非均匀三维查找表的快速查找技术
哈希表查找方法原理
哈希表查找方法原理哈希表查找方法什么是哈希表•哈希表是一种常见的数据结构，也被称为散列表。
•它可以提供快速的插入、删除和查找操作，时间复杂度在平均情况下为O(1)。
•哈希表由数组组成，每个数组元素称为桶(bucket)。
•存储数据时，通过哈希函数将数据映射到对应的桶中。
哈希函数的作用•哈希函数是哈希表的核心部分，它将数据转换为哈希值。
•哈希函数应该具备以下特点：–易于计算：计算哈希值的时间复杂度应尽量低。
–均匀分布：哈希函数应能将数据均匀地映射到不同的桶中，以避免桶的过度填充或者空闲。
–独特性：不同的输入应该得到不同的哈希值，以尽量减少冲突。
哈希冲突及解决方法•哈希冲突指两个或多个数据被哈希函数映射到同一个桶的情况。
•常见的解决哈希冲突的方法有以下几种：–链地址法(Chaining)：将相同哈希值的数据存储在同一个桶中，通过链表等数据结构来解决冲突。
–开放地址法(Open Addressing)：当发生冲突时，通过特定的规则找到下一个可用的桶来存储冲突的数据，如线性探测、二次探测等。
–再哈希法(Rehashing)：当发生冲突时，使用另一个哈希函数重新计算哈希值，并将数据存储到新的桶中。
哈希表的查找方法•哈希表的查找方法分为两步：1.根据哈希函数计算数据的哈希值，并得到对应的桶。
2.在桶中查找目标数据，如果找到则返回，否则表示数据不存在。
哈希表的查找性能•在理想情况下，哈希表的查找时间复杂度为O(1)。
•然而，由于哈希冲突的存在，查找时间可能会稍微增加。
•如果哈希函数设计得不好，导致冲突较多，可能会使查找时间复杂度接近O(n)。
•因此，选择合适的哈希函数和解决冲突的方法对于提高哈希表的查找性能非常重要。
总结•哈希表是一种高效的数据结构，适用于快速插入、删除和查找操作的场景。
•哈希函数的设计和解决冲突的方法直接影响哈希表的性能。
•在实际应用中，需要根据数据特点选择合适的哈希函数和解决冲突的方法，以提高哈希表的查找性能。
Simulink查表和延时模块介绍PPT课件
说明
将输入信号的每个元素视为一个单独的通道（基于 样本的处理）
将输入信号的每一列视为一个单独的通道（基于帧 的处理）
继承输入信号的处理模式并相应地延迟输入。可以 通过观察信号线来确定输入信号是基于样本还是基 于帧。Simulink 用单线条表示基于样本的信号，用 双线条表示基于帧的信号
初始模块输出，支持定值和从端口输入。
指定模块是执行基于样本还是基于帧的处理
选择在仿真和代码生成时使用环形缓冲区来存储状态。在其他情况下， 则使用数组缓冲区来存储状态。当延迟长度值很大时，使用环形缓冲区 可以提高执行速度。
延迟长度下限设置。如果选中此复选框，对于基于样本的信号，下限为 1；对于基于帧的信号，下限为帧的长度。如果清除此复选框，则下限 为零。
2
一、查表模块
Lookup Table Dynamic：
简介： ➢ 模块使用 xdat 和 ydat 向量计算函数 y = f(x) 的近似值。查找方法可以使用内插、外插或原始输入值； ➢ 支持以下数据类型：双精度 | 单精度 | 布尔 | 基整数 | 定点； ➢ xdat 和 ydat 输入都必须提供 1×n 的向量，其中xdat必须严格单调递增； ➢ xdat 和 x 输入、ydat 和 y 输出必须具有相同的符号、偏差和小数斜率。此外，x 的精度和范围必须大于
对第一对或最后一对断点拟合一条三次样条曲线，返回生成的 线性曲面上与输入对应的点（插值方法必须也为Cubic spline）
7
一、查表模块
n-D Lookup Table：
查表算法设置： ➢ 插值方法为“Linear”外插方法为“Clip”时出现“Use last table value for inputs at or above last breakpoint”
lut的格式 -回复
lut的格式-回复LUT的格式LUT，全称为查找表，是一种常见的数据结构，用于存储和快速查找键值对。
在计算机科学和应用中，LUT的使用非常广泛，尤其在图形处理、图像处理和信号处理领域中。
LUT的基本概念是将输入的键与对应的值进行存储，以便在需要的时候快速查找。
它可以看作是一个简单的数据库，用于存储键值对。
通过提前建立好LUT表，我们可以在查询时直接查找表中对应的值，而不需要进行复杂的计算或查找过程。
LUT的格式通常包括两个主要部分：索引和数值。
索引表示键值对中的键，数值表示对应的值。
索引通常是一组有序的数值，而数值则可以是任意类型的数据。
在创建LUT表时，我们首先需要确定存储键的数值范围。
这个范围决定了LUT表的大小和索引的取值范围。
一般情况下，我们将键的取值范围划分为均匀间隔的子区间，并为每个子区间指定一个索引值。
例如，如果键的范围是0到255，则可以将它划分成256个子区间，每个子区间对应一个索引值。
接下来，我们需要为每个索引值指定一个对应的数值。
这些数值可以是任意类型的数据，例如整数、浮点数或字符串。
在一些应用中，LUT表可以用来存储颜色信息、光照信息或者其它一些计算结果。
为了方便LUT表的使用和管理，我们通常将LUT表存储在一个二维数组中。
数组的行数表示索引的范围，列数表示每个索引对应的数值的数量。
对于一些稀疏的LUT表，不同的索引可能有不同数量的数值。
为了节省存储空间，可以使用稀疏数据结构进行存储。
使用LUT表进行查找时，我们首先需要确定输入键的索引。
根据输入键的值，我们可以使用一些数学计算方法将其映射到对应的索引上。
这个映射过程可以是一个简单的线性函数，也可以是其它复杂的映射函数。
一旦我们确定了输入键的索引，我们就可以从LUT表中直接获取对应的数值。
这个过程非常高效，因为它不需要进行复杂的计算或者查找操作。
相比于传统的搜索算法，LUT表在时间复杂度和空间复杂度上都有较大的优势。
总的来说，LUT的格式是一种简单而高效的数据结构，用于存储和快速查找键值对。
究极小字排版-色彩管理
数字图像特点：每个像素的颜色RGB或CMYK数字描述。
数字彩色工作流程：原图像→输出/驱动RGB→CRT显示影像→输出/驱动RGB（CMYK）颜色设备类型：输入（扫描仪）、显示（显示器）、输出（打印机）输入设备颜色记录过程：原图→CCD线列（三色滤色片）→电信号→增强处理→模数装换→RGB景物颜色（CIELAB或CIEXYZ）→扫描仪或数码相机→响应色（RGB数字数值）显示设备荧光粉的发光强度与电流强度成正比。
通过控制三个电子枪的发射电流，从而控制三色荧光粉的发光强度。
颜色控制值（RGB）→显示器→显示色（CIELAB，CIEXYZ）输出设备喷墨打印机（喷射）、彩色激光打印机、彩色复印机（经典）、热升华打印机（热转印）输出设备分类RGB设备：颜色控制值（RGB）→打印设备系统→输出色（CIELAB, CIEXYZ）CMYK设备：颜色控制值（CMYK）→输出设备→输出色（CIELAB, CIEXYZ）设备的颜色表达设备相关的颜色空间：颜色数值形成的颜色视觉与具体的设备性能有关，如RGB数值、CMYK数值，均构成了设备相关的颜色空间。
设备无关的颜色空间：颜色数值与颜色视觉有确定的对应关系,如CIE色度值，为设备无关的色空间。
sRGB空间：源于CRT显示器，显示器白点D65，显示器伽玛2.2，环境光亮度64 lux，环境光白点D50（平均日光）。
sRGB 是适用于每一个CRT显示器当前的CRT显示器所用绿、蓝荧光粉与sRGB的有十分接近的光谱特性，红的差异也不大。
所以，CRT的色度特性可调整到与sRGB的十分接近IEC TC 100将其标准化，使其成为其他设备可遵循的标准。
在摄影行业，数码相机，以及网络颜色传输的标准。
与设备无关的RGB颜色空间：sRGB, Adobe RGB, ColorMatch RGB,Apple RGB, WideGamut RGB……设备的色域设备所能呈现的颜色范围，CIE xy不能全面反映色域关系！设备的颜色特性化一个颜色设备在它的性能固定的一个状态下，一组设备颜色值一定对应着一个确定的视觉颜色。
Java常见的七种查找算法
Java常见的七种查找算法1. 基本查找也叫做顺序查找，说明：顺序查找适合于存储结构为数组或者链表。
基本思想：顺序查找也称为线形查找，属于无序查找算法。
从数据结构线的一端开始，顺序扫描，依次将遍历到的结点与要查找的值相比较，若相等则表示查找成功；若遍历结束仍没有找到相同的，表示查找失败。
示例代码：public class A01_BasicSearchDemo1 {public static void main(String[] args){//基本查找/顺序查找//核心：//从0索引开始挨个往后查找//需求：定义一个方法利用基本查找，查询某个元素是否存在//数据如下：{131, 127, 147, 81, 103, 23, 7, 79}int[] arr ={131,127,147,81,103,23,7,79};int number =82;System.out.println(basicSearch(arr, number));}//参数：//一：数组//二：要查找的元素//返回值：//元素是否存在public static boolean basicSearch(int[] arr,int number){//利用基本查找来查找number在数组中是否存在for(int i =0; i < arr.length; i++){if(arr[i]== number){return true;}}return false;}}2. 二分查找也叫做折半查找，说明：元素必须是有序的，从小到大，或者从大到小都是可以的。
如果是无序的，也可以先进行排序。
但是排序之后，会改变原有数据的顺序，查找出来元素位置跟原来的元素可能是不一样的，所以排序之后再查找只能判断当前数据是否在容器当中，返回的索引无实际的意义。
基本思想：也称为是折半查找，属于有序查找算法。
用给定值先与中间结点比较。
比较完之后有三种情况：•相等说明找到了•要查找的数据比中间节点小说明要查找的数字在中间节点左边•要查找的数据比中间节点大说明要查找的数字在中间节点右边代码示例：package com.itheima.search;public class A02_BinarySearchDemo1 {public static void main(String[] args){//二分查找/折半查找//核心：//每次排除一半的查找范围//需求：定义一个方法利用二分查找，查询某个元素在数组中的索引//数据如下：{7, 23, 79, 81, 103, 127, 131, 147}int[] arr ={7,23,79,81,103,127,131,147};System.out.println(binarySearch(arr,150));}public static int binarySearch(int[] arr,int number){//1.定义两个变量记录要查找的范围int min =0;int max = arr.length-1;//2.利用循环不断的去找要查找的数据while(true){if(min > max){return-1;}//3.找到min和max的中间位置int mid =(min + max)/2;//4.拿着mid指向的元素跟要查找的元素进行比较if(arr[mid]> number){//4.1 number在mid的左边//min不变，max = mid - 1；max = mid -1;}else if(arr[mid]< number){//4.2 number在mid的右边//max不变，min = mid + 1;min = mid +1;}else{//4.3 number跟mid指向的元素一样//找到了return mid;}}}}3. 插值查找在介绍插值查找之前，先考虑一个问题：为什么二分查找算法一定要是折半，而不是折四分之一或者折更多呢？其实就是因为方便，简单，但是如果我能在二分查找的基础上，让中间的mid点，尽可能靠近想要查找的元素，那不就能提高查找的效率了吗？二分查找中查找点计算如下：mid=(low+high)/2, 即mid=low+1/2*(high-low);我们可以将查找的点改进为如下：mid=low+(key-a[low])/(a[high]-a[low])*(high-low)，这样，让mid值的变化更靠近关键字key，这样也就间接地减少了比较次数。
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。
第九章查找3哈希表
解决方案：可采用二次探测法或伪随机探测法，以 改善‚堆积‛问题。
9.3
三.处理冲突的方法
哈希表
例2：设哈希表长为11，哈希函数 H(key)=key MOD 11, 试用开放定址法中二次探测再散列解决冲突 Hi(key)=(H(key)+di) MOD 11 （di=12,-12,22,-22,…,k2,-k2 ）， 试对下列关键字序列(19，13，33，02，16，29，24） 构造哈希表HT。
9.3
哈希表
0
1 BAI 2 CHEN
例：假设在例2的记录集合中添 加关键字{DAI,ZHOU，…}。 4、冲突 对不同的关键字可能得到同一 哈希地址的现象叫做冲突。
……
3 DIAO
… 6 GAO … 18 SUN 19 TANG
关 键 码 集 合
…
22 WU 23 XIAO 24 YI 25 ZHAO
9.3
三.处理冲突的方法
3.链地址法
哈希表
9.3
三.处理冲突的方法
1.开放定址法 2.再哈希法
哈希表
3.链地址法(拉链法) 4.建立公共溢出区
P258
9.3
三.处理冲突的方法
例：关键码集合 {47, 7, 29, 11, 16, 92, 22, 8, 3}，散列 函数为H(key)=key mod 11，用公共溢 出区法处理冲突， 构造的散列表为：
哈希表
二.哈希函数的构造方法
1、直接定址法 思想：哈希函数为关键字的某个线性函数
H(key)= a.key+b 或 H(key)=key
适应情况：事先知道关键码，关键码集合不是 很大且连续性较好。 优点：不会产生冲突
缺点：占用连续空间，空间效率低
数据结构查找与排序
第二部分 排序
• 各种排序算法的特性
– 时间性能（最好、最坏、平均情况） – 空间复杂度 – 稳定性
• 常见排序算法
– 堆排序-堆的定义,创建堆,堆排序（厦大3次,南航2次,南大3次） – 快速排序 – 基数排序 – 插入排序 – 希尔排序 – 冒泡排序 – 简单选择排序 – 归并排序
一、基于选择的排序
• 快速排序算法关键字的比较和交换也是跳跃式进行的,所以快速排序 算法也是一种不稳定的排序方法。
• 由于进行了递归调用,需要一定数量的栈O(log2n)作为辅助空间
例如
1、快速排序算法在 数据元素按关键字有序的 情况下最不利于发挥其长处。
2、设关键字序列为：49,38,66,80,70,15,22,欲对该序列进行从小到大排序。 采用待排序列的第一个关键字作为枢轴,写出快速排序法的一趟和二趟排序之 后的状态
49
49
38
66
38
10
90
75
10
20
90
75
66
20
10
38
20
90
75
66
49
2．序列是堆的是( C )。 A．{75, 65, 30, 15, 25, 45, 20, 10} B．{75, 65, 45, 10, 30, 25, 20, 15} C．{75, 45, 65, 30, 15, 25, 20, 10} D．{75, 45, 65, 10, 25, 30, 20, 15}
➢ 依靠“筛选”的过程
➢ 在线性时间复杂度下创建堆。具体分两步进行： 第一步,将N个元素按输入顺序存入二叉树中,这一步只要求满 足完全二叉树的结构特性,而不管其有序性。
第二步,按照完全二叉树的层次遍历的反序,找到第一个非叶子结点, 从该结点开始“筛选”,调整各结点元素,然后按照反序,依次做筛选,直到做 完根结点元素,此时即构成一个堆。
散列查找（HashSearch）
散列查找（HashSearch）散列查找法(HashSearch)散列查找法(HashSearch)的思想，它通过对元素的关键字值进⾏某种运算，直接求出元素的地址，即使⽤关键字到地址的直接转换⽅法，⽽不需要反复⽐较。
因此，散列查找法⼜叫杂凑法或散列法。
散列（Hashing）通过散列函数将要检索的项与索引（散列，散列值）关联起来，⽣成⼀种便于搜索的数据结构（散列表）。
散列的概念属于查找，采⽤直接寻址技术。
在理想情况下，查找的期望时间为O(1)。
散列函数和散列地址：在记录的存储位置p和其关键字key之间建⽴⼀个确定的对应关系H, 使 p=H(key), 称这个对应关系H 为散列函数，p为散列地址。
散列表：⼀个有限连续的地址空间，⽤以存储按散列函数计算得到相应散列地址的数据记录。
通常散列表的存储空间是⼀个⼀维数组，散列地址是数组的下标。
冲突和同义词：对不同的关键字可能得到同⼀散列地址，即key!=key2 ,⽽H(key1)=H(key2)，这种现象称为冲突。
具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称作同义词，key1, 与key2互称为同义词。
hash函数hash函数就是把任意长的输⼊字符串变化成固定长的输出字符串的⼀种函数。
输出字符串的长度称为hash函数的位数。
哈希函数构造考虑1. 散列表的长度；关键字的长度；关键字的分布情况;2. 散列函数的计算简单，快速；3. 散列函数能将关键字集合K均匀地分布在地址集{0,1，…，m-1}上，使冲突最⼩。
哈希函数的构造⽅法1. 直接定址法取关键字或关键字的某个线性函数值为哈希地址：H(key) = key 或 H(key) = a*key + b其中a和b为常数，这种哈希函数叫做⾃⾝函数。
注意：由于直接定址所得地址集合和关键字集合的⼤⼩相同。
因此，对于不同的关键字不会发⽣冲突。
但实际中能使⽤这种哈希函数的情况很少2. 相乘取整法⾸先⽤关键字key乘上某个常数A(0 < A < 1)，并抽取出key*A的⼩数部分；然后⽤m乘以该⼩数后取整。
《数据结构》习题集：第9章查找(第1次更新2019-5)
第9章查找一、选择题1.顺序查找一个共有n个元素的线性表，其时间复杂度为（），折半查找一个具有n个元素的有序表，其时间复杂度为（）。
【＊，★】A.O(n)B. O(log2n)C. O(n2)D. O(nlog2n)2.在对长度为n的顺序存储的有序表进行折半查找，对应的折半查找判定树的高度为（）。
【＊，★】A.nB.C.D.3.采用顺序查找方式查找长度为n的线性表时，平均查找长度为（）。
【＊】A.nB. n/2C. (n+1)/2D. (n-1)/24.采用折半查找方法检索长度为n的有序表，检索每个元素的平均比较次数（）对应判定树的高度（设高度大于等于2）。
【＊＊】A.小于B. 大于C. 等于D. 大于等于5.已知有序表（13，18，24，35，47，50，62，83，90，115，134），当折半查找值为90的元素时，查找成功的比较次数为（）。
【＊】A. 1B. 2C. 3D. 46.对线性表进行折半查找时，要求线性表必须（）。
【＊】A.以顺序方式存储B. 以链接方式存储C.以顺序方式存储，且结点按关键字有序排序D. 以链接方式存储，且结点按关键字有序排序7.顺序查找法适合于存储结构为（）的查找表。
【＊】A.散列存储B. 顺序或链接存储C. 压缩存储D. 索引存储8.采用分块查找时，若线性表中共有625个元素，查找每个元素的概率相同，假设采用顺序查找来确定结点所在的块时，每块应分（）个结点最佳。
【＊＊】A.10B. 25C. 6D. 6259.从键盘依次输入关键字的值：t、u、r、b、o、p、a、s、c、l，建立二叉排序树，则其先序遍历序列为（），中序遍历序列为（）。
【＊＊，★】A.abcloprstuB. alcpobsrutC. trbaoclpsuD. trubsaocpl10.折半查找和二叉排序树的时间性能（）。
【＊】A.相同B. 不相同11.一棵深度为k的平衡二叉树，其每个非终端结点的平衡因子均为0，则该树共有（）个结点。
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非均匀三维查找表的快速查找技术
丁二锐;曾平;罗雪梅;王义峰
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2007(34)2
【摘 要】利用四面体插值算法进行色彩校正时,通过样本集直接建立起来的三维查
找表往往是不均匀的,为了生成符合ICC规范的Profile,必须通过插值得到均匀的
Profile数据.在均匀化过程中,耗时最严重的是如何准确定位插值颜色点所在的四面
体.从数据的邻域相关性,除了基于历史的局部搜索法,同时从粗定位和细定位角度提
出了基于辅助表的快速定位算法.实验结果证明任何一种加速算法都有效缩短了
Profile数据生成的时间,同时结合两种加速算法的效果更佳.
【总页数】3页(P258-259,276)
【作 者】丁二锐;曾平;罗雪梅;王义峰
【作者单位】西安电子科技大学外部设备研究所,西安,710071;西安电子科技大学
外部设备研究所,西安,710071;西安电子科技大学外部设备研究所,西安,710071;西
安电子科技大学外部设备研究所,西安,710071
【正文语种】中 文
【中图分类】TP3
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2.快速查找电度表的接线错误 [J], 李海滨;李强
3.一种哈希表快速查找的改进方法 [J], 马如林;蒋华;张庆霞
4.区间表的快速查找算法 [J], 马根峰
5.用相位伏安表快速查找室内短路故障 [J], 谭军明
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