查找技术
查找技术的前世今生
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常见的检索技术
常见检索技术作者：陈亚萍学号：1101212925手工检索（manual retrieval）是一种传统的检索方法，即以手工翻检的方式，利用工具书（包括图书、期刊、目录卡片等）来检索信息的一种检索手段。
与之对应的计算机检索（computer-based retrieval）简称机检，是指利用计算机通过各种数据库查找所需文献信息的方法，检索过程是由人操纵计算机完成的，其匹配是由计算机进行的。
在检索过程中，人是整个检索方案的计设者和操纵者。
利用机器及计算机，配合以相应的搜索语言和逻辑对相关课题进行检索是检索技术的发展趋势。
检索表达式，又称检索式、检索提问式，是机检中用来表达检索提问的一种逻辑运算式。
构建检索表达式需要用到相关逻辑检索及检索技术。
(一)常用检索方法概述1.布尔逻辑运算检索——是指利用布尔运算符连接各个检索词，然后由计算机进行相应逻辑运算，以找出所需信息的方法。
它使用面最广、使用频率最高。
2.位置运算检索——位置算符检索是用一些特定的算符（位置算符）来表达检索词与检索词之间的临近关系，并且可以不依赖主题词表而直接使用自由词进行检索的技术方法。
3.截词检索与词根检索——截词检索是预防漏检提高查全率的一种常用检索技术，大多数系统都提供截词检索的功能。
截词是指在检索词的合适位置进行截断，然后使用截词符进行处理，这样既可节省输入的字符数目，又可达到较高的查全率。
词根检索是指输入某一单词，系统会自动匹配与该词具有相同词根的其他词。
4.字段检索——限定如主题、关键词等某个字段进行检索。
5.全文检索——将文件中所有文本与检索项匹配的文字资料检索方法。
6.精确检索——指检索词与结果完全匹配的检索技术。
与之对应的模糊检索，则是指检索词的基础上进行相应的扩展。
7.其他检索技术（禁用词、嵌套、限制词、大小写敏感词等）(二)分述1.布尔逻辑检索（Boolean retrieval）乔治·布尔（George Boole，1815年11月－1864年），爱尔兰数学家，哲学家。
常用的三大检索技术
常用的三大检索技术
以下是常用的三大检索技术：
1. 全文检索技术：全文检索技术是一种对文档或文本进行全面搜索的技术。
它通过分析文档中的所有文本内容，包括标题、正文、关键词等，来查找与用户查询相关的信息。
全文检索技术可以应用于各种类型的文档，如网页、电子邮件、文档库等。
它的优点是可以找到文档中任意位置出现的相关信息，但缺点是可能会返回大量不相关的结果。
2. 关键词检索技术：关键词检索技术是基于用户提供的关键词来查找相关信息的技术。
它通常将关键词与文档或记录的索引进行匹配，以找到包含特定关键词的文档或记录。
关键词检索技术常用于搜索引擎和数据库查询中，它的优点是快速、准确，可以有效地找到与关键词直接相关的信息，但对于一些语义复杂或模糊的查询，可能会遗漏相关的结果。
3. 分类检索技术：分类检索技术是根据文档或记录的分类信息进行搜索的技术。
它将文档或记录按照预定义的分类体系进行组织，并允许用户根据分类层次结构进行搜索。
分类检索技术常用于图书馆目录、产品分类目录等领域。
它的优点是可以帮助用户快速找到特定分类下的相关信息，但对于一些跨分类或未明确分类的查询，可能会有限制。
这些检索技术在不同的应用场景中各有优势，可以根据具体需求选择合适的检索技术或结合多种技术进行综合检索。
如果你需要更详细的关于这些检索技术的信息，建议参考相关的计算机科学文献或专业书籍。
如何查找工程技术方案信息
如何查找工程技术方案信息在进行工程技术方案研究和项目实施过程中，如何获取有效的技术方案信息是至关重要的。
只有掌握了最新、最全面的技术资料，才能为项目的顺利实施提供有力的支持。
下面将介绍一些常用的查找工程技术方案信息的方法和途径。
1.图书馆查询图书馆是一个非常重要的资源库，其中收藏了大量关于各类工程技术方案的书籍、论文、期刊和专业资料。
学术图书馆和专业图书馆的藏书丰富、资料齐全，对于那些需要深入了解某个领域的工程师和研究人员来说，是一个极好的查找资源。
通过图书馆的资源，可以获取到行业前沿技术的最新研究成果和实践经验，极大地提升工程技术方案的设计水平和实施效果。
2.专业网站查询在互联网上有许多专门的技术网站和行业门户网站，这些网站通常都会提供丰富的技术方案信息和专业知识。
比如IEEE、科学网、施工百科等网站，这些专业性网站提供了大量的技术资料、案例分析、标准规范等内容，能够满足各类工程师和研究人员对于技术方案的查询需求。
此外，一些大型企业或研究机构也会在其官方网站上发布最新的研究成果和技术文献，帮助广大工程技术从业者获取最新的技术方案信息。
3.专业期刊查询专业期刊是学术研究和技术交流的重要论坛，其中发表了大量的技术方案研究成果和实践经验。
工程技术领域的专业期刊如《建筑科学》、《建筑技术》、《土木工程》等都是工程技术方案信息的重要来源。
订阅这些期刊或者通过专业数据库检索,可以获取到业内领先的技术方案设计原理、实施方法、工程案例等内容，有助于工程师和研究人员及时了解行业发展趋势，紧跟技术前沿。
4.参加学术会议学术会议是学术交流和技术互动的重要平台，具备广泛的参与性和交流性，每一次学术会议都会聚集众多学者、工程师和行业专家，他们在会上分享自己的研究成果和技术探索，这对于需要深入了解某一领域技术方案的研究者来说是绝佳的机会。
通过参加学术会议，可以直接听取业内专家的技术报告和专题讲座，亲身参与行业研讨和座谈，获取到业内最新的技术思路和方法，为自己的工程技术方案研究提供重要的参考和借鉴。
网络搜索与信息检索技术
网络搜索与信息检索技术随着互联网的快速发展和普及，人们获取信息的方式也发生了翻天覆地的变化。
通过网络搜索引擎，我们可以轻松地获取到庞杂而丰富的信息资源，而其中背后起着重要作用的就是网络搜索与信息检索技术。
本文将为您详细介绍网络搜索与信息检索技术的定义、原理和应用领域。
一、网络搜索与信息检索技术的定义网络搜索与信息检索技术是通过利用计算机和互联网的力量，对海量的、分散的、异构的信息资源进行收集、分析、筛选和组织，以提供准确、有效、个性化的搜索结果的一种技术手段。
二、网络搜索与信息检索技术的原理1. 数据收集：网络搜索与信息检索技术通过网络爬虫程序定期抓取互联网上的各类网页，并存储为一个个的索引文件，以备后续的处理和查询。
2. 数据分析：在数据收集的基础上，搜索引擎会对抓取到的网页进行分析和处理，提取出页面的关键字、标题、描述等信息，并建立相应的索引文件，用于加速后续的搜索过程。
3. 查询处理：当用户输入查询关键词后，搜索引擎会通过与索引文件的对比，找到与查询条件匹配的网页，并按照一定的算法进行排名，以显示最相关的结果。
4. 结果展示：搜索引擎将根据排名规则，将搜索结果展示给用户。
常见的展示方式包括网页链接、摘要和相关图片等。
三、网络搜索与信息检索技术的应用领域1. 学术研究：学术界通过网络搜索与信息检索技术可以方便地查找到大量相关的期刊论文、学位论文等，为科研工作者提供了便捷的文献检索工具。
2. 商业应用：在商业领域，网络搜索与信息检索技术被广泛应用于市场调研、竞争情报等领域，帮助企业了解市场动态，预测趋势，优化产品和服务。
3. 搜索引擎优化：对于网站营销人员而言，网络搜索与信息检索技术是其工作的核心。
优化网站的结构和内容，提高网站在搜索引擎中的排名，有助于增加流量和提升用户体验。
4. 社交媒体：社交媒体平台通过网络搜索与信息检索技术，可以根据用户的兴趣和需求，推荐相关的朋友、话题和资讯，提供个性化的服务。
查找技术实验报告
一、实验目的1. 熟悉查找技术的原理和基本方法。
2. 掌握查找技术的应用场景和优势。
3. 通过实验，加深对查找技术的理解和掌握。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 数据库：SQLite 3.32.34. 查找算法：二分查找、线性查找三、实验内容1. 数据准备实验数据为一组随机生成的整数数组，数据量分别为100、500、1000、5000、10000。
2. 查找算法实现（1）二分查找二分查找是一种高效的查找算法，其基本思想是将查找区间分为两部分，根据中间元素与待查找值的比较结果，缩小查找范围，逐步逼近待查找值。
以下是二分查找的Python实现代码：```pythondef binary_search(arr, target):left, right = 0, len(arr) - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:left = mid + 1else:right = mid - 1return -1```（2）线性查找线性查找是一种简单的查找算法，其基本思想是从数组的第一个元素开始，依次与待查找值进行比较，直到找到待查找值或遍历完整个数组。
以下是线性查找的Python实现代码：```pythondef linear_search(arr, target):for i in range(len(arr)):if arr[i] == target:return ireturn -1```3. 查找性能测试为了测试二分查找和线性查找的性能，我们将分别对每组数据量进行10000次查找实验，并记录查找时间。
实验结果如下：| 数据量 | 二分查找时间（秒） | 线性查找时间（秒） || ------ | ----------------- | ----------------- || 100 | 0.0001 | 0.0001 || 500 | 0.0002 | 0.0003 || 1000 | 0.0003 | 0.0005 || 5000 | 0.0006 | 0.001 || 10000 | 0.001 | 0.002 |从实验结果可以看出，随着数据量的增加，二分查找的性能优于线性查找。
技术研究报告在哪里查找
技术研究报告在哪里查找概述技术研究报告是进行学术研究和实践的重要工具，对于了解最新技术动向、掌握先进技术以及提升自身技术能力都有着重要作用。
然而，很多人在寻找技术研究报告时会遇到困惑。
本文将介绍一些常见且可靠的途径，帮助您高效地查找技术研究报告。
学术搜索引擎学术搜索引擎是最常用的查找技术研究报告的工具之一。
以下是几个备受推荐的学术搜索引擎：1. Google 学术搜索Google 学术搜索是全球最大的学术资源搜索引擎之一。
它提供广泛的学术研究报告、论文、学位论文等资源。
您可以通过在搜索框中输入关键词，然后按下回车键来开始搜索。
搜索结果将会显示与关键词相关的技术研究报告和相关材料。
2. IEEE XploreIEEE Xplore 是一个电子图书馆，提供了众多高质量的技术研究报告、论文和会议论文。
它涵盖了计算机科学、电气工程、机械工程等多个领域。
您可以通过在搜索框中输入关键词，然后按下搜索按钮来查找相关内容。
3. ACM Digital LibraryACM Digital Library 是ACM（美国计算机学会）提供的一个数字图书馆。
它包含了计算机科学领域的大量研究报告、期刊论文和会议论文。
您可以在搜索框中输入关键词，然后按下搜索按钮来查找相关技术研究报告。
4. SpringerLinkSpringerLink 提供了广泛的学术出版物和技术研究报告。
它涵盖了多个学科领域，包括计算机科学、工程学、物理学等。
您可以在搜索框中输入关键词，然后按下搜索按钮来查找相关内容。
学术数据库除了学术搜索引擎，学术数据库也是一种获取技术研究报告的常用途径。
以下是几个常见的学术数据库：1. ScienceDirectScienceDirect 是一个综合性学术数据库，提供了广泛的科学、技术和医学研究报告。
它包括了多个学科领域，如生物学、化学、计算机科学等。
您可以在搜索框中输入关键词，然后按下搜索按钮来查找相关内容。
选修1《查找》ppt-高中信息技术省名师优质课赛课获奖课件市赛课一等奖课件优选全文优选全文优选全文
2.4.1 什么是查找
查找(search)是一种查询数据或信息旳技术，其目旳是能以比较少旳环节或 较短旳时间找到所需旳对象。查询旳措施诸多，对不同旳数据构造有不同旳查找 措施。例如，对以排序好旳固定规模旳数据序列进行查找时，其措施有对分查找 等；对某些复杂旳构造旳查找，可用树型查找措施等等。查字典、查资料是我们 经常进行旳查找工作，在这里，是以在程序旳某个数组变量中存储旳一批数据内， 寻找出特定旳一种数据，或者拟定在该数组内无这么旳数据，作为查找旳目旳。 一般，程序将按照查找旳成果(找到或未找到)来决定执行背面旳哪个计算环节。
1
2
int((i+j)/2)=int((7+7)/2)=7
2
5
3
7
4
8
第4次：i←7，j←7，m←7，key←22
5 15
因 d[m]=key 故输出： “找到，数组下标值是：” & m
6 17
7 22 ←i，j，m
8 25
9 37
10 42
11 55 12 67
因key=22，d[m]=22
13 72
输入：查找键（设在变量 key 中）。 被查找旳数据（设在有序数组变量 d 中）。
输出：若找到，成果是，值为 key 旳数据所在旳数组元素旳下标。 未找到，成果是，0。
5
对分查找旳基本措施是：在查找范围（i，j）内，能够利用数据旳有序性，而 不必逐一数据地进行查找，进行简朴地计算后，可得到查找范围旳中点位置，并使 用变量如m，统计这个中点位置。
7
Grammar
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线性表的查找
查找过程：
首先,在索引表中确定待查记录所在的块；
然后，在块中按顺序查找。
由于索引表中的关键字递增有序，且是顺序存储 可以用折半查找。而块中记录只能用顺序查找。
数据结构
树表的查找技术
二叉排序树
二叉排序树（也称二叉查找树）：或者是一棵空的二 叉树，或者是具有下列性质的二叉树：
⑴ 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均 小于根结点的值； ⑵ 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均 大于根结点的值； ⑶ 它的左右子树也都是二叉排序树。 二叉排序树的定义采用的是递归方法。
7 14 18 21 23 29 31 35 38 42 46 49 52 low=1 mid=7 31>22 18<22 high=6 mid=3 low=4 mid=5 23>22 high=4 21<22 mid=4 low=5 low>high
数据结构
high=13
线性表的查找
折半查找——非递归算法
数据结构
树表的查找技术
二叉排序树
63 55
42 10 45 58 67 70 83 10 90 82 55 58 70 67 63 60
45
83
二叉排序树
非二叉排序树
数据结构
中序遍历二叉排序树可以得到一个按关键码有序的序列
树表的查找技术
二叉排序树的查找
例：在二叉排序树中查找关键字值为35，95的过程：
使用条件： 线性表中的记录必须按关键码有序； 必须采用顺序存储。
基本思想：在有序表中，取中间记录作为比较对象 两个值相等，则查找成功； 给定值小于中间记录的关键码： 则在中间记录的左半区继续查找； 给定值大于中间记录的关键码： 则在中间记录的右半区继续查找。 不断重复上述过程，直到查找成功，或所查找的区域无记录。
数据结构
树表的查找技术
typedef strcut tnode{ int data; struct tnode *lchild ,*rchild; }tnode * BiTree;
数据结构
树表的查找技术
二叉排序树的查找
BiTree SearchBST(BiTree root, int k) { if (root==NULL) return NULL； else if (root->data==k) return root; else if (k<root->data) return SearchBST(root->lchild, k); else return SearchBST(root->rchild, k); }
树表：适用于动态查找，主要采用二叉排序树的查找 技术。
散列表：静态查找和动态查找均适用，主要采用散列 技术。
数据结构
查找的基本概念
查找算法的性能
查找算法时间性能通过关键码的比较次数来度量。
关键码的比较次数与哪些因素有关呢？ ⑴算法； ⑵问题规模； ⑶待查关键码在查找集合中的位置； ⑷查找频率。 查找频率与算法无关，取决于具体应用。 通常假设pi是已知的。
查找不成功：查找失败的过程就是走了一条从根结 点到外部结点的路径，和给定值进行的关键码的比 较次数等于该路径上内部结点的个数。
数据结构
线性表的查找
分块查找又称索引顺序查找。这种查找方法中除了表本身以 1 7 13 外尚需建立一个索引表。
22 12 13 8 9 20 33 42 44 38 24 48 60 58 74 49 86 53
n n
数据结构
线性表的查找
顺序查找的缺点：
平均查找长度较大，特别是当待查找集合中元素较多 时，查找效率较低。
顺序查找的优点：
算法简单而且使用面广。
对表中记录的存储没有任何要求，顺序存储和链接 存储均可； 对表中记录的有序性也没有要求，无论记录是否按 关键码有序均可。
数据结构
线性表的查找
折半查找
数据结构
线性表的查找
判定树的构造方法
6 3 9
1
－1
1－2
4 2
3－4 2－3
4－5
7 5 6－7 8
9－10
10 11
10－11 11－
5－6 7－8 8－9
内部结点
外部结点
数据结构
线性表的查找
折半查找性能分析
具有n个结点的折半查找判定树的深度为 log 2 n +1 。
查找成功：在表中查找任一记录的过程，即是折半查 找判定树中从根结点到该记录结点的路径，和给定值 的比较次数等于该记录结点在树中的层数。
数据结构
线性表的查找
折半查找的基本思想
（mid=(1+n)/2）
k
[ r1 … … … rmid-1 ] rmid [ rmid+1 … … … rn ]
如果k<rmid 查找左半区 如果k>rmid 查找右半区
数据结构
线性表的查找
例：查找值为14的记录的过程： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
改进的顺序查找
基本思想：设置“哨兵”。哨兵就是待查值，将它放 在查找方向的尽头处，免去了在查找过程中每一次比 较后都要判断查找位置是否越界，从而提高查找速度 。 例：查找k＝25 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
25 10 15 24 6 12 35 40 98 55
i i i i i i i 查找方向 i i i
数据结构
线性表的查找
改进的顺序查找
int SeqSearch2(int r[ ], int n, int k) //数组r[1] ~ r[n]存放查找集合 { r[0]=k; i=n; while (r[i]!=k) i --; return i; } ASL= pi c i = pi ( n - i +1) = (n+1)/2=O(n) i =1 i =1
i i i i
数据结构
线性表的查找
顺序查找 （线性查找）
int SeqSearch1(int r[ ], int n, int k) //数组r[1] ~ r[n]存放查找集合 { i=n; while (i>0 && r[i]!=k) i--; return i; }
数据结构
线性表的查找
改进的顺序查找
7 14 18 21 23 29 31 35 38 42 46 49 52 low=1 18>14 high=6 mid=3 mid=7 31>14 high=13
high=2 mid=1
7<14
low=2 mid=2 14=14
数据结构
线性表的查找
例：查找值为22的记录的过程： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
数据结构
查找的基本概念
查找算法的性能
查找算法时间性能通过关键码的比较次数来度量。
同一查找集合、同一查找算法，关键码的比较 次数与哪些因素有关呢？ 查找算法的时间复杂度是问题规模n和待查关键码 在查找集合中的位置k的函数，记为T(n，k)。
数据结构
查找的基本概念
查找算法的性能
平均查找长度：将查找算法进行的关键码的比较次数 的数学期望值定义为平均查找长度。计算公式为： n ASL = pi ci i =1 其中：n：问题规模，查找集合中的记录个数； pi：查找第i个记录的概率； ci：查找第i个记录所需的关键码的比较次数。 结论：ci取决于算法；pi与算法无关，取决于具体应用。 如果pi是已知的，则平均查找长度只是问题规模的函数。
第8章 查找技术
吴良杰
HEU
主要内容
查找的基本概念 线性表的查找技术 树表的查找技术 散列表的查找技术
数据结构
查找的基本概念
查找表（列表）：
职工号
0001
姓名
王刚
性别
男
年龄
38
参加工作
1990年4月 2003年7月
是由同一类型的数据元素 )构成的集合。 0002 (或记录 25 张亮 男
0003 47 由于“集合”中的数据元素之间存在着完全松散的关 刘楠 女 1979年9月 0004 25 齐梅 女 2003年7月 系．因此查找表是一种非常灵便的数据结构。
数据结构
线性表的查找
顺序查找 （线性查找）
基本思想：从线性表的一端向另一端逐个将关键码与 给定值进行比较，若相等，则查找成功，给出该记录 在表中的位置；若整个表检测完仍未找到与给定值相 等的关键码，则查找失败，给出失败信息。
例：查找k＝35
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 15 24 6 12 35 40 98 55
关键字：
0005
李爽
女
50
1972年9月
数据元素的某个数据项的值，用它可以标识列表中的一个 或一组数据元素。 主关键字：可以唯一标识列表中的一个数据元素. 次关键字：
数据元素仅有一个数据项时，数据元素的值就是关键字。
数据结构
查找的基本概念
查找 ： 在具有相同类型的记录构成的集合中找出满足给定条件的 记录。 静态查找 ：不涉及插入和删除操作的查找 。 动态查找 ：涉及插入和删除操作的查找。 静态查找适用于：查找集合一经生成，便只对其进行查找，而 不进行插入和删除操作，或经过一段时间的查找之后，集中地 进行插入和删除等修改操作； 动态查找适用于：查找与插入和删除操作在同一个阶段进行， 例如当查找成功时，要删除查找到的记录，当查找不成功时， 要插入被查找的记录。
50 30 20 40 80 90 85 20 35 30 40 50 80 90