第七章--查找算法--学习小结

在第七章我们学习了查找算法：

查找主要包括三种结构：①线性表 ②树表 ③哈希表

一、线性表：

	顺序查找	折半查找	分块查找
查找时间复杂度	O（n）	O（log2n）	ASL = L查块 + L块内查找
特点	毫无特点	效率高一点点咯	甚至不如折半查找
通用情况	任何结构都行	有序的顺序表	块间有序、块内无序的顺序表

二、树表：

　　1.二叉排序树：平衡二叉树最好

　　2.B-树：是一种外存文件系统中常用的动态索引技术；

　　3.B+树：更适合做文件索引系统。严格来讲，它不属于第五章定义的树（其实我觉得有点像块内有序的分块查找）

三、哈希表（散列表）：

　　1.术语介绍：

　　　　1）散列函数和散列地址：p = H（key） 对应关系（H）；p（散列地址）；关键字（key）

　　　　2）冲突和同义词：冲突现象；同义词是对于关键字而言的

　　2.散列函数的构造方法：

　　　　1）数字分析法的适用情况：明确知道所有关键字的每一位上各种数字的分布情况。

　　　　2）平方取中法：不能事先了解所有关键字的情况，或难于直接从关键字中找到取值较分散的几位。

　　　　3）折叠法：分为移位叠加和边界叠加。适用于散列地址位数较少，而关键字的位数较多，且难于直接从关键字中找到取值较分散的几位的情况。

　　3.处理冲突的方法：

　　　　1）开放地址法：线性探测法、二次探测法和伪随机探测法。缺点：会产生“二次聚集”现象。

　　　　2）链地址法：基本思想是构造一个邻接表一样的存储结构，把具有相同散列地址的关键字放在同一个单链表中（同义词链表），再把各个单链表的表头放到数组中。

　　4.平均查找长度（ASL）：散列表的ASL是 α（裝填因子）的函数，而不是 n（记录个数）的函数。

　　　　在查找概率相等的前提下，直接计算查找成功的平均查找长度：

 

　　　　查找失败的平均查找长度：

 

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上次目标，在我的标准中达成了，上两周在树蛙的DDL压力下完成了一篇关于NLP的论文阅读以及关于这篇论文的演讲。

接下来的目标就是好好学习python的基础知识。另外、要在这两周构建这个学期关于DS的完整知识框架体系。