各种查找算法的性能比较测试(顺序查找、二分查找)
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。
五种查找算法总结

五种查找算法总结一、顺序查找条件:无序或有序队列。
原理:按顺序比较每个元素,直到找到关键字为止。
时间复杂度:O(n)二、二分查找(折半查找)条件:有序数组原理:查找过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。
如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。
这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
时间复杂度:O(logn)三、二叉排序树查找条件:先创建二叉排序树:1. 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;2. 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;3. 它的左、右子树也分别为二叉排序树。
原理:在二叉查找树b中查找x的过程为:1. 若b是空树,则搜索失败,否则:2. 若x等于b的根节点的数据域之值,则查找成功;否则:3. 若x小于b的根节点的数据域之值,则搜索左子树;否则:4. 查找右子树。
时间复杂度:四、哈希表法(散列表)条件:先创建哈希表(散列表)原理:根据键值方式(Key value)进行查找,通过散列函数,定位数据元素。
时间复杂度:几乎是O(1),取决于产生冲突的多少。
五、分块查找原理:将n个数据元素"按块有序"划分为m块(m ≤ n)。
每一块中的结点不必有序,但块与块之间必须"按块有序";即第1块中任一元素的关键字都必须小于第2块中任一元素的关键字;而第2块中任一元素又都必须小于第3块中的任一元素,……。
然后使用二分查找及顺序查找。
常用查找算法的分类与特点

常用查找算法的分类与特点在计算机科学中,查找算法是一种用于在数据集合中查找特定元素的方法。
查找算法的效率和性能对于许多应用程序来说至关重要,因为它们直接影响到程序的运行速度和资源使用情况。
本文将介绍一些常见的查找算法,并分析它们的特点和适用场景。
一、顺序查找顺序查找是最简单的查找算法之一。
它的基本思想是从数据集合的开头开始,逐个元素进行比较,直到找到目标元素或者遍历完整个数据集合。
顺序查找的优点是实现简单,对于小型数据集合或者无序数据集合来说,是一种可行的选择。
它不需要对数据进行预处理,也不需要额外的存储空间来保存索引或其他辅助信息。
然而,顺序查找的缺点也很明显。
它的平均查找时间复杂度为O(n),其中 n 是数据集合的大小。
这意味着当数据集合规模较大时,查找效率会非常低。
例如,如果我们要在一个包含 10000 个元素的数组中查找一个特定元素,最坏情况下可能需要比较 10000 次才能找到目标元素。
二、二分查找二分查找是一种在有序数据集合中进行查找的高效算法。
它的基本思想是通过不断将数据集合分成两半,比较目标元素与中间元素的大小,然后确定目标元素可能存在的子集合,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。
二分查找的优点是查找效率高,时间复杂度为 O(log n)。
这使得它在处理大规模有序数据集合时表现出色。
但是,二分查找要求数据集合必须是有序的。
如果数据集合是无序的,需要先进行排序,这会增加额外的时间和空间开销。
此外,二分查找在处理动态数据集合(即经常需要插入和删除元素的数据集合)时不太方便,因为每次插入或删除元素都可能破坏数据的有序性,需要重新进行排序。
三、哈希查找哈希查找是一种通过哈希函数将元素映射到哈希表中的特定位置来实现快速查找的算法。
哈希函数的设计至关重要,一个好的哈希函数能够将元素均匀地分布在哈希表中,减少冲突的发生。
当发生冲突时,通常采用链地址法或开放地址法等解决冲突的策略。
查找排序实验报告

查找排序实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和比较不同的查找和排序算法在性能和效率方面的差异。
通过实际编程实现和测试,掌握常见查找排序算法的原理和应用场景,为今后在实际编程中能够选择合适的算法解决问题提供实践经验。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python,开发环境为 PyCharm。
计算机配置为:处理器_____,内存_____,操作系统_____。
三、实验内容1、查找算法顺序查找二分查找2、排序算法冒泡排序插入排序选择排序快速排序四、算法原理1、顺序查找顺序查找是一种最简单的查找算法。
它从数组的一端开始,依次比较每个元素,直到找到目标元素或者遍历完整个数组。
其时间复杂度为 O(n),在最坏情况下需要遍历整个数组。
2、二分查找二分查找适用于已排序的数组。
它通过不断将数组中间的元素与目标元素进行比较,将查找范围缩小为原来的一半,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),效率较高。
3、冒泡排序冒泡排序通过反复比较相邻的两个元素并交换它们的位置,将最大的元素逐步“浮”到数组的末尾。
每次遍历都能确定一个最大的元素,经过 n-1 次遍历完成排序。
其时间复杂度为 O(n^2)。
4、插入排序插入排序将数组分为已排序和未排序两部分,每次从未排序部分取出一个元素,插入到已排序部分的合适位置。
其时间复杂度在最坏情况下为 O(n^2),但在接近有序的情况下性能较好。
5、选择排序选择排序每次从待排序数组中选择最小的元素,与当前位置的元素交换。
经过 n-1 次选择完成排序。
其时间复杂度为 O(n^2)。
6、快速排序快速排序采用分治的思想,选择一个基准元素,将数组分为小于基准和大于基准两部分,然后对这两部分分别递归排序。
其平均时间复杂度为 O(n log n),在大多数情况下性能优异。
五、实验步骤1、算法实现使用Python 语言实现上述六种查找排序算法,并分别封装成函数,以便后续调用和测试。
查找算法实验报告

查找算法实验报告查找算法实验报告一、引言查找算法是计算机科学中的一个重要概念,它在数据处理和信息检索中起着关键作用。
本实验旨在探究几种常见的查找算法,并对它们的性能进行比较和分析。
二、顺序查找算法顺序查找算法是最简单直观的一种查找方法,它逐个比较待查找元素与数据集中的元素,直到找到匹配项或遍历完整个数据集。
该算法的时间复杂度为O(n),其中n为数据集的大小。
尽管顺序查找算法的效率较低,但在小规模数据集或无序数据集中仍然具有一定的应用价值。
三、二分查找算法二分查找算法是一种高效的查找算法,它要求数据集必须是有序的。
该算法通过将待查找元素与数据集的中间元素进行比较,从而将查找范围缩小一半。
如果中间元素与待查找元素相等,则查找成功;如果中间元素大于待查找元素,则在左半部分继续查找;如果中间元素小于待查找元素,则在右半部分继续查找。
通过不断缩小查找范围,二分查找算法的时间复杂度为O(log n),其中n为数据集的大小。
二分查找算法在大规模有序数据集中具有较高的查找效率。
四、哈希查找算法哈希查找算法是一种基于哈希表的查找方法,它通过将待查找元素映射到哈希表中的一个位置,从而快速定位到目标元素。
哈希查找算法的时间复杂度为O(1),即常数级别。
然而,哈希查找算法对哈希函数的选择和哈希冲突的处理有一定的要求。
如果哈希函数设计不合理或哈希冲突过多,可能会导致查找效率下降。
五、比较与分析在本实验中,我们对上述三种查找算法进行了性能比较和分析。
实验结果表明,在小规模数据集或无序数据集中,顺序查找算法的效率较高;而在大规模有序数据集中,二分查找算法的效率最高。
哈希查找算法虽然具有常数级别的时间复杂度,但在哈希函数和哈希冲突处理上需要额外的开销。
因此,在实际应用中,我们需要根据具体需求选择合适的查找算法。
六、实验总结通过本次实验,我们深入了解了查找算法的原理和应用。
顺序查找算法、二分查找算法和哈希查找算法各具特点,在不同场景下有不同的优劣势。
常见查找算法的优缺点分析

常见查找算法的优缺点分析在计算机科学中,查找算法是一种用于在数据集合中查找特定元素的方法。
不同的查找算法在时间复杂度、空间复杂度和适用场景等方面存在差异。
下面我们就来详细分析几种常见查找算法的优缺点。
首先是顺序查找算法。
这是最简单也是最直观的一种查找方法。
它的基本思路是从数据集合的开头,依次比较每个元素,直到找到目标元素或者遍历完整个集合。
顺序查找的优点在于实现简单,理解容易,对于小型数据集或者无序数据集来说,是一种可行的选择。
而且,它不需要对数据进行预处理,如排序等操作。
然而,其缺点也很明显。
当数据量较大时,顺序查找的效率非常低,因为它的平均时间复杂度为 O(n),其中 n 是数据集合的元素个数。
这意味着,随着数据量的增加,查找所需的时间会线性增长。
接下来是二分查找算法。
这种算法要求数据集合是有序的。
它通过不断将数据集一分为二,比较目标元素与中间元素的大小,从而缩小查找范围,逐步逼近目标元素。
二分查找的优点十分突出。
它的时间复杂度为 O(log n),效率比顺序查找高得多。
在大型有序数据集上,能够显著减少查找时间。
但二分查找也有其局限性。
首先,它要求数据集必须是有序的,如果数据集经常变动,维护有序性的成本可能会很高。
其次,对于小型数据集,由于其实现相对复杂,可能不如顺序查找来得直接和高效。
然后是哈希查找算法。
哈希查找通过将关键码值映射到一个特定的地址,从而实现快速查找。
哈希查找的最大优点就是查找速度极快,平均时间复杂度接近O(1),无论数据集的大小如何。
只要哈希函数设计得好,能够有效地避免冲突,就可以在常数时间内完成查找。
不过,哈希查找也并非完美。
哈希函数的设计是一个关键问题,如果设计不当,可能会导致大量的冲突,从而影响查找效率。
而且,当数据量增加时,可能需要重新调整哈希表的大小,这会带来一定的额外开销。
再说说插值查找算法。
它是二分查找的一种改进,根据要查找的关键字与查找表中最大最小关键字的比较结果,来选择合适的中间值进行比较。
列出常见的查找和排序方法

列出常见的查找和排序方法主题:常见的查找和排序方法查找和排序是计算机科学中最基本和常见的问题之一。
在处理大量数据时,高效的查找和排序算法可以大大提高计算效率和性能。
本文将详细介绍常见的查找和排序方法,并逐步回答与之相关的问题。
一、查找方法1. 顺序查找(Sequential Search):从头到尾逐一比较,直到找到目标元素或搜索结束。
对于无序数据集合,顺序查找是一种简单但低效的方法。
问题1:顺序查找的时间复杂度是多少?- 回答1:顺序查找的时间复杂度为O(n),其中n是数据集合的大小。
2. 二分查找(Binary Search):对有序数据集合,每次将待查找范围缩小一半,直到找到目标元素或搜索结束。
由于每次都可以排除一半的数据,二分查找是一种高效的查找算法。
问题2:二分查找要求数据集合必须有序吗?- 回答2:是的,二分查找要求数据集合必须有序,才能通过每次排除一半的方式进行查找。
3. 散列查找(Hashing):根据关键字直接计算出元素在数据集合中的位置,通过查找该位置的元素来判断是否找到目标元素。
散列查找在理想情况下可以达到常数时间复杂度。
问题3:散列查找的时间复杂度是多少?- 回答3:散列查找的时间复杂度为O(1),但在一些情况下,散列函数可能会产生冲突,导致查找的时间复杂度变为O(n)。
二、排序方法1. 冒泡排序(Bubble Sort):比较相邻的元素,如果顺序不对则交换位置,重复这个过程直到整个数据集合排序完成。
问题4:冒泡排序的时间复杂度是多少?- 回答4:冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),其中n是数据集合的大小。
2. 插入排序(Insertion Sort):将数据集合分为已排序和未排序两部分,逐个将未排序元素插入已排序部分的合适位置,直到整个数据集合排序完成。
问题5:插入排序有什么优化方法?- 回答5:可以使用二分查找找到插入位置,从而减少比较和移动的次数,提高插入排序的效率。
查找算法学习常用的查找算法及其时间复杂度

查找算法学习常用的查找算法及其时间复杂度查找算法是计算机科学中非常重要的一种算法,它用于在一组数据中查找指定的元素。
在实际应用中,我们经常需要对大量数据进行查找操作,因此了解不同的查找算法及其时间复杂度对于提高查找效率至关重要。
本文将介绍几种常用的查找算法,并分析它们的时间复杂度。
一、顺序查找算法顺序查找算法是最简单的一种查找算法,也被称为线性查找算法。
它的基本思想是从数据的起始位置开始,一个一个地比较待查找元素和数据中的元素,直到找到匹配的元素或者遍历完所有的元素。
顺序查找算法的时间复杂度为O(n),其中n表示数据的规模。
由于它需要逐个比较元素,因此在数据规模较大时,效率较低。
二、二分查找算法二分查找算法,也被称为折半查找算法,是一种高效的查找算法。
它的前提是数据必须有序。
基本思想是将待查找的值与中间元素进行比较,如果相等则返回位置,如果不相等则根据大小关系决定继续在左半部分或右半部分进行查找,直到找到匹配的元素或者确定不存在。
二分查找算法的时间复杂度为O(log n),其中n表示数据的规模。
由于每次查找都将数据规模减半,因此效率非常高。
但是它要求数据必须有序,如果数据无序,需要先进行排序操作。
三、哈希查找算法哈希查找算法是一种常用的查找算法,通过哈希函数将待查找的元素映射到一个桶中,然后在桶中进行查找操作。
它的特点是查找的速度非常快,不受数据规模的影响。
哈希查找算法的时间复杂度近似为O(1),其中1表示常数时间。
但是它的缺点是需要额外的存储空间来构建哈希表,并且需要解决哈希冲突的问题。
四、二叉查找树算法二叉查找树算法是一种基于二叉树的查找算法,它的特点是左子树的所有节点值小于根节点的值,右子树的所有节点值大于根节点的值。
基于这个特点,可以通过比较待查找元素和当前节点的值来确定查找的方向。
二叉查找树算法的时间复杂度取决于树的高度,如果树的高度为h,则查找的时间复杂度为O(h)。
当二叉查找树退化成链表时,树的高度为n,其中n表示节点的个数,此时查找的时间复杂度为O(n)。
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return (diguisearch(a+Mid+1,n-Mid,key));//在右边的更大的范围内查找
}
//二分法非递归
int feidiguisearch(int a[],int n,int key)/*数组a[1] ~ a[n]存放查找集合,n是数组中元素的个数(即查找表的长度),key是要查找的元素*/
4.2.4
改进后的二分查找算法思路:若k不等于a[mid],则同时改变low和high的值,使下一次的啊[low]与k之间的距离尽可能等于k与a[high]之间的距离,为下一次的二分查找k成功提供最大的可能。伪代码如下:
(1)low=0;high=n-1
(2)Index=1
(3)Mid=(high+low)/2
在数据结构课程中,我们已经学过了几种查找算法,比较有代表性的有顺序查找(蛮力查找),二分查找(采用分治技术),哈希查找(理论上来讲是最好的查找方法)。
第二章:算法定义(
2.1
三种查找都是以整形数组作为主要的数据结构,如Int a[n]。我们主要测试的是算法的性能,并不是仅仅对算法的查找,以数组作为主要的数据结构能满足实验的要求。
else if (key>a[mid])
low=mid+1;//在后半区间查找
else
high=mid-1;//在前半区间查找
}
return -1;//查找失败
}
void main()
{
int n=200; //定义一个变量n,n=200
int a[200]; //定义一个数组a[],数组里数的个数是200
返回:寻找出给定值。
伪代码如下:
int search(int a[],int n,int k)//查找表放在数组a中,n是查找表中元;//选择查找的最大的范围
Mid=(Low+High)/2;
if ((Low>=High)||(n==-1)) return -1;//数字-1表示没有结果
算法设计与分析
各种查找算法的性能测试
摘要
在计算机许多应用领域中,查找操作都是十分重要的研究技术。查找效率的好坏直接影响应用软件的性能,而查找算法又分静态查找和动态查找。
我们设置待查找表的元素为整数,用不同的测试数据做测试比较,长度取固定的三种,对象由随机数生成,无需人工干预来选择或者输入数据。比较的指标为关键字的查找次数。经过比较可以看到,当规模不断增加时,各种算法之间的差别是很大的。这三种查找方法中,顺序查找是一次从序列开始从头到尾逐个检查,是最简单的查找方法,但比较次数最多,虽说二分查找的效率比顺序查找高,但二分查找只适用于有序表,且限于顺序存储结构。
int key=59;
srand((unsigned)time(NULL)); /*初始化随机函数种子,這句是拿系统时间作为种子,由于时间是变化的,种子变化,可以产生不相同的随机数*/
for(int i=0;i<n;i++)//初始化变量i的值为0,当i=0时执行循环,在每次循环后i执行加1操作
{
a[i]=rand()%100; //随机数的取值从0到100之间
printf("%d",key);//输出要查找的元素,即key
end=clock();//停止记录时间
duration=(double)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC; //求时间差并把时间差记录在duration中
printf("\nthe SeqSearch time is=%f seconds\n",duration); //输出时间差,也就是计算所用的时间
{
Low=0;
high=n-1; //置区间初值
while(low<high)
{
mid=(low+high)/2;
if (key==a[mid])
return mid;//查找成功
else
if (key>a[i])
low=middle+1;//在后半区间查找
else
high=middle-1;//在前半区间查找
在实验过程中我们在同规模5000的情况下把key值取了10、25、120、477、5000;取這些值是想看看在查找值不一的情况下所用时间的不同。经过实验发现无论key取值多少三种查找时间依旧相同。
实验中我们所预期的结果是:输入不同的规模,根据随机数的产生,三种查找方法都会出现相应的时间。可是,实验过程中,随机数的原因,很多次测量都是0,就只有极少数的情况下会出现时间,而且出现的时间都很小,都是0.001或者0.002。
}
/*for(int b=0;b<n;b++)
{
printf("%d ",a[b]);
}*/
clock_t start,end; //声明时间变量
double duration; //声明用于记录时间的变量
start=clock();//开始记录时间
SeqSearch(a,n,key);//计算直接查找规模为n的时候用的时间
else if (a[Mid]==k) return Mid; //找到要查找的元素
else if (a[Mid]>g)
return (search(a,Mid-1,g));//需要在左边的更小的范围内查找
else
return (search(a+Mid+1,n-Mid,g));//在右边的更大的范围内查找
start=clock();//开始记录时间
diguisearch(a,n,key); //计算二分递归查找规模为n的时候用的时间
{
int i;//定义了一个整形变量i
i=n;//从后往前把表中的元素与要查找的元素进行比较
while (i>0 && a[i]!=key)/*当i大于0并且目前找到的元素和要找的元素不相等,则执行下一条语句*/
i--;
return i;//i的值为0则没找到,为非0则i为要查找元素的位置
}
/*二分查找的递归*/
{
i=n;//从后往前把表中的元素与要查找的元素进行比较
while (i>0 && r[i]!=k)
i--;
return i;//i的值为0则没找到,为非0则i为要查找元素的位置
}
算法:二分查找(递归)法
目的:在给定的集合(或者是多重集,允许多个元素具有相同的值)中找寻一个给定的值。
前提:给定一给定一个集合(或多重集)(A1、A2、A3、A4.....An)。
10
25
120
477
5000
顺序查找
0
0
0
0
0
二分查找(递归)
0
0
0
0
0
二分查找(非递归)
0
0
0
0
0
3.2
在测试过程中n的值取了30、80、200、2000、10000;取这些值是因为我想测试在随机数多少不一的情况下所用时间的区别。经过实验发现查找过程中三种查找方法都很迅速,但当数字增大时还是有些差别,顺序查找用时最多。
(4)While ( low<=high and index=-1)
(5)If k<[mid]
(6){high=mid-1
(7)Low=high-2*pos1}
(8)Else if x>a[mid]
(9)Low=mid+1
(10)High=low+2*pos2
(11)Else index=mid
(12)Return index
}
return 0;//查找失败
}
第三章:测试结果(
3.1
实验项目二各种查找算法的性能测试(数据数多少不同时用时)数据
30
80
200
2000
10000
顺序查找
0
0
0
0.0015
0.002
二分查找(递归)
0
0
0
0
0.001
二分查找(非递归)
0
0
0
0
0
实验项目二各种查找算法的性能测试(查找值不同时用时)数据
Mid=(Low+High)/2;
if ((Low>=High)||(n==-1)) return -1;//数字-1表示没有结果
else if (a[Mid]==key) return Mid; //找到要查找的元素
else if (a[Mid]>key)
return (diguisearch(a,Mid-1,key));//需要在左边的更小的范围内查找
第四章:分析和讨论
4.1
4.1.1
从表的一端向另一端逐个进行记录的关键字和给定值(要查找的元素)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,找到所查找记录;反之,若直至第一个记录,其关键字和给定值比较都不等,则表明表中没有所查记录,查找不成功。
4.2.2
由于顺序查找是从表的一端向另一端逐个进行记录的关键字和给定值的比较,对于n个元素的表,不成功的比较次数为n,查找成功:最好的情况为1次,最差的情况为n次,所以查找成功时的平均查找长度为(n+1)/2,且顺序查找的时间复杂度为O(n)。
int diguisearch(int a[],int n,int key)//数组a[1] ~ a[n]存放查找集合,n是数组中元素的个数(即查找表的长度),key是要查找的元素
{
int High,Low,Mid;//定义了整形变量High,Low,Mid