查詢是在大量的資訊中尋找乙個特定的資訊元素，在計算機應用中，查詢是常用的基本運算，例如編譯
程式中符號表的查詢。用關鍵字標識乙個資料元素
，查詢時根據給定的某個值，在表中確定乙個關鍵字的值等於給定值的記錄或資料元素。在計算機中進行查詢的方法是根據表中的記錄的組織結構
確定的。
順序查詢
也稱為線形查詢，從資料結構線形表的一端開始，順序掃瞄，依次將掃瞄到的結點關鍵字與給定值k相比較，若相等則表示查詢成功；若掃瞄結束仍沒有找到關鍵字等於k的結點，表示查詢失敗。
二分查詢
要求線形表中的結點按關鍵字
值公升序或降序排列，用給定值k先與中間結點的關鍵字比較，中間結點把線形表分成兩個子表，若相等則查詢成功；若不相等，再根據k與該中間結點關鍵字的比較結果確定下一步查詢哪個子表，這樣遞迴進行，直到查詢到或查詢結束發現表中沒有這樣的結點。
分塊查詢
也稱為索引查詢，把線形分成若干塊，在每一塊中的資料元素的儲存順序是任意的，但要求塊與塊之間須按關鍵字值的大小有序排列，還要建立乙個按關鍵字值遞增順序排列的索引表，索引表中的一項對應線形表中的一塊，索引項包括兩個內容：① 鍵域存放相應塊的最大關鍵字；② 鏈域存放指向本塊第乙個結點的指標。分塊查詢分兩步進行，先確定待查詢的結點屬於哪一塊，然後在塊內查詢結點。
雜湊表查詢
是通過對記錄的關鍵字值進行運算，直接求出結點的位址，是關鍵字到位址的直接轉換方法，不用反覆比較。假設f包含n個結點，ri為其中某個結點（1≤i≤n），keyi是其關鍵字值，在keyi與ri的位址之間建立某種函式關係，可以通過這個函式把關鍵字值轉換成相應結點的位址，有：addr(ri)=h(keyi)，addr(ri)為雜湊函式。
順序查詢過程：從表中的最後乙個記錄開始，逐個進行記錄的關鍵字與給定值進行比較，若某個記錄的關鍵字與給定值相等，則查詢成功，找到所查的記錄；反之，若直到第乙個記錄，其關鍵字和給定值比較都不相等，則表明表中沒有所查的記錄，查詢失敗。
演算法描述為
int search(int d,int a,int n)
二分查詢又稱折半查詢，它是一種效率較高的查詢方法。
【二分查詢要求】：1.必須採用順序儲存結構
2.必須按關鍵字
大小有序排列。
【優缺點】折半查詢法的優點是比較次數少，查詢速度快，平均效能好;其缺點是要求待查表為有序表，且插入刪除困難。因此，折半查詢方法適用於不經常變動而查詢頻繁的有序
列表。【演算法思想】首先，將表中間位置記錄的關鍵字與查詢關鍵字比較，如果兩者相等，則查詢成功；否則利用中間位置記錄將表分成前、後兩個子表，如果中間位置記錄的關鍵字大於查詢關鍵字，則進一步查詢前一子表，否則進一步查詢後一子表。
重複以上過程，直到找到滿足條件的記錄，使查詢成功，或直到子表不存在為止，此時查詢不成功。
【演算法複雜度
】假設其陣列長度為n，其演算法複雜度為o（log（n））
下面提供一段二分查詢實現的偽**
:binarysearch(max,min,des)
mid-des then
max=mid-1
else
min=mid+1
return max
分塊查詢又稱索引順序查詢，它是順序查詢的一種改進方法。
方法描述：將n個資料元素"按塊有序"劃分為m塊（m ≤ n）。每一塊中的結點不必有序，但塊與塊之間必須"按塊有序"；即第1塊中任一元素的關鍵字都必須小於第2塊中任一元素的關鍵字；而第2塊中任一元素又都必須小於第3塊中的任一元素，……。
操作步驟：
step1 先選取各塊中的最大關鍵字構成乙個索引表；
step2 查詢分兩個部分：先對索引表進行二分查詢或順序查詢，以確定待查記錄在哪一塊中；然後，在已確定的塊中用順序法進行查詢。
1 基本原理
我們使用乙個下標範圍比較大的陣列來儲存元素。可以設計乙個函式（雜湊函式，也叫做雜湊函式
），使得每個元素的關鍵字都與乙個函式值（即陣列下標）相對應，於是用這個陣列單元來儲存這個元素；也可以簡單的理解為，按照關鍵字為每乙個元素"分類"，然後將這個元素儲存在相應"類"所對應的地方。
但是，不能夠保證每個元素的關鍵字與函式值是一一對應的，因此極有可能出現對於不同的元素，卻計算出了相同的函式值，這樣就產生了"衝突"，換句話說，就是把不同的元素分在了相同的"類"之中。後面我們將看到一種解決"衝突"的簡便做法。
總的來說，"直接定址"與"解決衝突"是雜湊表的兩大特點。
2 函式構造
建構函式
的常用方法（下面為了敘述簡潔，設 h(k) 表示關鍵字為 k 的元素所對應的函式值）：
a) 除餘法：
選擇乙個適當的正整數 p ，令 h(k ) = k mod p
這裡， p 如果選取的是比較大的素數
，效果比較好。而且此法非常容易實現，因此是最常用的方法。
b) 數字選擇法：
如果關鍵字的位數比較多，超過長整型範圍而無法直接運算，可以選擇其中數字分布比較均勻的若干位，所組成的新的值作為關鍵字或者直接作為函式值。
3 衝突處理
線性重新雜湊技術易於實現且可以較好的達到目的。令陣列元素個數為 s ，則當 h(k) 已經儲存了元素的時候，依次探查 (h(k)+i) mod s , i=1,2,3…… ，直到找到空的儲存單元為止（或者從頭到尾掃瞄一圈仍未發現空單元，這就是雜湊表
已經滿了，發生了錯誤。當然這是可以通過擴大陣列範圍避免的）。
4 支援運算
雜湊表支援的運算主要有：初始化(makenull)、雜湊函式值的運算(h(x))、插入元素(insert)、查詢元素(member)。
設插入的元素的關鍵字為 x ，a 為儲存的陣列。
初始化比較容易，例如
const empty=maxlongint; // 用非常大的整數代表這個位置沒有儲存元素
p=9997; // 表的大小
procedure makenull;
var i:integer;
begin
for i:=0 to p-1 do
a[i]:=empty;
end;
雜湊函式值的運算根據函式的不同而變化，例如除餘法的乙個例子：
function h(x:longint):integer;
begin
h:= x mod p;
end;
我們注意到，插入和查詢首先都需要對這個元素定位，即如果這個元素若存在，它應該儲存在什麼位置，因此加入乙個定位的函式 locate
function locate(x:longint):integer;
var orig,i:integer;
begin
orig:=h(x);
i:=0;
while (ix)and(a[(orig+i)mod s]empty) do
inc(i);
//當這個迴圈停下來時，要麼找到乙個空的儲存單元，要麼找到這個元
//素儲存的單元，要麼表已經滿了
locate:=(orig+i) mod s;
end;
插入元素
procedure insert(x:longint);
var posi:integer;
begin
posi:=locate(x); //定位函式的返回值
if a[posi]=empty then a[posi]:=x
else error; //error 即為發生了錯誤，當然這是可以避免的
end;
查詢元素是否已經在表中
procedure member(x:longint):boolean;
var posi:integer;
begin
posi:=locate(x);
if a[posi]=x then member:=true
else member:=false;
end;
查詢演算法
轉）斐波那契查詢演算法（黃金分割查詢演算法）
斐波那契數列，又稱 分割數列，指的是這樣乙個數列 1 1 2 3 5 8 13 21 在數學上，斐波那契被遞迴方法如下定義 f 1 1，f 2 1，f n f n 1 f n 2 n 2 該數列越往後相鄰的兩個數的比值越趨向於 比例值 0.618 斐波那契查詢就是在二分查詢的基礎上根據斐波那契數列進...
轉oracle查詢功能
查詢所有表名 select t.table name from user tables t 查詢所有欄位名 select t.column name from user col comments t 查詢指定表的所有欄位名 select t.column name from user col com...
轉 tarjan演算法
說到以tarjan命名的演算法，我們經常提到的有3個，其中就包括本文所介紹的求強連通分量的tarjan演算法。而提出此演算法的普林斯頓大學的robert e tarjan教授也是1986年的圖靈獎獲得者 具體原因請看本博 歷屆圖靈獎得主 一文 首先明確幾個概念。強連通圖。在乙個強連通圖中，任意兩個點...