java查找
java find方法
java find方法Java Find方法介绍在Java中，find方法可以用于在字符串中查找特定的子串或字符，并返回对应的位置。
这篇文章将详细介绍各种Java的find方法及其用法。
String类的find方法indexOf()方法1.int indexOf(int ch)：返回指定字符在字符串中第一次出现的位置。
如果找不到指定字符，则返回-1。
2.int indexOf(int ch, int fromIndex)：返回指定字符在字符串中从指定位置开始第一次出现的位置。
如果找不到指定字符，则返回-1。
3.int indexOf(String str)：返回指定字符串在字符串中第一次出现的位置。
如果找不到指定字符串，则返回-1。
4.int indexOf(String str, int fromIndex)：返回指定字符串在字符串中从指定位置开始第一次出现的位置。
如果找不到指定字符串，则返回-1。
lastIndexOf()方法1.int lastIndexOf(int ch)：返回指定字符在字符串中最后一次出现的位置。
如果找不到指定字符，则返回-1。
2.int lastIndexOf(int ch, int fromIndex)：返回指定字符在字符串中从指定位置开始最后一次出现的位置。
如果找不到指定字符，则返回-1。
3.int lastIndexOf(String str)：返回指定字符串在字符串中最后一次出现的位置。
如果找不到指定字符串，则返回-1。
4.int lastIndexOf(String str, int fromIndex)：返回指定字符串在字符串中从指定位置开始最后一次出现的位置。
如果找不到指定字符串，则返回-1。
contains()方法boolean contains(CharSequence sequence)：判断字符串中是否包含指定的字符序列。
Pattern类的find方法Java中的Pattern类提供了正则表达式的支持，其中的find方法可以用于在字符串中查找与正则表达式匹配的子串。
java oracle select 查找算法
java oracle select 查找算法在Oracle数据库中，执行SELECT查询语句时，数据库会使用一种或多种查找算法来检索数据。
这些查找算法的选择取决于查询的类型、表的结构、索引的存在以及其他一些因素。
以下是Oracle数据库中一些常见的查找算法：1.全表扫描 (Full Table Scan):当查询没有利用到索引时，数据库会对整个表进行扫描来查找匹配的行。
这通常在表较小或查询条件不能有效利用索引时发生。
2.索引扫描 (Index Scan):如果查询条件中涉及到了索引列，数据库可能会使用索引来快速定位数据。
索引扫描可以是唯一扫描（对于主键或唯一索引），范围扫描（查找落在特定范围内的值）或全索引扫描。
3.索引唯一扫描 (Index Unique Scan):当查询条件使用了唯一索引的所有列，并且查询期望返回单行时，会使用这种方法。
4.索引范围扫描 (Index Range Scan):当查询条件使用了索引的一部分列，并且查询的结果是一个值的范围时，会使用这种方法。
5.索引快速全扫描 (Index Fast Full Scan):这种扫描方式对整个索引进行扫描，但不按顺序进行。
这通常在查询需要访问索引中的所有数据时发生。
6.位图索引扫描 (Bitmap Index Scan):这种类型的索引特别适用于具有少量不同值的列（例如性别、颜色等）。
位图索引将每个不同的列值与一个位图关联，这使得它们在执行复杂的查询时非常高效。
7.聚簇表扫描 (Clustered Table Scan):当数据按照某种方式存储在一起时（例如，按照部门存储所有员工的记录），这种扫描方式可能会更高效。
选择哪种查找算法取决于许多因素，包括查询的具体细节、表和索引的结构以及数据库优化器的决策。
数据库优化器会评估所有可能的执行计划，并选择成本最低的一个来执行查询。
indexof用法java
indexof用法javaindexof用法(java)：从字符串中查找指定内容的位置indexof是Java中String类提供的一个方法，用于查找指定内容在字符串中的位置。
它将返回第一次出现指定内容的位置索引值，如果没有找到则返回-1。
indexof方法的使用非常灵活，可以在不同场景中应用。
下面将逐步回答与indexof用法相关的问题。
第一步：indexof的基本语法indexof方法的基本语法如下：int index = str.indexOf(target);其中str是要进行查找的字符串，target是待查找的内容。
index是返回的位置索引值。
第二步：indexof查找特定字符的位置当我们想要查找一个字符串中特定字符的位置时，可以直接使用indexof 方法。
例如，假设我们有一个字符串str，其内容为"Hello, world!"，我们想要查找逗号的位置。
javaString str = "Hello, world!";int commaIndex = str.indexOf(",");System.out.println("Comma index: " + commaIndex);运行以上代码，将输出"Comma index: 5"，即逗号在字符串中的位置索引。
在这种情况下，indexof方法找到了逗号的位置并返回了索引值5。
第三步：indexof查找特定字符串的位置除了查找单个字符，indexof方法还可以用来查找特定字符串的位置。
例如，我们有一个字符串str，其内容为"Hello, world!"，我们想要查找"world"的位置。
javaString str = "Hello, world!";int worldIndex = str.indexOf("world");System.out.println("World index: " + worldIndex);运行以上代码，将输出"World index: 7"，即字符串"world"在原始字符串中的位置索引。
java中index查找用法
java中index查找用法Java是一种广泛使用的编程语言，它提供了许多功能强大的工具和库，用于处理各种数据结构和算法。
在Java中，index查找是一种常见的操作，用于在数组或列表中找到特定元素的索引。
本文将介绍Java中index查找的用法，包括数组和列表的索引查找，以及一些常见的技巧和注意事项。
一、数组的索引查找在Java中，数组是一种常用的数据结构，可以通过索引来访问元素。
可以使用数组的indexOf()方法或binarySearch()方法来查找特定元素的索引。
1. 使用indexOf()方法查找特定元素的索引indexOf()方法用于返回指定元素在数组中首次出现的位置，如果不存在则返回-1。
可以使用以下代码来查找特定元素的索引：```javaint[] arr = {1, 2, 3, 4, 5};int index = arr.indexOf(3); // 返回2，因为3在数组中的位置是2```注意：如果数组是动态扩容的，则indexOf()方法可能需要遍历整个数组来查找元素。
2. 使用binarySearch()方法查找有序数组中元素的索引binarySearch()方法用于在有序数组中查找特定元素的索引。
它根据数组中的元素排序返回元素在数组中的位置，如果元素不存在则返回-1。
使用binarySearch()方法需要传入一个比较器(Comparator)对象，以便正确比较元素。
以下是一个使用binarySearch()方法的示例：```javaInteger[] arr = {1, 2, 3, 4, 5};int index = Collections.binarySearch(arr, 3); // 返回2，因为3在数组中的位置是2```注意：binarySearch()方法要求数组是有序的，否则返回的结果可能不正确。
二、列表的索引查找Java中的列表是一种动态数据结构，支持快速访问元素。
java中查询list中大于但最接近某个值的方法-概述说明以及解释
java中查询list中大于但最接近某个值的方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在Java开发中，经常会遇到需要查询一个List中大于但最接近某个值的情况。
这个查询需求可能会在很多场景下出现，例如在排序算法中，或者在需要找到离某个目标值最近的元素时。
本文将介绍如何在Java中查询List中大于但最接近某个值的方法。
我们将探讨两种常用的方法：线性搜索和二分查找。
通过这些方法，我们可以根据自己的需求快速准确地定位到List中大于但最接近某个值的元素，为我们的开发工作提供便利。
在接下来的篇章中，我们将首先简要介绍List数据结构的特点和用途，为读者提供必要的背景知识。
然后，我们将深入研究两种查询方法，并分析它们的优缺点。
最后，我们将总结这些方法的适用场景，并展望它们在更广泛的应用中的潜力。
希望本文能为读者提供一个清晰的指导，帮助他们在Java中高效地查询List中大于但最接近某个值的方法。
无论是初学者还是有经验的开发者，我们相信本文都能对他们的工作有所启发和帮助。
让我们开始这个有趣而富有挑战的旅程吧！1.2 文章结构本文分为三个部分：引言、正文和结论。
- 引言部分介绍了本文的概述、结构和目的。
首先，概述部分简要介绍了本文的主题——在Java中查询List中大于但最接近某个值的方法。
其次，文章结构部分描述了本文的目录结构，方便读者了解全文内容的组织和展示方式。
最后，目的部分说明了本文的目标是通过详细介绍List数据结构和查询方法，并总结应用与展望，帮助读者在实际开发中更好地应用和拓展这些方法。
- 正文部分主要包括两个部分：List数据结构简介和查询List中大于但最接近某个值的方法。
首先，List数据结构简介部分将介绍List的基本概念及其在Java中的应用场景，为后续的查询方法提供基础知识。
然后，查询List中大于但最接近某个值的方法部分将详细介绍几种常用的实现方法，并通过具体的示例代码和步骤说明，帮助读者理解和实践这些方法。
java业务的常用算法,应用场景
java业务的常用算法,应用场景Java业务的常用算法及应用场景算法是计算机科学的基础，它可以解决各种计算问题。
在Java编程中，算法的应用非常广泛。
本文将介绍Java业务中常用的算法以及它们的应用场景。
一、排序算法排序算法是最基本、最常用的算法之一。
在Java业务中，需要对数据进行排序的场景非常多。
例如，对数组或集合中的元素按照某个属性进行排序，对数据库中的记录按照某个字段进行排序等等。
常用的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
这些算法各有特点，可以根据排序需求的不同选择合适的算法。
二、查找算法查找算法用于在一组数据中查找目标元素。
在Java业务中，查找算法的应用场景也很多。
例如，根据关键字从数据库中查询记录，查找集合中满足条件的元素等等。
常用的查找算法有线性查找、二分查找等。
线性查找适用于无序数据，而二分查找适用于有序数据。
三、图算法图算法用于解决图结构相关的问题。
在Java业务中，图算法可以应用于各种场景。
例如，社交网络中的好友关系图分析，行程规划中的路径搜索等等。
常用的图算法有广度优先搜索、深度优先搜索、最短路径算法等。
这些算法可以帮助我们理解和分析复杂的图结构，解决实际问题。
四、贪心算法贪心算法是一种通过局部最优选择来达到全局最优的算法。
在Java业务中，贪心算法可以用于解决各种优化问题。
例如，资源分配中的任务调度，机票价格计算中的最优组合等等。
贪心算法的核心思想是不断做出局部最优选择，并且希望这些选择最终能够达到全局最优。
虽然贪心算法不一定能够得到最优解，但在许多实际问题中，它的效果是非常好的。
五、动态规划算法动态规划算法是一种将复杂问题分解成简单子问题的思想。
在Java业务中，动态规划算法可以用于解决各种优化问题。
例如，最短路径问题、背包问题、字符串匹配问题等等。
动态规划算法的基本思路是通过保存已计算过的结果，避免重复计算，从而大大提高算法效率。
它常常用于求解具有最优子结构的问题。
java数组查询元素位置的方法
java数组查询元素位置的方法Java 数组查询元素位置的方法数组是一组按照顺序排列的相同类型元素集合，它是 Java 程序中非常常用的数据结构之一。
在 Java 中，我们常常需要查询数组中某个元素的位置，本文将介绍 Java 数组查询元素位置的方法。
1. 线性查找线性查找顾名思义，就是从数组的第一个元素开始逐个比较，直到找到要查询的元素为止。
Java 中实现线性查找的最常见方法是使用 for 循环遍历数组，代码如下：```javaint[] arr = {1, 2, 3, 4, 5};int searchValue = 3;int index = -1;for (int i = 0; i < arr.length; i++) {if (arr[i] == searchValue) {index = i;break;}}System.out.println("元素 " + searchValue + " 在数组中的位置为：" + index);```这段代码中，我们使用了一个 for 循环遍历数组 arr，并且通过 if 语句判断当前元素是否等于要查找的元素 searchValue。
如果相等，则将当前下标赋值给变量 index，并且使用 break 语句结束循环。
线性查找在数组长度较小的情况下，可以快速找到要查询元素的位置。
但是在数组长度较大的情况下，线性查找可能消耗大量时间，因为其时间复杂度为 O(n)。
2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，也称为“折半查找”，它是一种基于比较目标值和数组中间位置元素大小的算法。
如果目标值等于中间位置元素的值，则查找成功；否则，若搜索值小于中间位置元素的值，则继续搜索下一个左半边的数组；若大于中间位置元素的值，则继续搜索下一个右半边的数组。
重复这个过程，直到找到为止。
二分查找需要先将数组排序，使用了 Arrays 类的 sort() 方法可以方便地对数组进行排序。
Java常见的七种查找算法
Java常见的七种查找算法1. 基本查找也叫做顺序查找，说明：顺序查找适合于存储结构为数组或者链表。
基本思想：顺序查找也称为线形查找，属于无序查找算法。
从数据结构线的一端开始，顺序扫描，依次将遍历到的结点与要查找的值相比较，若相等则表示查找成功；若遍历结束仍没有找到相同的，表示查找失败。
示例代码：public class A01_BasicSearchDemo1 {public static void main(String[] args){//基本查找/顺序查找//核心：//从0索引开始挨个往后查找//需求：定义一个方法利用基本查找，查询某个元素是否存在//数据如下：{131, 127, 147, 81, 103, 23, 7, 79}int[] arr ={131,127,147,81,103,23,7,79};int number =82;System.out.println(basicSearch(arr, number));}//参数：//一：数组//二：要查找的元素//返回值：//元素是否存在public static boolean basicSearch(int[] arr,int number){//利用基本查找来查找number在数组中是否存在for(int i =0; i < arr.length; i++){if(arr[i]== number){return true;}}return false;}}2. 二分查找也叫做折半查找，说明：元素必须是有序的，从小到大，或者从大到小都是可以的。
如果是无序的，也可以先进行排序。
但是排序之后，会改变原有数据的顺序，查找出来元素位置跟原来的元素可能是不一样的，所以排序之后再查找只能判断当前数据是否在容器当中，返回的索引无实际的意义。
基本思想：也称为是折半查找，属于有序查找算法。
用给定值先与中间结点比较。
比较完之后有三种情况：•相等说明找到了•要查找的数据比中间节点小说明要查找的数字在中间节点左边•要查找的数据比中间节点大说明要查找的数字在中间节点右边代码示例：package com.itheima.search;public class A02_BinarySearchDemo1 {public static void main(String[] args){//二分查找/折半查找//核心：//每次排除一半的查找范围//需求：定义一个方法利用二分查找，查询某个元素在数组中的索引//数据如下：{7, 23, 79, 81, 103, 127, 131, 147}int[] arr ={7,23,79,81,103,127,131,147};System.out.println(binarySearch(arr,150));}public static int binarySearch(int[] arr,int number){//1.定义两个变量记录要查找的范围int min =0;int max = arr.length-1;//2.利用循环不断的去找要查找的数据while(true){if(min > max){return-1;}//3.找到min和max的中间位置int mid =(min + max)/2;//4.拿着mid指向的元素跟要查找的元素进行比较if(arr[mid]> number){//4.1 number在mid的左边//min不变，max = mid - 1；max = mid -1;}else if(arr[mid]< number){//4.2 number在mid的右边//max不变，min = mid + 1;min = mid +1;}else{//4.3 number跟mid指向的元素一样//找到了return mid;}}}}3. 插值查找在介绍插值查找之前，先考虑一个问题：为什么二分查找算法一定要是折半，而不是折四分之一或者折更多呢？其实就是因为方便，简单，但是如果我能在二分查找的基础上，让中间的mid点，尽可能靠近想要查找的元素，那不就能提高查找的效率了吗？二分查找中查找点计算如下：mid=(low+high)/2, 即mid=low+1/2*(high-low);我们可以将查找的点改进为如下：mid=low+(key-a[low])/(a[high]-a[low])*(high-low)，这样，让mid值的变化更靠近关键字key，这样也就间接地减少了比较次数。
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显然，第1,2位毫无区分度，不可取； 第3位只能取3,4；第8位只能取2,5,7；区 分度不足；也不可取。
19 28 13
19 28 23
19 26 17
8 22 16
19 3 16
哈希函数是一个映像，因此哈希函数的设定很灵活，只要使得任何关键字由此所得的哈 希函数值都落在表长允许范围之内即可。
对不同的关键字可能得到同一哈希地址，即key1≠key2，而f(key1)=f(key2)，这种现象 称为冲突。具有相同函数值的关键字对该哈希函数来说称作同义词。
选择哈希函数
实际工作中视不同的情况采用不同的哈 希函数。通常考虑的因素有：
计算哈希函数所需时间 关键字的长度 哈希表的大小 关键字的分布情况 记录的查找频率
处理冲突
开放定址法
Hi = (hash(key) + di % m)
链地址法
哈希函数-1
称记录在表中的位置和其关键字之间的对应关系f为 哈希函数 例如：
要建立一张全国各省级地区（共30个）的某种统计表，关 键字为地区名的汉语拼音（BEIJING，HENAN等）。则可以 用一个表长为30（下标0~29）的顺序表存储。考虑如下几 个哈希函数：
① 取关键字中第一个字母在字母表中的序号 ② 求关键字的第一个和最后一个字母在字母表中的序号之和，若 和大于30，则减去30 ③ 先求每个汉字的第一个拼音字母的ASCII码的八进制形式，然 后将这两个八进制看成十进制求和再除以30取余。若余数为0 则加上30。
哈希函数-2
key
f1(key) f2(key) f3(key) BEIJING TIANJIN HEBEI SHANXI （北京） （天津） （河北） （山西） SHANGHAI （上海） SHANDONG （山东） HENAN （河南） SICHUAN （四川）
2 9 4
20 4 26
8 17 2
合适的哈希函数可以减少冲突。 一般来说，哈希函数是个压缩映像，冲突不可避免。因此，在建立哈希表时不仅要设定 一个“好”的哈希函数，而且要设定一种处理冲突的方法
哈希函数的构造方法
直接定址法 数字分析法 除留余数法 平方取中法 折叠法
直接定址法
取关键字或关键字的某个线性函数值为哈希 地址 hash(key) = key或hash(key) = a * key + b key hash(key) 例如：
由于中间四位可看成近乎随机的，因此可 取其中任意两位，或取其中两位余另外两 位叠加求和后舍去进位作为哈希地址
除留余数法
hash(key)=key % p 对p的选择很重要，如果选的不好，很容 易产生同义词
通常，取关键字平方后的中间几位直接做为哈 希地址 或 使用这几位进行函数映射
ASL成功 1 n 1 n(n + 1) n + 1 = ∑ ( p i × ci ) = ∑ i = × = = O ( n) n i =1 n 2 2 i =1
n
ASL不成功
1 = ∑ ( pi ×ci ) = ∑ ( ×n) = n = O ( n) i =1 i =1 n
n
n
基于有序顺序表的折半查找
AR
LR型： B
A C C B AR CR BL CL
A B AR CR BL CL
C A
BL
CL
CR
AR
举例
54 66 18
12
36
57
87
6
76
99
81
哈希表/散列表
以上讨论的表示查找表的各种结构，有 一个共同点：记录在表中的位置和关键 字之间不存在一个确定的关系。 因此查找的过程就是用给定值依次和关 键字集合中各个关键字进行比较，查找 的效率取决于和给定值进行比较的关键 字的个数。 对于频繁使用的查找表，希望ASL尽量小。
二叉排序树 二叉平衡树
二叉排序树
二叉排序树或者是一棵空树；或者是具有下列 特性的二叉树：
每个结点都有一个作为查找依据的关键字，关键字 互不相同。 若一个结点的左子树不空，则左子树上的所有结点 的关键字均小于这个结点的关键字；若一个结点的 右子树不空，则右子树上的所有结点的关键字均大 于这个结点的关键字。 每个结点的左、右子树也分别是二叉排序树
在左子树的左子树上插入结点导致不平衡 一次顺时针旋转
RR型平衡旋转
在右子树的右子树上插入结点导致不平衡 一次逆时针旋转
LR型平衡旋转
在左子树的右子树上插入结点导致不平衡 两次旋转，先逆时针后顺时针
RL型平衡旋转
在右子树的左子树上插入结点导致不平衡 两次旋转，先顺时针后逆时针
平衡旋转
LL型： B AR BL BR A BL BR B A
折半查找算法分析
基于索引顺序表的分块查找
例:判断一个字符串是否为Java关键字
支持插入和删除操作的索引结 构及其分块查找
动态查找表——树结构的查找
能够方便的进行插入和删除的查找表
从查找的性能看，最好情况能达到O(log2n)， 此时要求表有序 从插入和删除的性能看，最好的情况能达到 O(1)，此时要求存储结构是链表
各年龄人口统计（关键字为年龄）
Key H(key) 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 … …
建国后出生人口统计（关键字为出生年份）
key H(key) 1949 0 1950 1 1951 2 1952 3 1953 4 … …
数字分析法
如果哈希表中可能出现的关键字都是事先知道的，则 可取关键字的若干数位组成哈希地址 例如：假设有如下关键字（表下标为0~99）
一个数的平方后中间几位同原数的各个位都 相关 可以增加关键字的随机散布。
折叠法
将关键字分成定长的几部分（最后一部 分可以不足定长），然后按照某种约定 将这几部分组合在一起 例如：
对某一图书的关键字ISBN 0-442-20586-4， 可以选择如下hash函数：
① 5864+4220+04 = 10088 ② 5864+0224+04 = 6092 hash(key) = 0088 hash(key) = 6092
哈希表的概念
如果预先知道所查关键字在表中的位置，也就 是说，记录在表中的位置和其关键字之间存在 一种确定的关系，则ASL=0。 具有上述特点的表称为哈希表/散列表 例如：
有1000名学生，其学号为09000~09999。则可用下 标为000~999的顺序表存储。令学号后三位和下标 相同。则不需要经过比较即可确定待查关键字。
查找
查找的基本概念
查找操作和查找结果
关键字（key） 主键（primary key）
查找算法
顺序查找 建立索引 散列存储
查找算法性能评价
ASL = ∑ ( pi × ci )
i =1
n
基于线性表的查找
顺序查找 基于有序顺序表的折半查找 基于索引顺序表的分块查找
顺序查找
顺序表的顺序查找 单链表的顺序查找 顺序查找算法分析
查找
插入
删除
要删除的结点是叶子结点
直接删除
要删除的结点度为1
将其子树直接挂接在parent下
要删除的结点度为2
找到其后继/前驱 用后继/前驱的data替代其data 删除其后继/前驱
性能分析
二叉排序树的ASL和树的状态有关
树的高度越低，查找效率越高
1 21 ASL成功 = ∑ ( pi × ci ) = (1 × 1 + 2 × 2 + 3 × 4 + 4 × 1) = = 2.625 8 8 i =1
n
ASL成功
1 n n +1 8 +1 = ∑i = = = 4.5 2 2 n i =1
平衡二叉树
将树的高度尽量减小 平衡二叉树或者是一棵空树；或者是具 有下列特性的二叉排序树：
它的左子树和右子树也都是平衡二叉树 它的左子树与右子树的高度差的绝对值不大 于1
平衡二叉树的平衡旋转
最小不平衡子树 LL型平衡旋转