大数据结构实验 二分查找
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。
2分查找算法

2分查找算法二分查找算法,也称为折半查找算法,是计算机科学中一种常用的查找算法。
它的核心思想是将待查找的数据集合分成两半,然后通过与目标值的比较,确定目标值可能存在的范围,再逐步缩小范围,直到找到目标值或确定目标值不存在。
二分查找算法适用于有序的数据集合,可以快速定位目标值的位置,时间复杂度为O(logn)。
下面以二分查找算法为中心,详细阐述其原理和应用。
一、算法原理二分查找算法的原理非常简单,主要包含以下几个步骤:1.确定查找范围:将待查找的数据集合按照升序或降序排列,并确定查找范围的起始位置和结束位置。
2.计算中间位置:通过起始位置和结束位置计算出中间位置。
3.比较目标值:将目标值与中间位置的值进行比较。
-如果目标值等于中间位置的值,则查找成功,返回中间位置。
-如果目标值小于中间位置的值,则目标值可能在前半部分,将查找范围缩小到前半部分。
-如果目标值大于中间位置的值,则目标值可能在后半部分,将查找范围缩小到后半部分。
4.缩小查找范围:根据比较结果,缩小查找范围为前半部分或后半部分,并重复步骤2和步骤3,直到找到目标值或确定目标值不存在。
二、算法示例为了更好地理解二分查找算法,我们以一个具体的例子来说明:假设有一个按升序排列的数组[1,3,5,7,9,11,13,15,17, 19],我们要查找目标值为9的位置。
1.确定查找范围:起始位置为0,结束位置为9。
2.计算中间位置:(0+9)/2=4,中间位置为4。
3.比较目标值:目标值9大于中间位置的值7,所以目标值可能在后半部分。
4.缩小查找范围:将查找范围缩小到[9,11,13,15,17,19],起始位置更新为中间位置+1=5,结束位置不变。
5.重复步骤2和步骤3:计算新的中间位置(5+9)/2=7,中间位置为7。
目标值9小于中间位置的值15,所以目标值可能在前半部分。
6.缩小查找范围:将查找范围缩小到[9,11,13],起始位置更新为5,结束位置更新为中间位置-1=6。
二分搜索算法实验报告

二分搜索算法实验报告篇一:实验报告2--二分搜索技术注意:红色的部分需要用自己的代码或内容进行替换。
湖南涉外经济学院实验报告实验课程:算法设计与分析实验项目:二分搜索技术学院专业实验地点分组组号实验时间 XX年 3 月 10 日星期一第 12节指导老师【实验目的和要求】1. 理解分治法的原理和设计思想;2.要求实现二分搜索算法;3.要求交互输入一组关键字序列,输入需要查找的关键字;4. 要求显示结果。
【系统环境】操作系统:Windows XP 操作系统开发工具:VC++6.0英文企业版开发语言:C,C++【实验原理】1、问题描述给定已排好序的n个元素a[0…n-1],现要在这n个元素中找出一特定元素x。
2、实验原理二分搜索方法充分利用了元素间的次序关系(但也局限于此),采用分治策略,将n个元素分成个数大致相同的两半,取a[n/2]与x进行比较。
如果x=a[n/2],则找到x,算法终止。
如果xa[n/2],则只要在数组a的右半部继续搜索x。
【实验任务与步骤】1、实验步骤(可以根据自己的程序修改)(1) 实现顺序搜索。
(2) 实现二分搜索算法的递归算法。
(3) 实现二分搜索算法的非递归算法。
(4) 编写主函数,调用所写的三个算法进行测试,并进行输出。
2、源程序代码// 此处为解决问题的完整源程序,要求带注释,代码必须符合书写规范。
(1) 顺序搜索(2) 递归的二分搜索(3) 非递归的二分搜索(原文来自:小草范文网:二分搜索算法实验报告)……【实验结论(包括实验数据处理、问题与解决办法、心得体会、意见与建议等)】// 此处为程序运行的结果,要求有程序运行输入输出实例,要求至少有两组实验结果。
// 必须写心得体会、意见与建议等,或者遇到的问题、难题等。
……篇二:查找排序实验报告实验十:查找、排序计算机学院 12级2班 12110XX 李龙实验目的:1.掌握折半查找算法的思想。
2.实现折半查找的算法。
3.掌握常见的排序算法(插入排序、交换排序、选择排序等)的思想、特点及其适用条件。
二分法查找心得

二分法查找心得
二分法查找,也称为折半查找,是一种在已排序数组中高效查找目标值的算法。
通过反复将数组一分为二,不断缩小查找范围,直到找到目标值或确定目标值不存在。
以下是我在使用二分法查找算法时的一些心得:
1. 前提条件:二分法查找要求数组必须是有序的,这是算法能够正确工作的前提。
在使用二分法查找之前,需要确保输入的数组已经按照升序或降序进行了排序。
2. 递归思想:二分法查找通过递归的方式实现,每次将数组一分为二,缩小查找范围。
理解和运用递归的思想对于理解和实现二分法查找至关重要。
3. 边界情况处理:在递归过程中,需要注意边界情况的处理。
当查找范围缩小到只有一个元素时,需要进行特殊处理,返回找到的目标值或确定目标值不存在。
4. 时间复杂度:二分法查找的时间复杂度为 O(log n),其中 n 是数组的长度。
这意味着对于大型数组,二分法查找的效率要远远高于顺序查找。
5. 空间复杂度:二分法查找的空间复杂度为 O(1),它只使用了固定的额外空间来存储中间结果,因此在空间复杂度上具有优势。
6. 应用场景:二分法查找适用于有序数组的查找操作,特别是在数组较大且需要高效查找的情况下。
它可以应用于各种领域,如数据库查询、数值计算等。
总的来说,二分法查找是一种简单而高效的算法,它充分利用了数组的有序性,通过不断缩小查找范围来提高查找效率。
在实际应用中,理解和掌握二分法查找算法可以帮助我们解决很多查找问题。
实验十二实现顺序和二分查找算法

实验十二实现顺序和二分查找算法实验十二:顺序和二分查找算法的实现一、引言在计算机科学中,查找是一种常见且重要的操作。
查找算法通过在数据集合中查找指定元素的位置,以及判断该元素是否存在,并返回相应的结果。
顺序查找和二分查找是两种常见的查找算法。
本实验将详细介绍并实现这两种算法。
二、顺序查找算法顺序查找算法,也称为线性查找算法,是一种简单直观的查找方法。
它逐个比较待查找的元素与数据集合中的每个元素,直到找到所需元素或遍历完整个数据集合。
以下是顺序查找算法的伪代码实现:1.初始化一个计数器i为0,用于记录当前查找的元素的索引位置。
2.从数据集合的第一个元素开始,逐个与待查找元素进行比较。
3.若找到所需元素,返回元素索引i。
4.若遍历完整个数据集合仍未找到所需元素,返回-1,表示未找到。
以下是使用Python编写的顺序查找算法的实现示例:```def sequential_search(arr, target):for i in range(len(arr)):if arr[i] == target:return ireturn -1```以上代码通过遍历列表中的每一个元素,逐个与目标元素进行比较,若找到则返回目标元素的索引,若未找到则返回-1、这是顺序查找算法的基本思想。
二分查找算法是一种高效的查找算法,也称为折半查找。
它要求待查找的数据集合必须有序排列。
算法的基本思想是通过将待查找区间反复划分为两半,然后确定目标元素存在的区间,最终找到所需元素或判断其不存在。
以下是二分查找算法的伪代码实现:1. 初始化一个左指针left指向数据集合的第一个元素,一个右指针right指向数据集合的最后一个元素。
2. 取中间位置middle,计算出该位置对应的元素mid_value。
3. 若mid_value等于目标元素target,则返回middle。
4. 若mid_value大于目标元素target,则将右指针right移动到middle-1的位置。
数据结构之二分法查找、快速排序思想与实现

数据结构之⼆分法查找、快速排序思想与实现最近总是在想着,如何去设计,如何更好的编码,更充分地体会⾯向对象的思想,也刻意往这⽅⾯去学习。
写了⼏年代码,也改总结总结,发现最重要的还是在与思考。
重温了⼀下《程序设计实践》这本书,进⼀步规范反思下⾃⼰写的代码风格、质量、性能、可移植性等。
对了数据结构这⽅⾯的知识与算法进⼀步巩固。
下⾯写笔试经常遇见的算法:⼆分法查找、快速排序算法。
实现算法其关键在于实现的思想。
(⼀)⼆分法查找⼆分法查找其实就是折半查找,⼀种效率较⾼的查找⽅法。
针对有需数组来查找的。
主要思想是:(设查找的数组期间为array[low, high])(1)确定该期间的中间位置K(2)将查找的值T与array[k]⽐较。
若相等,查找成功返回此位置;否则确定新的查找区域,继续⼆分查找。
区域确定如下:a.array[k]>T 由数组的有序性可知array[k,k+1,……,high]>T;故新的区间为array[low,……,K-1]b.array[k]<T 类似上⾯查找区间为array[k+1,……,high]。
每⼀次查找与中间值⽐较,可以确定是否查找成功,不成功当前查找区间缩⼩⼀半。
递归找,即可。
时间复杂度:O(log2n);代码实现:/// <summary>/// ⼆分法查找/// </summary>/// <param name="array">⽬标数组(已经排序好了)</param>/// <param name="a">查找的数</param>/// <returns>⽬标数的索引</returns>public int BinarySearch(int[] array, int T){int low, high, mid;low = 0;high = array.Length - 1;while (low <= high){mid = (low + high) / 2;if (array[mid] < T){low = mid + 1;}else if (array[mid]>T){high = mid - 1;}else{return mid;}}return -1;}(⼆)快速排序算法快速排序是尽量避免额外计算的极好例⼦.其⼯作⽅式是在数组中划分出⼩的和⼤的元素基本思想是:从数组中取出⼀个元素作为基准值把其他元素分为两组:“⼩的”是那些⼩于基准值的元素。
二分查找法实现及时间复杂度解析

二分查找法实现及时间复杂度解析二分查找法,也称折半查找法,是一种高效的查找算法。
它的基本思想是将查找区间逐步缩小,直到找到目标元素或确认目标元素不存在。
在本文中,我们将介绍二分查找法的详细实现方法,并对其时间复杂度进行解析。
一、二分查找法的实现二分查找法适用于有序数组,它通过不断地将目标元素与数组中间的元素进行比较,以确定目标元素在数组中的位置。
下面是二分查找法的实现算法:1. 首先,确定查找的起始位置start和结束位置end。
一般情况下,start为数组的第一个元素的下标,end为数组的最后一个元素的下标。
2. 计算中间位置mid,mid的值等于(start + end) / 2。
3. 比较中间位置的元素与目标元素的大小关系。
如果中间位置的元素等于目标元素,则查找成功;如果中间位置的元素大于目标元素,则在左半部分继续查找;如果中间位置的元素小于目标元素,则在右半部分继续查找。
4. 如果找到目标元素,则返回目标元素所在的位置;如果数组中不存在目标元素,则返回-1表示查找失败。
5. 如果中间位置的元素与目标元素不相等,并且查找区间仍然存在,重复以上步骤。
6. 当start > end时,表示查找区间不存在,查找失败。
二、时间复杂度解析二分查找法的时间复杂度是O(logn),其中n是数组的长度。
这是因为每次查找都将查找区间缩小一半,所以需要进行logn次查找。
在最坏的情况下,即要查找的目标元素位于数组的两头,需要进行logn次查找。
在平均情况下,二分查找法的时间复杂度依然是O(logn)。
需要注意的是,二分查找法只适用于有序数组。
如果数组是无序的,需要先进行排序,然后再进行二分查找。
三、总结二分查找法是一种高效的查找算法,适用于有序数组。
通过将查找区间逐步缩小,可以快速定位目标元素的位置。
同时,它的时间复杂度为O(logn),在大规模数据查找时能够有效提高查找效率。
当然,二分查找法也有一些限制:首先,它要求数组是有序的;其次,数组的大小不能动态改变。
数据结构实验二分查找

数据结构实验二分查找二分查找是一种在有序数组中查找给定元素的高效算法,也称为二分或折半查找。
它的基本思想是在每一次比较中,将待查找区间分成两部分,并将目标值与中间元素进行比较。
如果目标值小于中间元素,则在前半部分继续查找;如果目标值大于中间元素,则在后半部分查找;如果相等,则找到了目标值。
重复这个过程,直到找到目标值或者待查找区间为空。
二分查找算法的时间复杂度为O(log n),其中n是数组的长度。
这是因为每一次比较都将待查找区间减半,直到找到目标值或者待查找区间为空。
因此,无论数组的大小有多大,二分查找都能在较短的时间内找到目标值。
以下是一个使用二分查找算法在有序数组中查找元素的示例代码:```pythondef binary_search(arr, target):left = 0right = len(arr) - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:left = mid + 1else:right = mid - 1return -1arr = [1, 3, 5, 7, 9]target = 5result = binary_search(arr, target)if result != -1:print("元素在数组中的索引为", result)else:print("元素不在数组中")```在上述示例代码中,我们首先定义了一个`binary_search`函数,该函数接收一个有序数组`arr`和一个目标值`target`作为输入参数。
然后,我们使用两个指针`left`和`right`来表示待查找区间的左右边界。
初始时,`left`指向数组的第一个元素,`right`指向数组的最后一个元素。
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课程题目:
数据结构实验
学院:
班级:
姓名:
学号:
●实验题目:查找的应用
●实验内容:二分查找
●实验目的:掌握查找法的工作原理及应用过程,利用其工作原理完成上述实验题目中的内容。
●实验要求:为了使学生更好的掌握与理解课堂上老师所讲的概念与原理,实验前每个学生要认真预习所做的实验内容及编写源程序伪码(写在纸上及盘中均可) 以便在实验课中完成老师所布置的实验内容。
●实验学时:4学时
●设计原理:二分查找(Binary Search) 又称折半查找,它是一种效率比较高的查找方法。
但是,这种查找方法的前提是:“已经排序好的线性表”。
我们的一维数组就是线性表。
一位数组中的成员数据必须已经排序好了,才能用二分法来进行查找操作。
排序可以是升序,也可是降序。
二分查找法也是一种通过关键字比较的查找方法。
他的原理就是用关键字与被查找数据集(如一维数组)的中间位置(以下均是指下标)的数据比较。
我们假设有一个20个数据的一位数组,升序。
[a1,a2,a3,........,a20] 我们要查找的数据值为Key 。
中间位置的计算方法为:mid=(首+尾)/2的底。
“首”是指第一个数组成员的下标数组成员的下标值,“尾”在易语言自然是命令“取数组成员数(数组)”的值。
“底”相当于易语言中的“取整”命令如本例mid=(1+20)/2=10.5 取底mid=10 则首先Key与数组的第10个
成员进行比较。
如果Key>a10,那么我们要找的数据就可能在数组的第11到20成员之间,反之,Key<a10,我们要找的数据就可能在数组的1到9之间。
这样就确定了定了新的寻找范围。
重复以上步骤,直到寻找结束。
最后的结果是:找到|| 未找到。
●详细程序清单及注释说明:
#include <stdio.h>
#include <conio.h>
#include <malloc.h>
#include <stdlib.h>
#define LIST_INIT_SIZE 100 //线性表存储空间的初始分配量
#define LISTINCREMENT 10 //线性表存储空间的分配增量typedefstruct
{
int *elem; //存储空间基址
int length; //当前长度
int listsize; //当前分配的存储空间(以sizeof(ElemType)为单位) }Sqlist;
void initlist_sq(Sqlist &l)
{
l.elem=(int *)malloc(LIST_INIT_SIZE*sizeof(int));
l.length=0; //空表长度为0
l.listsize=LIST_INIT_SIZE; //初始存储容量
}
void amount(Sqlist &l)
{//输入数组长度以及每个数组元素的值int a,b,c;
loop:printf("请输入数字的个数:");
scanf("%d",&b);
if(b<=0)
{
printf("输入错误!请重新输入!\n");
goto loop;
}
printf("\n");
l.length=l.length+b; //确定表长
printf("请输入数组元素!\n");
for(a=1;a<=l.length;a++)
{
printf("输入第%d个数:",a);
printf("\n");
scanf("%d",&c);
l.elem[a]=c;
}
}
void order(Sqlist &l)
{//按照冒泡排序法为数组中的元素排序(升序) int i,j,k;
for(i=1;i<=l.length;i++)
for(j=1;j<=l.length-i;j++)
if(l.elem[j]>l.elem[j+1])
{
k=l.elem[j];
l.elem[j]=l.elem[j+1];
l.elem[j+1]=k;
}
}
void output(Sqlist &l)
{//将排序后的数组元素输出
printf("经排序后的数组元素:");
for(int i=1;i<=l.length;i++)
{
printf("%d",l.elem[i]);
printf(" ");
}
printf("\n");
}
int Search_Bin(Sqlist l,int k ey)
{
int low=1; //置区间初值
int high=l.length; //置区间初值
int mid;
while(low<=high)
{
mid=(low+high)/2;
if(key==l.elem[mid]) return mid; //找到待查元素
else if(key<l.elem[mid]) high=mid-1;
// Key<l.elem[mid],继续在前半区间进行查找
else low=mid+1; //Key>l.elem[mid],继续在后半区间进行查找}
return 0; //顺序表中不存在待查元素
}
main()
{
int m,n,v;
Sqlist l;
initlist_sq(l);
amount(l);
order(l);
output(l);
loop1:printf("请输入要查找的元素:");
scanf("%d",&m);
printf("\n");
n=Search_Bin(l,m);
if(n==0)
{
printf("数组中没有此元素!");
printf("\n");
printf("是否继续??(输入1继续/输入0结束)");
scanf("%d",&v);
if(v==0) return 0;
else if(v==1) goto loop1;
}
else
{
printf("数组中找到此元素!");
printf("\n");
printf("是否继续??(输入1继续/输入0结束)");
scanf("%d",&v);
if(v==0) return 0;
else if(v==1) goto loop1;
}
}
●运行测试结果:
●实验中所遇的问题及解决方法:
①、实验过程中会遇到在查找数组的头元素或者尾元素时,程序显示数组中没有此元素。
原因:在放置数组元素时,使用了0号单元,但经过验算,发现使用0号单元时会出现边界值的bug,导致程序出现异常。
在放弃使用0号单元后,程序能正常使用。