C#数据结构_查找
查找:静态查找和动态查找。
衡量查找算法的最主要的标准是平均查找长度(Average Search Length,简 称 ASL)。平均查找长度是指在查找过程中进行的关键码比较次数的平均值。
顺序查找(Sequnce Search)又称线性查找(Linear Search),其基本思想是:从 静态查找表的一端开始,将给定记录的关键码与表中各记录的关键码逐一比较, 若表中存在要查找的记录,则查找成功,并给出该记录在表中的位置;否则,查找失败,给出失败信息。
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public int SeqSearch(SeqList<int> sqList, int data) { sqList[0] = data; int i = 0; for (i = sqList.GetLength(); sqList[i] > data; --i); { return i; } }
折半查找(Binary Search)又叫二分查找,其基本思想是:在有序表中,取中 间的记录作为比较对象,如果要查找记录的关键码等于中间记录的关键码,则查 找成功;若要查找记录的关键码小于中间记录的关键码,则在中间记录的左半区 继续查找;若要查找记录的关键码大于中间记录的关键码,则在中间记录的右半 区继续查找。不断重复上述查找过程,直到查找成功,或有序表中没有所要查找 的记录,查找失败。
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public int BinarySearch(SeqList<int> sqList, int key) { sqList[0] = key; //0单元存放要查找的记录 int mid = 0; int flag = -1; int low = 1; //设置初始区间的下限值 int high = sqList.GetLength(); //设置初始区间的上限值 //记录没有查找完 while (low <= high) { //取中点 mid = (low + high)/2; //查找成功,记录位置存放到flag中 if (sqList[0] == sqList[mid]) { flag = mid; break; } //调整到左半区 else if(sqList[0] < sqList[mid]) { high = mid -1; } //调整到右半区 else { low = mid + 1; } } if (flag > 0) { Console.WriteLine("Search is successful!"); return flag; } else { Console.WriteLine("Search is failing!"); return -1; } }
索引查找(Index Search)又称分块查找。比如,对于下图现在要查找关键码为 54 的记录。先将 54 依次与索 引表中每个记录的 data 域的值进行比较,由于 34<54<66,则若在主表中存在关 键码为 54 的记录,则该记录必定在主表的第 3 个子表中。由于相应的 link 域的 值为 10,所以,从主表的第 11 个记录(数组的下标为 10)开始进行顺序查找。 当比较到主表的第 13 个记录(数组的下标为 12)时,关键码相等,说明主表中 有要查找的记录,则查找成功。当然,如果比较到第 15 个记录(因为索引表的 下一个记录的 link 域的值为 14)仍然不等,说明主表中不存在要查找的记录, 查找失败。
二叉排序树查找过程为:
(1)若二叉排序树为空,则查找失败(下面的算法实现以返回 1 表示查找 失败);
(2)若二叉排序树非空,则将给定记录的关键码与二叉排序树根结点的关 键码进行比较,如果相等,则查找成功(下面的算法实现以返回 0 代表查找成功), 查找过程结束。否则,执行以下两步中的一步;
(3)若给定记录的关键码小于二叉排序树根结点的关键码,查找将在根结 点的左子树上继续进行,转(1);
(4)若给定记录的关键码大于二叉排序树根结点的关键码,查找将在根结 点的右子树上继续进行,转(1)。
二叉排序树上的查找算法的实现如下:
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public int Search(BiTree<int> bt, int key) { Node<int> p; //二叉排序树为空 if (bt.IsEmpty() == true) { Console.WriteLine("The Binary Sorting Tree is empty!"); return 1; } p = bt.Head; //二叉排序树非空 while (p != null) { //存在要查找的记录 if (p.Data == key) { Console.WriteLine("Search is Successful!"); return 0; } //待查找记录的关键码大于结点的关键码 else if (p.Data < key) { p = p.LChild; } //待查找记录的关键码小于结点的关键码 else { p = p.RChild; } } return 1; }
哈希法主要考虑两个问题,其一是如何构造哈希函数,其二是如何解 决哈希冲突
常用的哈希函数构造方法:直接定址法;除留余数法;数字分析法;平方取中法;
解决哈希冲突:
开放地址法:是指当由关键码得到的哈希地址一旦产生冲突,即该地址中已经存放了记录,就去寻找下一个哈希地址,直到找到空的哈希地址为止。
二次探测法:线性探测法由于是一个地址单元一个地址单元探测,探测的增量是线性的,所以容易产生堆积问题。
链表法:用链表法解决哈希冲突有两种方法:
第一种方法是把所有的同义词用单链表链接起来;
第二种方法是当哈希表中相应位置为空时直接存放,当哈希表中相应 位置非空时用单链表链接起来。