--- title: 线性表的查找 date: 2015-03-10 18:29:13 order: 11 categories: - 算法 tags: - 数据结构 - 线性表 - 查找 permalink: /pages/f563f2ce/ --- # 线性表的查找 ## 查找简介 ### 什么是查找? **查找**是根据给定的某个值,在表中确定一个关键字的值等于给定值的记录或数据元素。 ### 查找算法的分类 若在查找的同时对表记录做修改操作(如插入和删除),则相应的表称之为**动态查找表**; 否则,称之为**静态查找表**。 此外,如果查找的全过程都在内存中进行,称之为**内查找**; 反之,如果查找过程中需要访问外存,称之为**外查找**。 ### 查找算法性能比较的标准 **——平均查找长度 ASL(Average Search Length)** 由于查找算法的主要运算是关键字的比较过程,所以通常把查找过程中对关键字需要执行的**平均比较长度**(也称为**平均比较次数**)作为衡量一个查找算法效率优劣的比较标准。 ![img](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/3101171-a38f84148d091364.gif?imageMogr2/auto-orient/strip) **选取查找算法的因素** (1) 使用什么数据存储结构(如线性表、树形表等)。 (2) 表中的次序,即对无序表还是有序表进行查找。 ## 顺序查找 **要点** 它是一种最简单的查找算法,效率也很低下。 **存储结构** 没有存储结构要求,可以无序,也可以有序。 **基本思想** 从数据结构线形表的**一端**开始,**顺序扫描**,**依次**将扫描到的结点关键字与给定值 k 相**比较**,若相等则表示查找成功; 若扫描结束仍没有找到关键字等于 k 的结点,表示查找失败。 **核心代码** ```java public int orderSearch(int[] list, int length, int key) { // 从前往后扫描list数组,如果有元素的值与key相等,直接返回其位置 for (int i = 0; i < length; i++) { if (key == list[i]) { return i; } } // 如果扫描完,说明没有元素的值匹配key,返回-1,表示查找失败 return -1; } ``` **算法分析** 顺序查找算法**最好的情况**是,第一个记录即匹配关键字,则需要比较 **1** 次; **最坏的情况**是,最后一个记录匹配关键字,则需要比较 **N** 次。 所以,顺序查找算法的平均查找长度为 ASL = (N + N-1 + ... + 2 + 1) / N = (N+1) / 2 顺序查找的**平均时间复杂度**为**O(N)**。 ## 二分查找 > **二分查找针对的是一个有序的数据集合,查找思想有点类似分治思想。每次都通过跟区间的中间元素对比,将待查找的区间缩小为之前的一半,直到找到要查找的元素,或者区间被缩小为 0**。 **存储结构** 使用二分查找需要两个前提: (1) 必须是**顺序**存储结构。 (2) 必须是**有序**的表。 **基本思想** 首先,将表**中间位置**记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功; 否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。 重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。 **核心代码** ```java public int binarySearch(int[] list, int length, int key) { int low = 0, mid = 0, high = length - 1; while (low <= high) { mid = (low + high) / 2; if (list[mid] == key) { return mid; // 查找成功,直接返回位置 } else if (list[mid] < key) { low = mid + 1; // 关键字大于中间位置的值,则在大值区间[mid+1, high]继续查找 } else { high = mid - 1; // 关键字小于中间位置的值,则在小值区间[low, mid-1]继续查找 } } return -1; } ``` **算法分析** **二分查找的过程可看成一个二叉树**。 把查找区间的中间位置视为树的根,左区间和右区间视为根的左子树和右子树。 由此得到的二叉树,称为二分查找的判定树或比较树。 由此可知,二分查找的**平均查找长度**实际上就是树的高度**O(log2N)**。 **二分查找的局限性** - 二分查找依赖的是顺序表结构,简单点说就是数组 - 二分查找针对的是有序数据 - 数据量太小不适合二分查找 - 数据量太大也不适合二分查找 ## 分块查找 **要点** 分块查找(Blocking Search)又称**索引顺序查找**。它是一种性能介于顺序查找和二分查找之间的查找方法。 分块查找由于只要求索引表是有序的,对块内节点没有排序要求,因此特别适合于节点动态变化的情况。 **存储结构** 分块查找表是由**“分块有序”的线性表**和**索引表**两部分构成的。 所谓**“分块有序”的线性表**,是指: 假设要排序的表为 R[0...N-1],**将表均匀分成 b 块**,前 b-1 块中记录个数为 s=N/b,最后一块记录数小于等于 s; 每一块中的关键字不一定有序,但**前一块中的最大关键字必须小于后一块中的最小关键字**。 **_注:这是使用分块查找的前提条件。_** 如上将表均匀分成 b 块后,抽取各块中的**最大关键字**和**起始位置**构成一个索引表 IDX[0...b-1]。 由于表 R 是分块有序的,所以**索引表是一个递增有序表**。 下图就是一个分块查找表的存储结构示意图 ![img](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/3101171-b7ad44c68d0c3c75.png) **基本思想** 分块查找算法有两个处理步骤: **(1) 首先查找索引表** 因为分块查找表是“分块有序”的,所以我们可以通过索引表来锁定关键字所在的区间。 又因为索引表是递增有序的,所以查找索引可以使用顺序查找或二分查找。 **(2) 然后在已确定的块中进行顺序查找** 因为块中不一定是有序的,所以只能使用顺序查找。 **代码范例** ![img](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/3101171-2737612c781e66e8.gif?imageMogr2/auto-orient/strip) ```java class BlockSearch { class IndexType { public int key; // 分块中的最大值 public int link; // 分块的起始位置 } // 建立索引方法,n 是线性表最大长度,gap是分块的最大长度 public IndexType[] createIndex(int[] list, int n, int gap) { int i = 0, j = 0, max = 0; int num = n / gap; IndexType[] idxGroup = new IndexType[num]; // 根据步长数分配索引数组大小 while (i < num) { j = 0; idxGroup[i] = new IndexType(); idxGroup[i].link = gap * i; // 确定当前索引组的第一个元素位置 max = list[gap * i]; // 每次假设当前组的第一个数为最大值 // 遍历这个分块,找到最大值 while (j < gap) { if (max < list[gap * i + j]) { max = list[gap * i + j]; } j++; } idxGroup[i].key = max; i++; } return idxGroup; } // 分块查找算法 public int blockSearch(IndexType[] idxGroup, int m, int[] list, int n, int key) { int mid = 0; int low = 0; int high = m -1; int gap = n / m; // 分块大小等于线性表长度除以组数 // 先在索引表中进行二分查找,找到的位置存放在 low 中 while (low <= high) { mid = (low + high) / 2; if (idxGroup[mid].key >= key) { high = mid - 1; } else { low = mid + 1; } } // 在索引表中查找成功后,再在线性表的指定块中进行顺序查找 if (low < m) { for (int i = idxGroup[low].link; i < idxGroup[low].link + gap; i++) { if (list[i] == key) return i; } } return -1; } // 打印完整序列 public void printAll(int[] list) { for (int value : list) { System.out.print(value + " "); } System.out.println(); } // 打印索引表 public void printIDX(IndexType[] list) { System.out.println("构造索引表如下:"); for (IndexType elem : list) { System.out.format("key = %d, link = %d\n", elem.key, elem.link); } System.out.println(); } public static void main(String[] args) { int key = 85; int array2[] = { 8, 14, 6, 9, 10, 22, 34, 18, 19, 31, 40, 38, 54, 66, 46, 71, 78, 68, 80, 85 }; BlockSearch search = new BlockSearch(); System.out.print("线性表: "); search.printAll(array2); IndexType[] idxGroup = search.createIndex(array2, array2.length, 5); search.printIDX(idxGroup); int pos = search.blockSearch(idxGroup, idxGroup.length, array2, array2.length, key); if (-1 == pos) { System.out.format("查找key = %d失败", key); } else { System.out.format("查找key = %d成功,位置为%d", key, pos); } } } ``` **运行结果** ``` 线性表: 8 14 6 9 10 22 34 18 19 31 40 38 54 66 46 71 78 68 80 85 构造索引表如下: key = 14, link = 0 key = 34, link = 5 key = 66, link = 10 key = 85, link = 15 查找key = 85成功,位置为19 ``` **算法分析** 因为分块查找实际上是两次查找过程之和。若以二分查找来确定块,显然它的查找效率介于顺序查找和二分查找之间。 ## 三种线性查找的 PK (1) 以平均查找长度而言,二分查找 > 分块查找 > 顺序查找。 (2) 从适用性而言,顺序查找无限制条件,二分查找仅适用于有序表,分块查找要求“分块有序”。 (3) 从存储结构而言,顺序查找和分块查找既可用于顺序表也可用于链表;而二分查找只适用于顺序表。 (4) 分块查找综合了顺序查找和二分查找的优点,既可以较为快速,也能使用动态变化的要求。 ## 参考资料