查詢：
1、線序查詢linear search
線序查詢是一種簡單的查詢方式，是按順序在資料集合中查詢的方式，適用於小數量的資料集合，遍歷所有的值，直到找到所找的值。優點：不要求資料存放格式。缺點：只適合小數量的資料集合。stl中find函式執行線序查詢，原型為inputiterator find (
inputiterator first, inputiterator last, const t& value
);前兩個引數是查詢資料集合的迭代器，fisrt是開始的迭代器，last是終止的迭代器，這兩個引數確定了查詢的範圍。
最後乙個引數為要查詢的資料。
如果沒有找到，函式返回指向終止點的迭代器。如果找到，函式返回指向查詢點的迭代器。
2、二分查詢binary
search
二分查詢適合於任何有序資料集合的查詢。方法：1、找到資料集合中間的資料2、由於這是有序的資料集合，假設從左到右依次增大，則把要查的值與中間值判斷，如果要查的值大於中間值，則只考慮中間值的右邊，否則查詢中間值的左邊，不用考慮另一邊的情況。3、然後在步驟2找到的更小的資料集合
重複步驟2，直到找到要找的資料。優點：適合於任何集合；缺點：集合必須為有序的。二分查詢特別適合於大資料量的資料集合。stl中binary_search函式執行二分查詢，原型為：
template
bool binary_search ( forwarditerator first, forwarditerator last,
const t& value );
first，last是資料集合的迭代器，fisrt是開始的迭代器，last是終止的迭代器，這兩個引數確定了查詢的範圍。最後乙個引數為要查詢的資料。
template
bool binary_search ( forwarditerator first, forwarditerator last,
const t& value, compare comp );
兩個函式都是返回bool型的值，如果找到，就返回true，否則返回false。
前3個引數的解釋與上邊的解釋相同，最後乙個引數為比較的函式。
排序：1、selection sort 選擇排序
簡單的說，就是把每個資料放到應該存放的位置。
方法：1、建立兩個指標，第乙個指標指向第乙個值，第二個指標指向第二個值，把第乙個指標指向的值假設為最小值。
2、第二個指標浮動，從當前位置浮動到最後乙個，每次浮動比較第二個指標指向的值與最小值，如果第二個指標指向的值比最小值小，則更換最小值，然後第二個指標向後浮動，否則最小值不變，第二個指標直接向後浮動。
3、在第二個指標浮動到最後乙個值後，把最小值放到第乙個指標指向的位置，然後第乙個指標向後移動。
4、重複2、3步，不過每次重複的初始狀態時，第二個指標初始為第乙個指標的後邊，作為浮動的初始位置，每次重複完，第乙個指標向後移動一位。
由於每次重複總能找到第二指標浮動範圍內的最小值，然後依次存放。這樣最後就能把資料集合給從小到大排序了。
特點：由於不知道資料集合是否已經排好序，必須每次把集合排序一遍，即使資料集合已經排好序，這也是選擇排序的缺點之一。
2、quicksort 快速排序
quicksort利用分而治之（divide-and-conquer）的思想，並且使用迭代的思想，即把集合分為許多很小的部分，然後對這些小的部分排序，最後組合在一起，構成乙個有序的集合，每次分割的方式是使用迭代方式。
方法：
1、判斷資料集合大小是否為0或者為1，是0或1的話返回資料集合，不用考慮一下情況。這作為迭代的最基本情況。
2、選擇乙個資料作為節點元素。
3、建立兩個新的資料集合，把小於節點元素的所有資料放到乙個資料集合，把大於節點元素的所有資料放到另乙個資料集合。
4、分別在第一二個資料集合中進行1、2、3步驟，直到每個資料集合大小為0或1。
5、把分割的資料集合和節點按順序排序，就形成了乙個有序的集合。
一般情況下，節點元素選為中間點元素。
考慮這種情況：當選擇的節點元素為最小值元素或最大值元素，那麼將有乙個資料集合沒有元素，但是程式還需要去遍歷所有的值，那麼就會降低程式的執行效率，所以這種情況必須避免。有一種選擇節點元素演算法：median-of-three partitioning，避免了上述所說的情況。
stl中sort函式執行快速排序，適用於vector, deque, string，不適合於list。
原型：
template
void sort (
randomaccessiterator first, randomaccessiterator last );
template
void sort (
randomaccessiterator first, randomaccessiterator last, compare comp
);
first，last是資料集合的迭代器，fisrt是開始的迭代器，last是終止的迭代器，這兩個引數確定了查詢的範圍, 最後乙個引數為比較的函式。
list是用list的sort()函式，即list.sort().
3、雜湊函式（hash functions）
雜湊表（hash table）是一種支援元素快速插入、刪除、遍歷的資料結構，經過變形，能夠在規定的時間裡完成這些操作（快速插入、刪除、遍歷）。
雜湊表（hash table）是一種map型別的資料結構。
hashmap、hashset是不同種型別的雜湊表，hashmap儲存鍵值對，hashset根據成員關係儲存資料，是無序儲存。當向hashset結合中存入乙個元素時，hashset會呼叫該物件的hashcode()方法來得到該物件的hashcode值，然後根據hashcode值來決定該物件在hashset中儲存位置。
雜湊函式能夠使乙個鍵匹配乙個索引，這個索引是鍵相對應值在陣列中的索引。在把乙個鍵與值在陣列中的位置相匹配方面，別的演算法沒有雜湊表快速，高效。雜湊表的優點是只需要提供雜湊函式找到鍵（key），就能找到相應的值（value)
實現雜湊函式的常用的方法是除法方法（division method）。除法方法實現把鍵（key）轉換為unsigned int型的變數，然後這個值被雜湊表的大小除，餘數作為索引值。
當有多個鍵（key）對應與乙個值（value），這就會發生衝突。消除衝突的最好方法是選擇乙個好的雜湊函式。乙個好的雜湊函式能夠通過在表中的位置來表示鍵（key）。
在軟體工程中，雜湊函式的實現一般與雜湊表的實現分離。
4、map簡介
map是一種聯合的資料結構，支援鍵值對（key-value pairs），通過鍵（key）獲取值（value)。
memoizing技術：
考慮y=f(x), 把x和y（即f(x)）以（x,y)的格式儲存在雜湊表中，當要執行f(x)時，先查詢x,如果存在x，就直接返回相應的值；如果不存在，就進行計算。因為計算一般比查詢要花更多的代價，所以這個演算法比較高效。
查詢的基本概念
列表 由同一型別的資料元素組成的集合。關鍵碼 資料元素中的某個資料項，可以標識列表中的乙個或一組資料元素。鍵值 關鍵碼的值。主關鍵碼 可以唯一地標識乙個記錄的關鍵碼。次關鍵碼 不能唯一地標識乙個記錄的關鍵碼。查詢 在具有相同型別的記錄構成的集合中找出滿足給定條件的記錄。查詢的結果 若在查詢集合中找到...
排序 排序的基本概念
1，排序的一般定義 1，排序是計算機內經常進行的一種操作，其目的是將一組 無序 的資料元素調整為 有序 的資料元素 2，無序到有序就是排序 2，排序的數學定義 1，假設含 n 個資料元素序列為，其相應的關鍵字序列為 這些關鍵字相互之間可以進行比較，即 在它們之間存在著這樣乙個關係 kp1 kp2 k...
排序的基本概念
排序是資料結構的一種重要運算。本章的5.1節至5.6節介紹內排序的各種方法，5.7節介紹外排序方法。此外，堆排序也是一種典型的選擇排序，有關堆排序的演算法將在第8章中介紹。5.1基本概念 在討論排序的概念之前，首先引入 排序碼 的概念。排序碼是結點中的乙個或多個字段，其值作為排序運算中的依據。排序碼...