幾種常見搜尋演算法的比較

1.順序搜尋。

條件：無序或有序佇列。

工作原理：按順序比較每個元素，直到找到關鍵字。

時間複雜度：o（n）。

第二，二分搜尋（half search）。

條件：有序陣列。

原理：搜尋過程從陣列的中間元素開始，如果中間元素恰好是要找到的元素，則搜尋過程結束;

如果特定元素大於或小於中間元素，則在陣列中大於或小於中間元素的一半中找到它，並且比較從開頭的中間元素開始。

如果陣列在某個步驟中為空，則找不到它。

時間複雜度：o（logn）

3.雜湊表（雜湊表）。

條件：先建立雜湊表（雜湊表）

原理：根據鍵值進行搜尋，通過雜湊函式定位資料元素。

時間複雜度：幾乎 o（1），具體取決於衝突的數量。

二分法的平均查詢效率為 o（logn），但需要對陣列進行排序。 如果未對其進行測序，則必須首先使用 o（nlogn） 預處理對其進行測序。 它也很難插入，通常需要移動整個陣列，因此在動態情況下速度較慢。

雜湊查詢的理想插入和查詢效率是 o（1），但前提是找到乙個好的雜湊函式，以便分布更均勻。 另外，雜湊表需要很大的空間，至少要比o（n）大幾倍，否則衝突的概率很高。

二叉排序樹查詢也是O（logn），關鍵是在插入值的時候做一些處理讓它更加平衡（否則容易出現輕重不平衡，搜尋效率會降低到O（N）），而且寫起來比較麻煩，可以找一本介紹特定演算法資料結構的書。當然，如果用C語言的話，可以直接用它的庫型別map和multimap，用紅黑樹實現，理論上插入和搜尋時間都是o（logn），很方便，但一般比自己實現的二進位平衡樹稍微慢一些。

線性搜尋和二進位搜尋是查詢滲流的兩種常用演算法。

線性查詢是查詢無序陣列或鍊表的一種簡單直觀的方法。 它從資料結構的開頭開始，逐個遍歷元素，直到找到目標元素或遍歷所有元素。 線性查詢的時間複雜度為 o（n），其中 n 是資料結構中的元素數。

二進位查詢是一種有效的查詢方法，但要求必須對查詢的資料結構進行排序。 它通過每次將搜尋區域縮小一半來做到這一點，從而可以快速定位目標元素。 二進位查詢的時間複雜度為 o（log n），其中 n 是資料結構中的元素數。

由於每次查詢的範圍減半，因此二進位查詢在大型資料集上比線性查詢更有效。

查詢演算法概念

查詢演算法是一種在資料集中查詢目標元素的演算法。 它在電腦科學和資料結構中發揮著重要作用，用於快速定位和檢索所需的資料。 常見的查詢演算法包括線性查詢、二進位查詢、雜湊查詢等。

線性查詢是最簡單的查詢演算法，它從資料集的開頭開始逐個遍歷元素，直到找到目標元素或遍歷所有元素。 線性查詢對於無序資料集很有用，但當資料集較大時，效率較低。 雜湊查詢使用雜湊函式將資料對映到雜湊表中的索引位置，從而實現快速查詢。

適用於需要快速兆多搜尋和插入的場景，平均時間複雜度為o（1），但對雜湊函式和雜湊衝突的處理要求較高。

以上內容參考百科 - 查詢演算法。

資料元素用關鍵字標識，在表中確定其值等於基於給定值的給定值的記錄或資料元素在表中確定。 在計算機中進行查詢的方法根據表中記錄的組織結構確定。 順序搜尋，又稱行搜尋，從資料結構的行表的一端開始，按順序掃瞄，依次將掃瞄的節點關鍵字與給定值k進行比較，如果相等，則表示搜尋成功; 如果在掃瞄結束後未找到關鍵字等於 k 的節點，則搜尋將失敗。

二元搜尋要求線性表中的節點按關鍵字值公升序或降序排列，先將中間節點的關鍵字與給定值k進行比較，中間節點將線性表劃分為兩個子表，如果相等，則搜尋成功; 如果不相等，則根據 k 和中間節點關鍵字的比較結果確定下一步要查詢哪個子表，並遞迴進行，直到搜尋完成且表中找不到該節點為止。 區塊搜尋又稱索引搜尋，將行劃分為若干個區塊，每個區塊中資料元素的儲存順序是任意的，但要求區塊必須根據關鍵字值的大小有序排列，並按照關鍵字值遞增的順序建立索引表， 索引表中的乙個專案對應行表中的乙個片段，索引項包含兩個內容：鍵欄位儲存對應區塊的最大關鍵字;chain 字段包含指向塊的第乙個節點的指標。

區塊搜尋分兩步執行，首先確定要找到的節點屬於哪個節點，然後在區塊內查詢節點。 雜湊表查詢是一種從關鍵字到位址的直接轉換方法，通過計算記錄的關鍵字值來直接找到節點的位址，無需重複比對。 假設 f 包含 n 個節點，RI 是其中乙個節點 （1 i n），keyi 是它的關鍵字值，keyi 和 ri 的位址之間建立了函式關係，通過該關係可以將關鍵字值轉換為對應節點的位址，如下所示：

addr（ri） = h（keyi）， addr（ri） 是乙個雜湊函式。

查詢是在大量資訊中搜尋特定資訊元素，在計算機應用程式中，查詢是一種常見的基本操作，例如在編譯器中搜尋符號表。

查詢是在資料集合中查詢所需的資料，查詢演算法是查詢過程中使用的演算法。 查詢演算法有很多，其中最基本的是線性表查詢。

由於演算法的原因，需要注意時間複雜度和空間複雜度，這反過來又涉及到資料的儲存方式，如陣列、鍊表、矩陣、樹、圖等資料結構，可以幫助降低演算法的複雜度。

有興趣的話，可以找一本資料結構書翻閱一下，裡面或多或少會有解釋。