中的基本操作之一，也是算法设计中的重要内容。
在实际应用中，我们需要根据具体的情况选择合适的查找算法，以提高程序的效率。
数据结构试验完整代码
数据结构实验完整代码目录一、顺序存储的线性表 (2)二、单链存储的线性表 (4)三、栈 (7)四、队列 (8)五、二叉树的建立和遍历 (10)六、霍夫曼树 (11)七、图的建立和遍历 (17)图的邻接矩阵表示 (17)图的邻接表表示 (20)八、图的最小生成树 (23)九、图的最短路径 (28)十、顺序查找表 (31)十一、二叉排序树的查找 (34)十二、哈希表 (36)十三、插入排序 (41)十四、交换排序-冒泡排序 (44)十五、交换排序-快速排序 (45)十六、简单选择排序 (45)十七、堆排序 (46)一、顺序存储的线性表typedef struct{char name[10];char no[10];double grade;}Student;typedef struct{Student *elem;int length;int listsize;}SqList;void Display(SqList *L){int i;for (i=0;i<L->length ;i++){cout<<i+1<<"：姓名"<<L->elem[i].name<<"，学号："<<L->elem[i].no<<"，成绩："<<L->elem[i].grade <<endl;}cout<<"请选择菜单项：";}SqList *CreateList(){SqList *L;L=(SqList*)malloc(sizeof(SqList));if(!L) cout<<"建立线性表失败！";else cout<<"建立线性表成功！";return(L);}int InitList(SqList *L){int i;char name[10],no[10];double grade;L->elem=(Student *)malloc(ListInitSize * sizeof(Student));if (!(L->elem)) cout<<"初始化表失败！";L->length = 0;L->listsize = ListInitSize;cout<<"请输入要录入信息的学生个数："<<endl;cin>>i;if (i>(L->listsize)){L->elem =(Student *)realloc(L->elem ,i*sizeof(Student));}for (int j=0;j<i;j++){cout<<"请输入第"<<j+1<<"个学生的信息："<<endl;cin>>name>>no>>grade;strcpy((L->elem+L->length)->name,name);strcpy((L->elem+L->length)->no,no);(L->elem+L->length)->grade =grade;L->length ++;}cout<<"信息录入完成！";return 0;}int Insert(SqList *l){Student e;int i,j;Student *newbase;cout<<"请输入要插入的位置：";cin>>j;j--;cout<<"请输入学生信息：";cin>>>>e.no>>e.grade;if(l->length==l->listsize){newbase=(Student*)realloc(l->elem,(l->listsize+ListIncreasement)*sizeof(Studen t));if(!newbase){cout<<"出错!";return 0;}l->elem=newbase;l->listsize+=ListIncreasement;}for(i=l->length;i>=j;i--){l->elem[i+1] = l->elem[i];}l->elem[j]=e;l->length++;cout<<"插入成功！";return 0;}int Delect(SqList *L){int i,j;cout<<"输入删除信息的位置:";cin>>j;j--;cout<<"删除的信息为:姓名："<<L->elem[j].name<<"，学号："<<L->elem[j].no<<"成绩："<<L->elem[j].grade<<endl;for(i=j+1;i<=L->length;i++){L->elem[i-1]=L->elem[i];}L->length--;cout<<"请按回车继续"<<endl;getchar();getchar();cout<<"删除成功！";return 0;}二、单链存储的线性表typedef struct Student{char name[10];char no[10];double grade;}Student;typedef struct LNode{Student data;LNode *next;}LNode,*LinkList;void CreateList(LinkList &l){l=(LinkList)malloc(sizeof(LNode));if (!l) cout<<"建立失败。
数据结构顺序表代码
数据结构顺序表代码很高兴回答这个问题。
关于数据结构的顺序表代码，我们需要先了解什么是顺序表以及其特点和常用操作。
顺序表是一种基于数组实现的线性数据结构，其特点是元素在内存中是连续存储的，可以支持快速随机访问，但插入和删除元素比较麻烦。
下面是一份简单的顺序表代码：```#define MAXSIZE 100 //定义顺序表的最大长度typedef struct {int data[MAXSIZE]; //用数组存储顺序表的元素int length; //顺序表的当前长度} SeqList;// 初始化顺序表void InitList(SeqList *L){memset(L->data, 0, sizeof(L->data)); //初始化所有元素为0L->length = 0; //长度为0}// 插入元素bool ListInsert(SeqList *L, int pos, int val){if(pos < 1 || pos > L->length + 1 || L->length == MAXSIZE) //判断是否越界或者表满return false;for(int i = L->length; i >= pos; i--) //从后向前移动元素L->data[i] = L->data[i - 1];L->data[pos - 1] = val; //插入新元素L->length++; //长度加1return true;}// 删除元素bool ListDelete(SeqList *L, int pos){if(pos < 1 || pos > L->length) //判断是否越界return false;for(int i = pos - 1; i < L->length - 1; i++) //从前向后移动元素 L->data[i] = L->data[i + 1];L->length--; //长度减1return true;}// 查找元素int LocateElem(SeqList L, int val){for(int i = 0; i < L.length; i++){ //遍历顺序表找到元素 if(L.data[i] == val)return i + 1;}return 0;}// 获取元素int GetElem(SeqList L, int pos){if(pos >= 1 && pos <= L.length) //判断是否越界 return L.data[pos - 1];elsereturn -1;}// 输出顺序表void PrintList(SeqList L){for(int i = 0; i < L.length; i++)printf("%d ", L.data[i]); //输出每个元素printf("\n");}```以上就是一个简单的顺序表代码实现，包括初始化、插入、删除、查找、获取和输出操作。
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。
数据结构顺序查找与折半查找
数据结构顺序查找与折半查找1，顺序查找顺序查找⼜称线性查找，它对顺序表和链表都适⽤。
（1）以下给出相关函数1 typedef struct{2 ElemType *elem; //元素存储空间地址，建表时按实际长度分配，0号单元留空3int TableLen; //表的长度4 }SSTable;5int Search_Seq(SSTable ST,ElemType key)6 {7 ST.elem[0]=key; //把要查找的关键字放在0号位置，称“哨兵”8for(int i=ST.TableLen;ST.elem!=key;i--) //从后往前找9 {10return i; //若表中不存在关键字为key的元素，将查找i=0时退出循环11 }12 }在上述算法中，将ST.elem[0]称为“哨兵”。
引⼊它的⽬的是使得Search_Seq内的循环不必判断数组是否会越界。
因为满⾜i=0时，循环⼀定会跳出。
除此之外，引⼊“哨兵”可以避免很多不必要的判断语句，从⽽提⾼算法的执⾏效率。
（2）算法效率分析当每个元素查找概率相同时，平均查找长度ASL=（n+1)/2, 查找不成功时，需要⽐较整个顺序表，所以⽐较次数时（n+1)次，从⽽顺序查找不成功的平均查找长度为(n+1)。
2.有序表的顺序查找（假设从⼩到⼤排列）有序表的顺序查找成功的平均查找长度与⼀般的线性表⼀样，即（n+1)/2.当查找失败时，待查找的元素为key,当查找第i个元素时，发现第i个元素的对应的关键字⼩于key,但第i+1个元素对应的关键字⼤于key,这时就可以返回查找失败的信息。
查找失败的平均查找长度为ASL=n/2+n/(n+1).3.折半查找前提：折半查找仅适⽤于有序的顺序表。
折半查找原理：将给定的key与中间元素⽐较，直到查到要找的元素。
以下是相关函数1int Binary_Search(SeqList L,ElemType key){2int low=0,high=L.TableLen-1,mid;//low指向表头，high指向表尾，mid中间值3while(low<=high)4 {5 mid=(low+high)/2;6if(L.elem[mid]==key) //中间值等于要查找元素7return mid;8else if(L.elem[mid]<key) //要查找元素在中间值右边9 low=mid+1;10else11 hign=mid-1; //要查找元素在中间值左边12 }13 }查找成功的时间复杂度为log2n，平均情况下⽐顺序查找效率⾼⼀些。
数据结构-7顺序查找与二分查找
i=m+1=8,j=8, m=(i+j)/2=8。 r[m]>k : 在左半部分继续查找。
i=8, j=m-1=7 ,
i>j: 查找失败
存储结构
key info 0 1 k1 2 k2 3 k3
…………
n kn
typedef struct { keytype key; ………….
} elemtype;
分块有序表的结构可以分为两部分： 1、线性表本身是顺序存储结构 2、再建立一个索引表，线性表中每个子表建立一个索引节点
。索引节点包括两部分：一是数据域，一是指针域。数据域存 放对应子表中的最大元素值，指针域用于指示子表第一个元素 的在整个表中序号。
分块查找
template<class T> struct indnode {
key=32
d (1) 27
i=1
d (2) 36
i=2
d (3) 32i=3 Nhomakorabead (4) 18
此时d(i)=key,数组中的第3个位置
如果输入查找的元素值key=22
d (1) 27 i=1
d (2) 36 i=2
d (3) 32 i=3
d (4) 18
i=4 i=5 此时i等于5,超过数组中元素个数,找不到
T key; int k; };
上图查找过程：首先查找索引表，确定查找的子表，然后再相应的子表中 应顺序表查找法查找。
• int blksearch(record r[],index idx[],keytype key)
•{
• int i=0,j;
• while(i<idxN)
•{
• if(key<=idx[i].key){
顺序表基本操作的实现代码
顺序表基本操作的实现代码1. 顺序表简介顺序表是一种常见的数据结构，它通过用一组连续的内存空间来存储元素，从而支持快速随机访问。
每个元素在内存中占据固定的空间大小，并按照顺序依次存储在表中。
顺序表有两个重要特点：固定容量和线性有序。
在顺序表的基本操作中，我们需要实现插入、删除、查找和遍历等功能。
这些操作的实现代码通常都比较简单，但需要考虑到许多细节问题。
下面我们将逐一介绍这些基本操作的实现思路和代码。
2. 顺序表的数据结构定义首先，我们需要定义顺序表的数据结构，这里我们可以借助结构体来完成：``` #define MAXSIZE 100 // 顺序表的最大容量typedef struct { int data[MAXSIZE]; // 存储元素的数组 int length; // 当前元素个数 } SqList; ```其中，MAXSIZE为顺序表的最大容量，data数组用于存储元素，length表示当前元素个数。
3. 顺序表的基本操作实现3.1 插入操作插入操作是将一个元素插入到顺序表的指定位置。
对于非空的顺序表，我们可以在指定的下标位置前面插入。
这需要将原位置以及后面的元素全部向后移动一位。
具体实现思路如下：``` bool Insert(SqList &L, int i, int e){ // 首先判断i的值是否合法 if (i < 1 ||i > L.length + 1 || L.length >= MAXSIZE){ return false; } // 将i及其后面的元素全部向后移动一位 for (int j = L.length;j >= i; j--) { L.data[j] = L.data[j -1]; } // 在i的位置插入元素e L.data[i - 1] = e; L.length++; return true; } ```在这个实现代码中，我们首先判断i的合法性，然后循环将i及其后面的元素全部向后移动一位，然后在i的位置插入元素e。
数据结构查找实验报告
数据结构查找实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握常见的数据结构查找算法，包括顺序查找、二分查找、哈希查找等，并通过实际编程实现和性能比较，分析它们在不同数据规模和分布情况下的效率和适用场景。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python 38，开发环境为 PyCharm。
实验中所使用的数据集生成工具为 numpy 库。
三、实验原理1、顺序查找顺序查找是一种最简单的查找算法，它从数据结构的开头依次逐个比较元素，直到找到目标元素或遍历完整个数据结构。
其平均时间复杂度为 O(n)。
2、二分查找二分查找要求数据结构是有序的。
通过不断将查找区间缩小为原来的一半，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
其时间复杂度为 O(log n)。
3、哈希查找哈希查找通过将元素映射到一个特定的哈希表中，利用哈希函数计算元素的存储位置，从而实现快速查找。
理想情况下，其平均时间复杂度为 O(1)，但在存在哈希冲突时，性能可能会下降。
四、实验步骤1、数据集生成使用 numpy 库生成不同规模和分布的数据集，包括有序数据集、无序数据集和具有一定重复元素的数据集。
2、顺序查找实现编写顺序查找算法的函数，接受数据集和目标元素作为参数，返回查找结果（是否找到及查找次数）。
3、二分查找实现实现二分查找算法的函数，同样接受数据集和目标元素作为参数，并返回查找结果。
4、哈希查找实现构建哈希表并实现哈希查找函数，处理哈希冲突的情况。
5、性能比较对不同规模和类型的数据集，分别使用三种查找算法进行查找操作，并记录每种算法的查找时间和查找次数。
五、实验结果与分析1、顺序查找在无序数据集中，顺序查找的性能表现较为稳定，查找时间随着数据规模的增大线性增长。
但在有序数据集中，其性能没有优势。
2、二分查找二分查找在有序数据集中表现出色，查找时间随着数据规模的增大增长缓慢，体现了对数级别的时间复杂度优势。
然而，在无序数据集中无法使用。