@skiery
定義：在資料集合中尋找滿足某些條件的資料元素過程。
用於查詢的資料集合成查詢表：
1.查詢某個元素是否存在；
2.查詢某個元素的屬性；
1 2屬於靜態查詢表，常用方式：順序查詢表、折半查詢
3.動態查詢表：二叉排序樹、二叉平衡樹
資料元素中某個可以唯一標識該元素的資料項；
在查詢過程中，一次查詢的長度指需要比較的關鍵字的次數，而平均查詢長度是所有查詢過程中進行關鍵字的比較次數的平均值。
asl = σpi*ci n為查詢表中元素個數，pi是查詢第i個元素的概率，一般為等概率查詢，pi的為1/n，ci為找到第i個元素需要比較的關鍵字次數，即查詢長度。
int
search1
(int a,
int n,
int key)
}return0;
}int
search2
(int a,
int n,
int key)
a[0]= key;
while
(a[i]
!=key)
if(i==0)
return0;
return i+1;
}
1.成功：(n+1)/2
2.失敗：n
時間複雜度：o(n)
演算法思路：首現給定key與表中間元素的關鍵字比較，相等則查詢成功，返回位置；失敗則縮小查詢範圍，在縮小的範圍內繼續進行折半查詢，重複直到找到位置，或確定沒有該元素，查詢失敗。
適用範圍：有序的順序表
int
binary_search
(int a,
int n,
int key)
else
}return0;
}
n個結點的完全二叉樹高度為log(2(n+1))，所以折半查詢時間複雜度為o(logn)。
asl：成功：直接求所有比較成功次數的期望，即每個點所在層數的和除以總點數；
失敗：直接求在每個位置失敗所需的次數，再除以失敗的情況的和，得到結果。
按索引查詢，需要額外建立乙個索引表來儲存索引，每個索引對應表中每一塊，並且每個塊間都是有順序的。
(1)塊間折半查詢，塊內順序查詢：
asl = asl（折半）+asl（順序） = [log2(b+1)] + (1+s)/2
(2)塊間塊內均順序查詢：
asl = asl（塊間順序）+asl（塊內順序） = (1+b)/2 + (1+s)/2
二叉排序樹（binary search tree），也叫二叉搜尋樹，是一顆空樹，或者具有以下性質的樹：
（1）若左子樹不空，則左子樹上所有結點值均小於其根結點的值；
（2）若右子樹不空，則右子樹上所有結點值均大於其根結點的值。
左小右大
與根結點比較，小於根結點向左子樹找，大於根結點向右子樹查詢。
bitnode *
bst_search
(bitnode *t,
int key)
)}
2）樹非空：檢測是否有重複關鍵字結點；
1.存在：不插入，直接返回插入失敗；
2.不存在：檢查根結點值和待插入關鍵字值的大小關係遞迴插入左右子樹
int
bst_insert
(bitnode*
&t,int k)
else
if(t-
>key == k)
return0;
else
if(t-
>key>k)
return
bst_insert
(t->lchild,k)
;else
return
bst_insert
(t->rchild,k)
;}
2.只有乙個孩子節點：用孩子節點替代父節點；
3.有兩個子節點：找到左子樹的最大節點作為前驅節點；找到右子樹的最小節點作為後繼節點，
雜湊表：根據給定的關鍵字計算出關鍵字在表中的位址的資料結構，建立了關鍵字和存貯位址之間的一種直接對映關係。
雜湊函式：乙個把查詢表中的關鍵字對映成為該關鍵字對應的位址的函式，幾位hash(key)=addr
會用即可，這裡面試和應用不會這麼詳細，有興趣大家自己看吧~
查詢演算法總結
順序查詢演算法 1.演算法描述 順序比較即可。2.平均查詢長度 n 1 2,其中n為表長。3.演算法實現 省略4.優化思想 根據經驗，目前被查到越多的元素，將來可能被查到的可能性也越大。所以可以考慮，每次查詢到乙個元素後，將它和直接前驅交換位置。如果上述的經驗從概率上來講是成立的，則可以加快順序查詢...
查詢演算法總結
順序查詢演算法 1.演算法描述 順序比較即可。2.平均查詢長度 n 1 2,其中n為表長。3.演算法實現 省略4.優化思想 根據經驗，目前被查到越多的元素，將來可能被查到的可能性也越大。所以可以考慮，每次查詢到乙個元素後，將它和直接前驅交換位置。如果上述的經驗從概率上來講是成立的，則可以加快順序查詢...
查詢演算法總結
一 順序查詢 二 二分查詢 int binarysearchrecursion int arry,int value,int start,int end else int binarysearchrecursion int arry,int len,int value int binarysearc...