数据结构 第10章 查找
10.3
树表的查找
当表的插入或删除操作频繁时,为维护表的有
序性,需要移动表中很多记录。这种由移动记录引
起的额外时间开销,就会抵消二分查找的优点。也
就是说,二分查找只适用于静态查找表。若要对动
态查找表进行高效率的查找,可采用下面介绍的几
种特殊的二叉树或树作为表的组织形式,在这里将 它们统称为树表。下面将分别讨论在这些树表上
顺序查找的算法如下(在顺序表R[0..n-1]中查找关 键字为k的记录,成功时返回找到的记录位臵,失败时返 回-1)：
int SeqSearch(SeqList R,int n,KeyType k)
{ int R[i].key!=k) i++; /*从表头往后找*/ if (i>=n) return -1;
二分查找过程可用二叉树来描述,我们把当前
查找区间的中间位臵上的记录作为根,左子表和右
子表中的记录分别作为根的左子树和右子树,由此
得到的二叉树,称为描述二分查找的判定树或比较 树。
< 2 < 0 = = > 3 > 1 < 0～1 = > 1～2 < 2～3 < 3～4 = > 4 =
5 =
> 8 < 6 = =
索引表的数据类型定义如下：
#define MAXI <索引表的最大长度>
typedef struct
{ KeyType key; /*KeyType为关键字的类型*/
int link;
} IdxType;
/*指向对应块的起始下标*/
typedef IdxType IDX[MAXI];
/*索引表类型*/
}
return -1; }
若以二分查找来确定块,则分块查找成功时的 平均查找长度为：
ASLblk s1 s ASLbn ASLsq log2 (h 1) 1 log2 (n / s 1) 2 2
若以顺序查找确定块,则分块查找成功时的平 均查找长度为：
ASL blk b 1 s 1 s 2 2s n ASLbn ASLsq 2 2 2s
10.2.1
顺序查找
顺序查找是一种最简单的查找方法。 它的基本思路是：从表的一端开始,顺序扫描线性表, 依次将扫描到的关键字和给定值k相比较,若当前扫描
到的关键字与k相等,则查找成功；若扫描结束后,仍未
找到关键字等于k的记录,则查找失败。
例如,在关键字序列为{3,9,1,5,8,10,6,7,2,4}的线性 表查找关键字为6的元素。 顺序查找过程如下：
开始: 3 9 1 5 8 10 6 7 2 4
第1次比较: 3 9 1 5 8 10 6 7 i=0 第2次比较: 3 9 1 5 8 10 6 7 i=1 第3次比较: 3 9 1 5 8 10 6 7 i=2 第4次比较: 3 9 1 5 8 10 6 7 i=3 第5次比较: 3 9 1 5 8 10 6 7 i=4 第6次比较: 3 9 1 5 8 10 6 7 i=5 第7次比较: 3 9 1 5 8 10 6 7 i=6 查找成功,返回序号6 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4
ASLunsucc ＝ 43 84 ＝3.67 12
10.2.3
分块查找
分块查找又称索引顺序查找,它是一种性能介于 顺序查找和二分查找之间的查找方法。 它要求按如下的索引方式来存储线性表：将表 R[0..n-1]均分为b块,前b-1块中记录个数为s=n/b,最 后一块即第b块的记录数小于等于s；每一块中的关键 字不一定有序,但前一块中的最大关键字必须小于后 一块中的最小关键字,即要求表是“分块有序”的； 抽取各块中的最大关键字及其起始位臵构成一个索 引表IDX[0..b-1],即IDX[i](0≤i≤b-1)中存放着第i块的 最大关键字及该块在表R中的起始位臵。由于表R是 分块有序的,所以索引表是一个递增有序表。
n
查找成功时的平均比较次数约为表长的一半 。
10.2.2 二分查找
二分查找也称为折半查找要求线性表中的结点必
须己按关键字值的递增或递减顺序排列。它首先用要
查找的关键字k与中间位臵的结点的关键字相比较,这 个中间结点把线性表分成了两个子表,若比较结果相 等则查找完成;若不相等,再根据k与该中间结点关键 字的比较大小确定下一步查找哪个子表,这样递归进
> 9 =
< -∞～-1
< 5～6 > 4～5
> 7 < = > 7～8
< 8～9
> 10 < = >
6～7
9～10
10～∞
R[0..10]的二分查线的判定树(n=11)
例 10.1 对 于 给 定 11 个 数 据 元 素 的 有 序 表 {2,3,10,15,20,25,28,29,30,35,40},采用二分查找,试 问： (1)若查找给定值为20的元素,将依次与表中哪 些元素比较？
10.2
线性表的查找
在表的组织方式中,线性表是最简单的一种。三种 在线性表上进行查找的方法：
(1) 顺序查找 (2) 二分查找
(3) 分块查找。
因为不考虑在查找的同时对表做修改,故上述三种 查找操作都是在静态查找表上实现的。
查找与数据的存储结构有关,线性表有顺序和链式
两种存储结构。本节只介绍以顺序表作为存储结构时 实现的顺序查找算法。定义被查找的顺序表类型定义 如下：
有n个记录的表中找出关键字等于k的记录。若找到,
则查找成功,返回该记录的信息或该记录在表中的位 臵；否则查找失败,返回相关的指示信息。
采用何种查找方法?
(1) 使用哪种数据结构来表示“表”,即表中记 录是按何种方式组织的。 (2) 表中关键字的次序。是对无序集合查找还 是对有序集合查找? 若在查找的同时对表做修改运算(如插入和 删除),则相应的表称之为动态查找表,否则称之为 静态查找表。
行下去,直到找到满足条件的结点或者该线性表中没
有这样的结点。
例如,在关键字有序序列{2,4,7,9,10,14,18,26,32,40} 中采用二分查找法查找关键字为7的元素。 二分查找过程如下：
开始: 2 4 7 9 10 14 18 26 32 40 low=0 high=9 mid=(0+9)/2=4 第1次比较: 2 4 7 9 10 14 18 26 32 40 low=0 high=3 mid=(0+3)/2=1 第2次比较: 2 4 7 9 10 14 18 26 32 40 low=2 high=3 mid=(2+3)/2=2 第3次比较: 2 4 7 9 10 14 18 26 32 40 R[2].key=7 查找成功,返回序号2
第10章
10.1 10.2 10.3 10.4
查找
查找的基本概念 线性表的查找 树表的查找 哈希表查找
本章小结
10.1
查找的基本概念
被查找的对象是由一组记录组成的表或文件,而每
个记录则由若干个数据项组成,并假设每个记录都有
一个能惟一标识该记录的关键字。
在这种条件下,查找的定义是：给定一个值k,在含
#define MAXL <表中最多记录个数>
typedef struct
{ KeyType key; InfoType data; } NodeType; typedef NodeType SeqList[MAXL]; /*顺序表类型*/ /*KeyType为关键字的数据类型*/ /*其他数据*/
进行查找和修改操作的方法。
10.3.1
二叉排序树
二叉排序树(简称BST)又称二叉查找(搜索)树, 其定义为：二叉排序树或者是空树,或者是满足如 下性质的二叉树： (1) 若它的左子树非空,则左子树上所有记录的 值均小于根记录的值； (2) 若它的右子树非空,则右子树上所有记录的 值均大于根记录的值； (3) 左、右子树本身又各是一棵二叉排序树。
例如,设有一个线性表,其中包含25个记录,其关键字序列 为{8,14,6,9,10,22,34,18,19,31,40,38,54,66, 46,71,78,68,80,85, 100, 94,88,96,87}。假设将25个记录分为5块,每块中有5个记 录,该线性表的索引存储结构如下图所示。
14 0
由于查找运算的主要运算是关键字的比较,所以通
常把查找过程中对关键字需要执行的平均比较次数(也 称为平均查找长度)作为衡量一个查找算法效率优劣的 标准。平均查找长度ASL(Average Search Length)定义 为：
ASL p i c i
i 1 n
其中,n是查找表中记录的个数。pi是查找第i个记 录的概率,一般地,均认为每个记录的查找概率相等,即 pi=1/n(1≤i≤n),ci是找到第i个记录所需进行的比较次数。
34 5
66 10
85 15
100 key 20 link
8 14 6 9 10 22 34 18 19 31 40 38 54 66 46 71 78 68 80 85 100 94 88 96 87 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
(2)若查找给定值为26的元素,将依次与哪些元 素比较？
(3)假设查找表中每个元素的概率相同,求查找 成功时的平均查找长度和查找不成功时的平均查 找长度。
25 10 30
二分查 找判定 树
2
15
28
35
3
20
29
40
(1) 若 查 找 给 定 值为20的元素,依次 与 表 中 25,10,15,20 元素比较,共比较4 次。
数据结构第十章习题课
1．下列排序算法中，其中（）是稳定的。
A. 堆排序，冒泡排序B. 快速排序，堆排序C. 直接选择排序，归并排序D. 归并排序，冒泡排序2．若需在O(nlog2n)的时间内完成对数组的排序，且要求排序是稳定的，则可选择的排序方法是（）。
A. 快速排序B. 堆排序C. 归并排序D. 直接插入排序3．排序趟数与序列的原始状态有关的排序方法是( )排序法。
A．插入 B. 选择 C. 冒泡 D. 快速4．对一组数据（84，47，25，15，21）排序，数据的排列次序在排序的过程中的变化为（1）84 47 25 15 21 （2）15 47 25 84 21 （3）15 21 25 84 47 （4）15 21 25 47 84 则采用的排序是( )。
A. 选择B. 冒泡C. 快速D. 插入5．对序列{15，9，7，8，20，-1，4}进行排序，进行一趟后数据的排列变为{4，9，-1，8，20，7，15}；则采用的是（）排序。
A. 选择B. 快速C. 希尔D. 冒泡6．若上题的数据经一趟排序后的排列为{9，15，7，8，20，-1，4}，则采用的是（）排序。
A．选择 B. 堆 C. 直接插入 D. 冒泡7．在文件“局部有序”或文件长度较小的情况下，最佳内部排序的方法是（）A．直接插入排序B．冒泡排序C．简单选择排序8．下列排序算法中，（）算法可能会出现下面情况：在最后一趟开始之前，所有元素都不在其最终的位置上。
A. 堆排序B. 冒泡排序C. 快速排序D. 插入排序9. 下列排序算法中，占用辅助空间最多的是：( )A. 归并排序B. 快速排序C. 希尔排序D. 堆排序10．用直接插入排序方法对下面四个序列进行排序（由小到大），元素比较次数最少的是（）。
A．94,32,40,90,80,46,21,69 B．32,40,21,46,69,94,90,80C．21,32,46,40,80,69,90,94 D．90,69,80,46,21,32,94,4011. 若用冒泡排序方法对序列{10,14,26,29,41,52}从大到小排序，需进行（）次比较。
数据结构-第十章-内部排序
0
1
2
3
4
5
6
7
8
i=5
MAXINT 49 2 3
MAXINT 49 6 3 MAXINT 49 6 3 MAXINT 49 6 8
38 1
38 1 38 1 38 1
65 97 5 0
65 5 65 5 65 5 97 0 97 0 97 0
76 4
76 4 76 4 76 4
13
27
49
i=6
最坏情况下,待排记录按关键字非递增有序 排列（逆序）时，第 i 趟时第 i＋1 个对象 必须与前面 i 个对象都做排序码比较, 并且 每做1次比较就要做1次数据移动。总比较 次 数 为 (n+2)(n-1)/2 次 ， 总 移 动 次 数 为 (n+4)(n-1)/2。 在平均情况下的排序码比较次数和对象移 动次数约为 n2/4。因此，直接插入排序的 时间复杂度为 O(n2)。 直接插入排序是一种稳定的排序方法。
折半插入排序 (Binary Insertsort)
基本思想 既然每个要插入记录之前的纪录 已经按关键字有序排列，在查找插入位 臵时就没有必要逐个关键字比较，可以 使用折半查找来实现。由此进行的插入 排序称之为折半插入排序。
折半插入排序的算法
void BInsertSort (SqList &L){ for (i=2;i<=L.length;++i){ L.r[0]=L.r[i]; low=1;high=i-1; //查找范围由1到i-1 while(low<=high){ m=(low+high)/2; if LT(L.r[0].key,L.r[m].key) high=m-1; else low=m+1; }//while 折半查找 for (j=i-1;j>=high+1;--j) L.r[j+1]=L.r[j]; //折半查找结束后high+1位臵即为插入位臵 L.r[high+1]=L.r[0]; }//for }//BInsertSort
查找 数据结构讲义
ASL blk
s1 s ASL bn ASL sq log 2 (h 1) 1 log 2 (n / s 1) 2 2
若以顺序查找确定块，则分块查找成功时的平 均查找长度为：
ASL ASL bn ASL sq blk
b 1 s 1 s 2s n 2 2 2s
low=0 high=3 第2次比较: 2 4 7 9 10 14 18
mid=(0+3)/2=1 26 32 40
low=2
第3次比较: 2 4 7
high=3
9 10 14 18 26
mid=(2+3)/2=2
32 40
R[2].key=7 查找成功，返回序号2
其算法如下(在有序表R[0..n-1]中进行二分查找， 成功时返回记录的位置，失败时返回-1)：
二分查找过程可用二叉树来描述，我们
把当前查找区间的中间位置上的记录作为根，
左子表和右子表中的记录分别作为根的左子
树和右子树，由此得到的二叉树，称为描述
二分查找的判定树或比较树。
<
5 =
>
< 0 = > 1 < = >
2 =
> 3 < = >
2～3
8 < =
6 < = >
5～6
> 9 < = > 10 < = >
采用二分查找索引表的分块查找算法如下(索引表I的长度 为m)：
int IdxSearch(IDX I， int m， SeqList R， int n， KeyType k)
{
int low=0，high=m-1，mid，i;
数据结构查找表
如何进行查找
在一个结构中查找某个数据元素的过程，依赖于数据 元素在结构中的地位，即依赖于数据元素的组织关系 （人为的）。
在计算机中进行查找的方法随数据结构不同而不同。 即随查找表的不同而不同。
9.1 静态查找表
顺序表的查找 有序表的查找 静态树表的查找
查找表的结构 查找过程描述 查找性能分析 查找方法比较
n ASLbs log 2 ( 1) 1 s
9.2 动态查找表
动态查找表的ADT
动态查找表的特点是，表结构本身是在查找过程中动态生成的。即， 对于给定值key，若表中存在其关键字等于key的记录，则查找成 功返回；否则，插入关键字等于key的记录。
P226: SearchDSTable(DT，key )； InsertDSTable(&DT，e )； DeleteDSTable(&DT, e )；
给定值进行比较的关键字个数最多也不超过log2 n 1
折半查找的ASL
假设有序表的长度为n=2h-1，则描述折半查找的判定树是深度 为h的满二叉树。 该树中层次为1的结点有1个，层次为2的结点有2个，…，层次 为h的结点有2h-1个。 假设有序表中每个记录的查找概率相等(Pi = 1/n)。
05 low 13 19 21 37 56 64 75 80 88 92 high
mid
high low
mid (low high) / 2
例子
给定值key = 21的查找过程: 给定值key = 85的查找过程:
下界low>上界high，查找不成功。
int Search_Bin( SSTable ST，KeyType key ){ low = 1; high = ST.length; while( low <= high ){ mid = ( low + high ) /2; if EQ( key , ST.elem[mid].key ) return mid; else if LT( key , ST.elem[mid].key ) high = mid-1; else low = mid +1; } return 0; }
数据结构-查找
数据结构-查找写在前⾯：这些内容是以考研的⾓度去学习和理解的，很多考试中需要⽤到的内容在实际应⽤中可能⽤不上，⽐如其中的计算问题，但是如果掌握这些东西会帮你更好的理解这些内容。
这篇关于查找的博客也只是⽤来记录以便于后续复习的，所以很多地⽅只是浅谈，并没有代码的实现如果有缘发现这篇⽂章想要深⼊了解或者因为作者表达能⼒差⽽看不懂以及有错的地⽅，欢迎留⾔指出来，我会尽快去完善的，期待有缘⼈内容多和杂，如果有机会我进⼀步进⾏梳理，将其重新梳理⼀⽚⽂章(会更注重于代码)本来只是想简单写⼀下的，但是不⼩⼼就get不到重点了本来打算等逐步完善和优化后再发出来的，但那样继续往前总感觉有所顾及，所以就先给这⼏天查找的复习暂时告⼀段落吧。
导学概览总体(⼀)概念查找：在数据集合中查找特定元素的过程查找表(查找结构)：同⼀类型数据元素构成的集合静态查找表:只涉及查找，不存在修改适⽤：顺序查找，折半查找，散列查找等动态查找表:动态插⼊和删除，对查找表进⾏修改适⽤：⼆叉排序树，散列查找等所有数据结构都可以看作是查找表，对于折半查找和顺序查找这些都属于查找算法关键字：数据元素中唯⼀标识该元素的某数据项的值主关键字：此关键字能唯⼀表⽰⼀个数据元素次关键字：此关键字⽤以识别若⼲记录(⼀对多)说明：在查找表中每个数据元素就相当于⼀条记录，包含有不同的数据项，例如拿学⽣为例，⼀个学⽣作为数据元素，那么学号，⾝⾼，姓名就是这个元素中的数据项，每个学⽣都有特定的学号，因此学号可以作为关键字。
(当然如果数据项包含⾝份证号，你⽤⾝份证号⾛位关键字也可以)0x01平均查找长度(重点注意：作为查找算法效率衡量的主要指标，那么查找算法的性能分析肯定是重点分析平均查找长度的，因此必须熟练掌握。
提⼀嘴，算法效率的度量前⾯学过时间和空间复杂度，但是算法效率的度量不是只取决于时间和空间复杂度，针对不同的算法还可能会有其他⼀些辅助度量，如查找算法中的平均查找长度。
数据结构教材 出版社： 清华大学出版社 作者： 严蔚敏吴伟民 ISBN ...
数据结构教材出版社：清华大学出版社作者：严蔚敏吴伟民ISBN ：978-7-302-02368-5目录第1章绪论1.1 什么是数据结构1.2 基本概念和术语1.3 抽象数据类型的表现与实现1.4 算法和算法分析第2章线性表2.1 线性表的类型定义2.2 线性表的顺序表示和实现2.3 线性表的链式表示和实现2.4 一元多项式的表示及相加第3章栈和队列3.1 栈3.2 栈的应有和举例3.3 栈与递归的实现3.4 队列3.5 离散事件模拟第4章串4.1 串类型的定义4.2 串的表示和实现4.3 串的模式匹配算法4.4 串操作应用举例第5章数组和广义表5.1 数组的定义5.2 数组的顺序表现和实现5.3 矩阵的压缩存储5.4 广义表的定义5.5 广义表的储存结构5.6 m元多项式的表示5.7 广义表的递归算法第6章树和二叉树6.1 树的定义和基本术语6.2 二叉树6.2.1 二叉树的定义6.2.2 二叉树的性质6.2.3 二叉树的存储结构6.3 遍历二叉树和线索二叉树6.3.1 遍历二叉树6.3.2 线索二叉树6.4 树和森林6.4.1 树的存储结构6.4.2 森林与二叉树的转换6.4.3 树和森林的遍历6.5 树与等价问题6.6 赫夫曼树及其应用6.6.1 最优二叉树（赫夫曼树）6.6.2 赫夫曼编码6.7 回溯法与树的遍历6.8 树的计数第7章图7.1 图的定义和术语7.2 图的存储结构7.2.1 数组表示法7.2.2 邻接表7.2.3 十字链表7.2.4 邻接多重表7.3 图的遍历7.3.1 深度优先搜索7.3.2 广度优先搜索7.4 图的连通性问题7.4.1 无向图的连通分量和生成树7.4.2 有向图的强连通分量7.4.3 最小生成树7.4.4 关节点和重连通分量7.5 有向无环图及其应用7.5.1 拓扑排序7.5.2 关键路径7.6 最短路径7.6.1 从某个源点到其余各顶点的最短路径7.6.2 每一对顶点之间的最短路径第8章动态存储管理8.1 概述8.2 可利用空间表及分配方法8.3 边界标识法8.3.1 可利用空间表的结构8.3.2 分配算法8.3.3 回收算法8.4 伙伴系统8.4.1 可利用空间表的结构8.4.2 分配算法8.4.3 回收算法8.5 无用单元收集8.6 存储紧缩第9章查找9.1 静态查找表9.1.1 顺序表的查找9.1.2 有序表的查找9.1.3 静态树表的查找9.1.4 索引顺序表的查找9.2 动态查找表9.2.1 二叉排序树和平衡二叉树9.2.2 B树和B+树9.2.3 键树9.3 哈希表9.3.1 什么是哈希表9.3.2 哈希函数的构造方法9.3.3 处理冲突的方法9.3.4 哈希表的查找及其分析第10章内部排序10.1 概述10.2 插入排序10.2.1 直接插入排序10.2.2 其他插入排序10.2.3 希尔排序10.3 快速排序10.4 选择排序10.4.1 简单选择排序10.4.2 树形选择排序10.4.3 堆排序10.5 归并排序10.6 基数排序10.6.1 多关键字的排序10.6.2 链式基数排序10.7 各种内部排序方法的比较讨论第11章外部排序11.1 外存信息的存取11.2 外部排序的方法11.3 多路平衡归并的实现11.4 置换一选择排序11.5 最佳归并树第12章文件12.1 有关文件的基本概念12.2 顺序文件12.3 索引文件12.4 ISAM文件和VSAM文件12.4.1 ISAM文件12.4.2 VSAM文件12.5 直接存取文件（散列文件）12.6 多关键字文件12.6.1 多重表文件12.6.2 倒排文件附录A 名词索引附录B 函数索引参考书目。
数据结构第九、十章 作业答案
第九章 查找一、填空题1. 在数据的存放无规律而言的线性表中进行检索的最佳方法是 顺序查找（线性查找） 。
2. 线性有序表（a 1，a 2，a 3，…，a 256)是从小到大排列的，对一个给定的值k ，用二分法检索表中与k 相等的元素，在查找不成功的情况下，最多需要检索 8 次。
设有100个结点，用二分法查找时，最大比较次数是 7 。
3. 假设在有序线性表a[1..20]上进行折半查找，则比较一次查找成功的结点数为1；比较两次查找成功的结点数为 2 ；比较四次查找成功的结点数为 8 ,其下标从小到大依次是1,3,6,8,11,13,16,19______，平均查找长度为 3.7 。
解：显然，平均查找长度＝O （log 2n ）<5次（25）。
但具体是多少次，则不应当按照公式)1(log 12++=n nn ASL 来计算（即（21×log 221）/20＝4.6次并不正确！）。
因为这是在假设n ＝2m -1的情况下推导出来的公式。
应当用穷举法罗列：全部元素的查找次数为＝（1＋2×2＋4×3＋8×4＋5×5）＝74； ASL ＝74/20=3.7 ！！！ 4．折半查找有序表（4，6，12，20，28，38，50，70，88，100），若查找表中元素20，它将依次与表中元素 28，6，12，20 比较大小。
5. 在各种查找方法中，平均查找长度与结点个数n 无关的查找方法是 散列查找 。
6. 散列法存储的基本思想是由 关键字的值 决定数据的存储地址。
7. 有一个表长为m 的散列表，初始状态为空，现将n （n<m ）个不同的关键码插入到散列表中，解决冲突的方法是用线性探测法。
如果这n 个关键码的散列地址都相同，则探测的总次数是 n(n-1)/2=（ 1＋2＋…＋n-1） 。
(而任一元素查找次数 ≤n-1)8、设一哈希表表长M 为100 ，用除留余数法构造哈希函数，即H （K ）=K MOD P （P<=M ）, 为使函数具有较好性能，P 应选（ 97 ）9、在各种查找方法中，平均查找长度与结点个数无关的是哈希查找法 10、对线性表进行二分查找时，要求线性表必须以 顺序 方式存储，且结点按关键字有序排列。
数据结构第九、十章 作业答案
第九章 查找一、填空题1. 在数据的存放无规律而言的线性表中进行检索的最佳方法是 顺序查找（线性查找） 。
2. 线性有序表（a 1，a 2，a 3，…，a 256)是从小到大排列的，对一个给定的值k ，用二分法检索表中与k 相等的元素，在查找不成功的情况下，最多需要检索 8 次。
设有100个结点，用二分法查找时，最大比较次数是 7 。
3. 假设在有序线性表a[1..20]上进行折半查找，则比较一次查找成功的结点数为1；比较两次查找成功的结点数为 2 ；比较四次查找成功的结点数为 8 ,其下标从小到大依次是1,3,6,8,11,13,16,19______，平均查找长度为 3.7 。
解：显然，平均查找长度＝O （log 2n ）<5次（25）。
但具体是多少次，则不应当按照公式)1(log 12++=n n n ASL 来计算（即（21×log 221）/20＝4.6次并不正确！）。
因为这是在假设n ＝2m -1的情况下推导出来的公式。
应当用穷举法罗列：全部元素的查找次数为＝（1＋2×2＋4×3＋8×4＋5×5）＝74； ASL ＝74/20=3.7 ！！！4．折半查找有序表（4，6，12，20，28，38，50，70，88，100），若查找表中元素20，它将依次与表中元素 28，6，12，20 比较大小。
5. 在各种查找方法中，平均查找长度与结点个数n 无关的查找方法是 散列查找 。
6. 散列法存储的基本思想是由 关键字的值 决定数据的存储地址。
7. 有一个表长为m 的散列表，初始状态为空，现将n （n<m ）个不同的关键码插入到散列表中，解决冲突的方法是用线性探测法。
如果这n 个关键码的散列地址都相同，则探测的总次数是 n(n-1)/2=（ 1＋2＋…＋n-1） 。
(而任一元素查找次数 ≤n-1)8、设一哈希表表长M 为100 ，用除留余数法构造哈希函数，即H （K ）=K MOD P （P<=M ）, 为使函数具有较好性能，P 应选（ 97 ）9、在各种查找方法中，平均查找长度与结点个数无关的是哈希查找法10、对线性表进行二分查找时，要求线性表必须以 顺序 方式存储，且结点按关键字有序排列。
数据结构chapter_10
typedef struct { //定义每个记录 数据元素) 定义每个记录( //定义每个记录(数据元素)的结构 KeyType key ; //关键字 //关键字 InfoType otherinfo; //其它数据项 //其它数据项 }RedType; //记录类型 //记录类型 typedef struct { //定义顺序表 定义顺序表L //定义顺序表L的结构 RecordType r [ MAXSIZE +1 ]; //存储顺序表的向量 //存储顺序表的向量 //r[0] r[0]一般作哨兵或缓冲区 //r[0]一般作哨兵或缓冲区 int length ; //顺序表的长度 //顺序表的长度 }SqList; //顺序表类型 //顺序表类型
void BInsertSort (SqList &L) {
// 对顺序表 作折半插入排序 对顺序表L作折半插入排序 for ( i=2; i<=L.length; ++i ) { L.r[0] = L.r[i]; // 将L.r[i]暂存到 暂存到L.r[0] 暂存到 low = 1; high = i-1; while (low<=high) { // 在r[low..high]中折半查找有序插入的位置 中折半查找有序插入的位置 m = (low+high)/2; // 折半 if (L.r[0].key < L.r[m].key) high = m-1; // 插入点在低半区 else low = m+1; // 插入点在高半区 } // while for ( j=i-1; j>=low; --j ) L.r[j+1] = L.r[j]; // 记录后移 // 插入 L.r[high+1] = L.r[0]; } } // BInsertSort
数据结构Ch10习题答案
第十章内部排序一、择题1．用直接插入排序法对下面四个表进行（由小到大）排序，比较次数最少的是（B）。
A．（94，32，40，90，80，46，21，69）插32，比2次插40，比2次插90，比2次插80，比3次插46，比4次插21，比7次插69，比4次B．（21，32，46，40，80，69，90，94）插32，比1次插46，比1次插40，比2次插80，比1次插69，比2次插90，比1次插94，比1次C．（32，40，21，46，69，94，90，80）插40，比1次插21，比3次插46，比1次插69，比1次插94，比1次插90，比2次插80，比3次D．（90，69，80，46，21，32，94，40）插69，比2次插80，比2次插46，比4次插21，比5次插32，比5次插94，比1次插40，比6次2．下列排序方法中，哪一个是稳定的排序方法（BD）。
A．希尔排序B．直接选择排序C．堆排序D．冒泡排序下列3题基于如下代码：for(i=2;i<=n;i++){ x=A[i];j=i-1;while(j>0&&A[j]>x){ A[j+1]=A[j];j--;}A[j+1]=x}3．这一段代码所描述的排序方法称作（A）。
A．插入排序B．冒泡排序C．选择排序D．快速排序4．这一段代码所描述的排序方法的平均执行时间为（D）A．O(log2n) B．O(n) C．O(nlog2n) D．O(n2)5．假设这段代码开始执行时，数组A中的元素已经按值的递增次序排好了序，则这段代码的执行时间为（B）。
A．O(log2n) B．O(n) C．O(nlog2n) D．O(n2)6．在快速排序过程中，每次被划分的表（或了表）分成左、右两个子表，考虑这两个子表，下列结论一定正确是（B）。
A．左、右两个子表都已各自排好序B．左边子表中的元素都不大于右边子表中的元素C．左边子表的长度小于右边子表的长度D．左、右两个子表中元素的平均值相等7．对n个记录进行堆排序，最坏情况下的执行时间为（C）。