查找算法的实现的实验报告
数据结构 查找 实验报告
数据结构查找实验报告数据结构查找实验报告1·实验目的本实验旨在研究不同的查找算法在不同数据结构下的性能表现，通过实验结果对比分析，选取最优算法来完成查找操作。
2·实验方法2·1 数据结构选择在本实验中，我们选择了常用的数据结构进行查找性能比较，包括线性表、二叉树、哈希表等。
2·2 查找算法选择我们选择了以下常用的查找算法进行实验：●顺序查找●二分查找●插值查找●二叉查找树●平衡二叉查找树（AVL树）●哈希查找3·实验过程3·1 实验环境设置首先，我们需要搭建合适的实验环境，包括编程语言选择、编译器、开发环境等。
在本次实验中，我们选择了C++编程语言，并使用了Visual Studio 2019作为开发环境。
3·2 实验步骤为了比较各个查找算法的性能，我们按照以下步骤进行实验： 1·创建用于查找的数据结构，并初始化数据集合。
2·调用每个查找算法进行查找，并记录查找耗时。
3·分析实验结果，比较各个查找算法的性能。
4·实验结果与分析根据实验步骤中记录的各个查找算法的耗时，我们得到了以下结果：●对于小规模数据集，顺序查找表现较好。
●对于有序数据集，二分查找和插值查找表现最佳。
●对于动态数据集，哈希表的查找效率最高。
5·结论根据实验结果与分析，我们得出以下结论：●不同的数据结构适用于不同的查找需求。
●在静态有序数据集中，二分查找和插值查找是较好的选择。
●在动态数据集中，哈希表具有较高的查找效率。
附件：附件1：实验数据集附件2：查找算法代码法律名词及注释：1·数据结构：数据之间的组织方式和关系，使得我们可以高效地进行数据的存储和操作。
2·查找算法：在给定某个目标值的情况下，在给定数据集内寻找目标值的算法。
3·顺序查找：逐个比较目标值和数据集内的元素，直到找到目标值或者遍历完整个数据集。
(完整word版)数据结构查找算法实验报告
数据结构实验报告实验第四章：实验: 简单查找算法一．需求和规格说明：查找算法这里主要使用了顺序查找，折半查找，二叉排序树查找和哈希表查找四种方法。
由于自己能力有限，本想实现其他算法，但没有实现。
其中顺序查找相对比较简单，折半查找参考了书上的算法，二叉排序树查找由于有之前做二叉树的经验，因此实现的较为顺利，哈希表感觉做的并不成功，感觉还是应该可以进一步完善，应该说还有很大的改进余地。
二．设计思想：开始的时候提示输入一组数据。
并存入一维数组中，接下来调用一系列查找算法对其进行处理。
顺序查找只是从头到尾进行遍历。
二分查找则是先对数据进行排序，然后利用三个标志，分别指向最大，中间和最小数据，接下来根据待查找数据和中间数据的比较不断移动标志，直至找到。
二叉排序树则是先构造，构造部分花费最多的精力，比根节点数据大的结点放入根节点的右子树，比根节点数据小的放入根节点的左子树，其实完全可以利用递归实现，这里使用的循环来实现的，感觉这里可以尝试用递归。
当二叉树建好后，中序遍历序列即为由小到大的有序序列，查找次数不会超过二叉树的深度。
这里还使用了广义表输出二叉树，以使得更直观。
哈希表则是利用给定的函数式建立索引，方便查找。
三．设计表示：四．实现注释：其实查找排序这部分和前面的一些知识联系的比较紧密，例如顺序表的建立和实现，顺序表节点的排序，二叉树的生成和遍历，这里主要是中序遍历。
应该说有些知识点较为熟悉，但在实现的时候并不是那么顺利。
在查找到数据的时候要想办法输出查找过程的相关信息，并统计。
这里顺序查找和折半查找均使用了数组存储的顺序表，而二叉树则是采用了链表存储的树形结构。
为了直观起见，在用户输入了数据后，分别输出已经生成的数组和树。
折半查找由于只能查找有序表，因此在查找前先调用函数对数据进行了排序。
在查找后对查找数据进行了统计。
二叉排序树应该说由于有了之前二叉树的基础，并没有费太大力气，主要是在构造二叉树的时候，要对新加入的节点数据和跟数据进行比较，如果比根节点数据大则放在右子树里，如果比根节点数据小则放入左子树。
折半查找程序实验报告
1. 理解折半查找（也称为二分查找）的原理和步骤。
2. 掌握在计算机程序中实现折半查找的方法。
3. 通过实验加深对折半查找算法的理解，并提高编程能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 开发工具：PyCharm三、实验原理折半查找是一种在有序数组中查找特定元素的算法。
其基本思想是将查找区间分为两半，然后判断目标值位于哪一半区间内，再对那一半区间进行同样的操作，直到找到目标值或查找区间为空。
折半查找的步骤如下：1. 初始化两个指针，low指向数组的第一个元素，high指向数组的最后一个元素。
2. 计算中间位置mid = (low + high) / 2。
3. 判断中间位置的元素是否为目标值：a. 如果mid位置的元素等于目标值，则查找成功。
b. 如果mid位置的元素大于目标值，则将high指针减1，继续查找左半区间。
c. 如果mid位置的元素小于目标值，则将low指针加1，继续查找右半区间。
4. 重复步骤2和3，直到找到目标值或low大于high，表示查找失败。
四、实验内容1. 编写一个折半查找的Python程序。
2. 使用该程序对不同的有序数组进行查找操作，并记录查找时间。
3. 分析折半查找算法的性能。
1. 创建一个有序数组。
2. 定义折半查找函数。
3. 调用折半查找函数，并记录查找结果和查找时间。
4. 修改数组，重复步骤3。
5. 分析实验结果。
六、实验代码```pythondef binary_search(arr, target):low = 0high = len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] > target:high = mid - 1else:low = mid + 1return -1# 创建有序数组arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]# 查找目标值target = 7# 调用折半查找函数result = binary_search(arr, target)# 输出查找结果if result != -1:print(f"元素{target}在数组中的位置为：{result}")else:print(f"元素{target}在数组中不存在")```七、实验结果与分析1. 对于不同的有序数组，折半查找函数均能正确地找到目标值或返回-1表示查找失败。
数据结构与算法实验报告5-查找与排序
北京物资学院信息学院实验报告
课程名_数据结构与算法
实验名称查找与排序
实验日期年月日实验报告日期年月日姓名______ ___ 班级_____ ________ 学号___
一、实验目的
1.掌握线性表查找的方法；
2.了解树表查找思想；
3.掌握散列表查找的方法.
4.掌握插入排序、交换排序和选择排序的思想和方法；
二、实验内容
查找部分
1.实现顺序查找的两个算法（P307）, 可以完成对顺序表的查找操作, 并根据查到和未查到两种情况输出结果；
2.实现对有序表的二分查找；
3.实现散列查找算法(链接法)，应能够解决冲突；
排序部分
4.分别实现直接插入排序、直接选择排序、冒泡排序和快速排序算法
三、实验地点与环境
3.1 实验地点
3.2实验环境
(操作系统、C语言环境)
四、实验步骤
（描述实验步骤及中间的结果或现象。
在实验中做了什么事情, 怎么做的, 发生的现象和中间结果, 给出关键函数和主函数中的关键段落）
五、实验结果
六、总结
（说明实验过程中遇到的问题及解决办法；个人的收获；未解决的问题等）。
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。
实验五-查找和排序实验报告 查找及排序实验
并对调试过程中的问题进行分析，对执
输入你晏査找的关键字：阴
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2S 査我旗 I 加
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通过本次排序和查找的练习，初步把握了其基本概念和操作。
冃次查找？(Y/W :
查找的基本概念： 查找表： 是由同一类型的数据元素〔或记录〕构
输入像要查戏的关键字：4
else low=mid +1 ;
return i; }
}
(3)写出源程序清单(加适当的注释)。
return 0;
;//建立一个二叉树，元素从键盘输入，
}//Serch_B in;
直到回车为止
2.顺序查找算法描述如下： typedef struct {
void insert(BiTree *bt,BiTree s){// 在二叉树中插
else return select (bt-rchild,key);
(1 )
-
请输入要一列整数，以空格隔开，回车结束.
-修改 -
12 刖 55 23 55 78 121 31
(4)
非序后：
(4)调试说明。包括上机调试的状况、调试所遇到的问题是如何解决的， 12239134 FE E5 78 121
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in sert(((*bt)-lchild),s);
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while(1)
s-dt=key;
prin tf(%5d,bt-dt);
else if (s-dt(*bt)-dt)
{
s-lchild=s-rchild=NULL;
ZXBL (bt-rchild);
常见算法设计实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的通过本次实验，掌握常见算法的设计原理、实现方法以及性能分析。
通过实际编程，加深对算法的理解，提高编程能力，并学会运用算法解决实际问题。
二、实验内容本次实验选择了以下常见算法进行设计和实现：1. 排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序。
2. 查找算法：顺序查找、二分查找。
3. 图算法：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）。
4. 动态规划算法：0-1背包问题。
三、实验原理1. 排序算法：排序算法的主要目的是将一组数据按照一定的顺序排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等。
2. 查找算法：查找算法用于在数据集中查找特定的元素。
常见的查找算法包括顺序查找和二分查找。
3. 图算法：图算法用于处理图结构的数据。
常见的图算法包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）等。
4. 动态规划算法：动态规划算法是一种将复杂问题分解为子问题，通过求解子问题来求解原问题的算法。
常见的动态规划算法包括0-1背包问题。
四、实验过程1. 排序算法（1）冒泡排序：通过比较相邻元素，如果顺序错误则交换，重复此过程，直到没有需要交换的元素。
（2）选择排序：每次从剩余元素中选取最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾。
（3）插入排序：将未排序的数据插入到已排序序列中适当的位置。
（4）快速排序：选择一个枢纽元素，将序列分为两部分，使左侧不大于枢纽，右侧不小于枢纽，然后递归地对两部分进行快速排序。
（5）归并排序：将序列分为两半，分别对两半进行归并排序，然后将排序好的两半合并。
（6）堆排序：将序列构建成最大堆，然后重复取出堆顶元素，并调整剩余元素，使剩余元素仍满足最大堆的性质。
2. 查找算法（1）顺序查找：从序列的第一个元素开始，依次比较，直到找到目标元素或遍历完整个序列。
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班级学号姓名实验组别试验日期室温报告日期成绩报告内容：（目的和要求、原理、步骤、数据、计算、小结等）实验名称：查找算法的实现实验目的：1.掌握顺序表上查找的实现及监视哨的作用。
2.掌握折半查找所需的条件，折半查找的过程和实现方法。
3.掌握二叉顺序树的创建过程，掌握二叉顺序树查找过程的实现。
4.掌握哈希表的基本概念，熟悉哈希函数的选择方法，掌握使用线性探测法和链地址法进行冲突解决的方法实验环境（硬/软件要求）：Windows 2000, Visual C++ 6.0实验内容：通过具体算法程序，进一步加深对各种查找方法的掌握，以及对实际应用中问题解决方法的掌握。
各查找算法的输入序列为：26 5 37 1 61 11 59 15 48 19.输出要求：查找关键字37，给出查找结果。
实验要求1.顺序查找首先从键盘输入一个数据序列生成一个顺序表，然后从键盘上任意输入一个值，在顺序表中进行查找。
【C语言源程序】#include<stdio.h>#define MAX 100typedef int keytype;typedef struct{ keytype key;}elemtype;typedef struct{ elemtype elem[MAX+1];int length;}SStable;void create_seq(SStable *list);int seq_search(SStable *list,keytype k);void main() //主函数{ SStable *list,table;keytype key;int i;list=&table;printf("请输入顺序表的长度:");scanf("%d",&list->length);create_seq(list);printf("创建的顺序表内容:\n");for(i=0;i<list->length;i++)printf("list.elem[%d].key=%d\n",i+1,list->elem[i].key);printf("输入查找关键字:");scanf("%d",&key);seq_search(list,key);}void create_seq(SStable *list) //创建顺序表list的函数{ int i;printf("请输入顺序表的内容:\n");for(i=0;i<list->length;i++){ printf("list.elem[%d].key=",i+1);scanf("%d",&list->elem[i].key);}}int seq_search(SStable *list,keytype k) //在顺序表中查找给定的k值{ int i=0,flag=0;while(i<list->length){ if(list->elem[i].key==k){ printf("查找成功.\n");flag=1;printf("list.elem[%d].key=%d\n",i+1,k);}i++;}if(flag==0)printf("没有找到数据%d!\n",k);return(flag);}2.折半查找任意输入一组数据作为个数据元素的键值，首先将此序列进行排序，然后在该有序表上进行折半查找算法进行对给定值key的查找。
【C语言源程序】#include<stdio.h>#define MAX 100typedef struct{ int elem[MAX+1];int length;}Stable;void creat_seq(Stable *list);int sort_seq(Stable *list);int bin_search(Stable *list,int k,int low,int high);void main(){ Stable *list,table;int i,key;list=&table;printf("请输入线性表的长度:");scanf("%d",&list->length);creat_seq(list);sort_seq(list);printf("排序后的数据\n");for(i=1;i<=list->length;i++)printf("list.elem[%d].key=%d\n",i,list->elem[i]);printf("\n请输入查找的值:");scanf("%d",&key);bin_search(list,key,1,list->length);}void creat_seq(Stable *list){ int i;printf("请输入顺序表的内容:\n");for(i=1;i<=list->length;i++){ printf("list.elem[%d].key=",i);scanf("%d",&list->elem[i]);}}int sort_seq(Stable *list) //冒泡法排序{ int i,j,flag;for(i=1;i<list->length;i++){ flag=0;for(j=1;j<list->length-i+1;j++)if(list->elem[j]>list->elem[j+1]){ list->elem[0]=list->elem[j+1];list->elem[j+1]=list->elem[j];list->elem[j]=list->elem[0];flag=1;}if(flag==0)return 1;}}int bin_search(Stable *list,int k,int low,int high) //折半查找法的递归函数{ int mid;if(low>high){ printf("没有找到要查找的值\n");return(0);}mid=(low+high)/2;if(list->elem[mid]==k){ printf("查找成功\n");printf("list[%d]=%d\n",mid,k);return(mid);}elseif(list->elem[mid]<k)return(bin_search(list,k,mid+1,high));elsereturn(bin_search(list,k,low,mid-1));3.二叉树查找任意输入一组数据作为二叉排序树中结点的键值，首先创建一颗二叉排序树，然后在此二叉排序树上实现对给定值K的查找过程。
【C语言源程序】#include<stdio.h>#include <stdlib.h>typedef struct bitnode{int key;struct bitnode *lchild;struct bitnode *rchild;} bnode;void ins_bitree(bnode *p,int k){bnode *q;if(p->key>k&&p->lchild)ins_bitree(p->lchild,k);elseif(p->key<=k&&p->rchild)ins_bitree(p->rchild,k);else{q=(bnode*)malloc(sizeof(bnode));q->key=k;q->lchild=NULL;q->rchild=NULL;if(p->key>k)p->lchild=q;elsep->rchild=q;}}void bit_search(bnode *p,int k){if(p->key>k&&p->lchild)bit_search(p->lchild,k);elseif(p->key<k&&p->rchild)bit_search(p->rchild,k);elseif(p->key==k)printf("查找成功！\n");elseprintf("%d不存在\n",k);}void inorder(bnode *p){if(p){inorder(p->lchild);printf("%4d",p->key);inorder(p->rchild);}}void main(){int k;bnode *p;p=NULL;printf("请输入二叉树节点的值，输入0结束：\n"); scanf("%d",&k);p=(bnode*)malloc(sizeof(bnode));p->key=k;p->lchild=NULL;p->rchild=NULL;scanf("%d",&k);while(k>0){ins_bitree(p,k);scanf("%d",&k);}printf("\n");printf("二叉树排序结果\n");inorder(p);printf("\n请直接输入查找的值\n");scanf("%d",&k);bit_search(p,k);}4.哈夫曼查找任意输入一组数据作为各元素的键值，哈希函数为Hash(key)=key%11,用线性探测再散列法解决冲突问题。
【C语言源程序】#include<stdio.h>#define MAX 11void ins_hash(int hash[],int key){int k,k1,k2;k=key%MAX;if(hash[k]==0){hash[k]=key;return;}else{k1=k+1;while(k1<MAX&&hash[k1]!=0)k1++;if(k1<MAX){hash[k1]=key;return;}k2=0;while(k2<k&&hash[k2]!=0)k2++;if(k2<k){hash[k2]=key;return;}}}void out_hash(int hash[]){int i;for(i=0;i<MAX;i++)if(hash[i])printf("hash[%d]=%d\n",i,hash[i]); }void hash_search(int hash[],int key){int k,k1,k2,flag=0;k=key%MAX;if(hash[k]==key){printf("hash[%d]=%d",k,key);flag=1;}else{k1=k+1;while(k1<MAX&&hash[k1]!=key)k1++;if(k1<MAX){printf("hash[%d]=%d",k1,key);flag=1;}k2=0;if(!flag){while(k2<k&&hash[k2]!=key)k2++;if(k2<k){printf("hash[%d]=%d",k2,key);flag=1;}}if(flag){printf("查找成功!\n");return;}else{printf("查找失败!\n");return;}}}void main(){int i,key,k,sum=0;int hash[MAX];for(i=0;i<MAX;i++)hash[i]=0;printf("请输入数据，以0结束:\n");scanf("%d",&key);sum++;while(key&&sum<MAX){ins_hash(hash,key);scanf("%d",&key);sum++;}printf("\n");out_hash(hash);printf("\n");printf("请输入查找的值:");scanf("%d",&k);hash_search(hash,k);printf("\n");}。