1.基本概念：
1.1 静态查找和动态查找
- 静态查找：数据集合稳定，不需要添加，删除元素的查找操作。
- 动态查找：数据集合在查找的过程中需要同时添加或删除元素的查找操作。
1.2 查找结构
- 对于静态查找来说，可以用线性表结构，这样可以使用顺序查找算法，如果再对关键字进行排序，则可以使用折半查找算法来提高查找效率。
- 对于动态查找来说，可以使用二叉排序树，也可以使用散列表结构来解决一些查找问题。
1.3 （主）关键字
数据元素（或记录）中某个数据项的值，可以唯一地标识一个记录。
1.4 平均查找长度（ASL）
主要是理解定义，需要注意的是，查找成功和查找失败的ASL一般是不相同的。
2.顺序查找：
int Sq_Search(int *a, int n, int key) { int i; for( i=1; i <= n; i++ ) { if( a[i] == key ) { return i; } } return 0; }
上面这段代码的复杂度是 O(2n) ，适当地取巧（设置哨兵），其实可以获得下面这一种O（n）的代码。
int Sq_Search(int *a, int n, int key){ int i = n; a[0] = key while( a[i] != key ) { i--; } return i; }
3. 折半查找
如果数据记录的关键字是有序排列的，则可以用折半（二分）查找法，这样一种效率比较高的查找方法（时间复杂度O(log2(n))）
int Bin_Search( int str[], int n, int key ){//迭代二分 int low, high, mid; low = 0; high = n - 1; while( low <= high ) { mid = (low + high) / 2; if( str[mid] == key ) { return mid; } if( str[mid] < key ) { low = mid + 1; } if( str[mid] > key ) { high = mid - 1; } } return -1; }
int Bin_Search(SSTable ST, KeyType key, int low, int high) {//递归二分 if(low <= high){ mid = (low + high) / 2; if(key == ST.R[mid].key) { return mid; } else if(key < ST.R[mid].key) { return Bin_Search(ST,key, low, mid - 1); } else { return Bin_Search(ST.key, mid + 1, high); } } return 0; }
基于二分的查找效率虽然高，但对数据组织的结构要求比较苛刻，如果是处理数据量小的问题，应该尽量使用顺序查找。
4.分块查找
索引存储结构：索引存储结构 = 主数据表 + 索引表
数据整体是无序，但是分块后按块是有序的。
在索引表（有序）中按关键字查找：可以 顺序查找 或 二分查找。在对应的数据块（无序）中查找：只能顺序查找块中元素。
算法的时间复杂度：折半查找确定块，顺序查找确定块中元素，ASL是俩次查找平均查找长度之和。
5.树表的查找
以二叉树或其他树作为查找表的形式，称为树表。树表多采用链式存储结构，本质上是动态查找表。书上介绍了以下四类，感觉自己对这一部分的理解还不到位，不能很好地进行总结。希望接下来能花时间回过头看多几遍。
- 二叉排序树
- 平衡二叉树
- B树
- B+树
6.哈希（散列）表的查找：
6.1.哈希表的基本概念
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而 直接 访问在内存存储位置的数据结构。它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。
映射函数称做散列函数(哈希函数），存放记录的数组称做散列表(哈希表)。
散列函数的规则是：通过某种转换关系，使关键字适度的分散到指定大小的的顺序结构中，越分散，则以后查找的时间复杂度越小，空间复杂度越高。因此，哈希函数是用空间换取时间效率的算法。
6.2.哈希函数构造方法
直接定址法(h(k) = k + c)
除留余数法(h(k)=k mod p)
数字分析法
6.3.哈希冲突的解决方法
哈希冲突是指哈希函数算出来的地址被别的元素占用了。
①开放地址法
冲突时找一个新的空闲的哈希地址。那么，如何找空闲单元呢？
- 线性探测法（d0 = h(k)，di = (di - 1 + 1) mod m (1 ≤ i ≤ m -1)）
- 平方探测法（d0 = h(k)，di=(d0 ± i^2) mod m (1≤ i ≤m - 1)）
与线性探测相比，平方探测法能更好地避免出现堆积现象（即减少二次聚集的情况）。但它的缺点是不能探测到哈希表上的所有单元（至少能探测到一半单元）。
②拉链法
拉链法是把所有的同义词用单链表链接起来的方法。(是更为常见的哈希结构）
