在计算机科学中，搜索算法是一种用于在数据集合中查找特定元素的算法。C语言作为一种强大的编程语言，提供了多种搜索算法的实现方式。本文将介绍C语言中的四种常见搜索算法其中包括（线性查找，二分法查找，树结构查找，分块查找），并提供每种算法的简单实现示例。
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列，而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列，便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集，而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法，用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序，提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息，如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说，理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法，也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法，可以提高编程能力，优化算法设计，并在实际应用
大家好，我是光城。算法在计算机领域的重要性，就不用我多说了，每个人都想要学算法，打牢算法基础，可是不知道如何做，今天我来推荐一波学习思路。
今天是《python算法教程》的第8篇读书笔记，笔记的主要内容是构建二分搜索树。 二分搜索树介绍 若要对一组有序值中执行操作（如查找），二分搜索法是一个优秀的选择，因为其时间复杂度仅为对数级。但很多时候，对序列的操作不仅仅是查找，还涉及到插入新数据。若此时选用数组作为存储数据的结构，插入数据的时间复度是线性级的，显然无法满足快速插入数据的需求。因此，这里引入二分搜索树这一既能利于二分搜索又能以对数级的时间完成搜索的数据结构。 二分搜索树创建代码 二分搜索树是一个对象，其提供插入、搜索节点和判断是否存在某个节
在计算机科学中，算法分析是非常关键的部分。找到解决问题的最有效算法非常重要。可能会有许多算法能够解决问题，但这里的挑战是选择最有效的算法。现在关键是假如我们有一套不同的算法，应该如何识别最有效的算法呢？在这里算法的空间和时间复杂度的概念出现了。空间和时间复杂度是算法的测量尺度。我们根据它们的空间（内存量）和时间复杂度（操作次数）来对算法进行比较。
本文转载自July CSDN博客：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/03/07/6228235.aspx
今天还是分享关于二分搜索树的LeetCode题，是一个会员题，题号是 1214，标题是：查找两颗二分搜索树之和。
给定一个最多包含40亿个随机排列的32位的顺序整数的顺序文件，找出一个不在文件中的32位整数。（在文件中至少确实一个这样的数-为什么？）。在具有足够内存的情况下，如何解决该问题？如果有几个外部的“临时”文件可用，但是仅有几百字节的内存，又该如何解决该问题？
写程序很重要的一点是选择合理的数据结构，不合适的数据结构在如今高性能计算机盛行的情况下，小数据量体现不出什么来，但是在超大数据的时候， 你所面临的困境将会无穷的放大。 在python里主要的数据结构，也就是内置数据结构，包括了列表，元组，字典以及集合。这四种数据结构分别具有不同的特性，影响着python的方方面面。 列表和元组类似于C的数组，但是不同的是，列表是动态的数组，具有着增删改查的操作，元组是静态的数组，本身是不可变的（除非里面包含了可变的容器类） 。那python为啥还要实现元组呢？按照python之禅所述，Special cases aren't special enough to break the rules...There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这是因为元组可以缓存于python的运行环境，在每次使用元组时我们都无需去访问内核分配内存，元组和列表代表着两种不同的方式，元组是一个不会改变事物的多种属性，而 列表是保存多个相对独立的对象的集合。 列表的搜索，如果在已知次序的情况下，使用二分法效率会变得很好，但是如前言所述，在相对独立的对象的数据集合中，有序是比较少见的情况，这意味着对列表的搜索 在python内部结构就只能是遍历。python的内建排序不是如《python源码剖析》所述是快速排序，而是Tim排序，这个排序是google发明的，可以在最好的情况下实现O(n)的复杂度排序 ，在最坏的情况下也有O(log(n))。对于数据的搜索， def b_search(i, haystack): imin, imax = 0, len(haystack) while True: if imin > imax: return -1 mid = (imin + imax) // 2 if haystack[mid] > i: imax = mid elif haystack[mid] < i: imin = mid + 1 else: return mid python的二分搜索实现很简单，因为你不需要再考虑内存溢出以及安全性，这些python已经帮你做好了。还有和二分搜索相似的，就是二叉搜索树。至于如果你不想自己实现 你可以选择bisect模块帮你解决这个问题。 元组因为其的不可改变性，对于列表为了其可变性牺牲的额外的内存以及使用它们进行的额外的计算，元组就内存消耗和速度就快的多了。并且小元组在申请了内存后也就是 不会返还给系统，还留待未来使用，在接下来需要新元组时就不需要向系统申请内存了。 下面看看字典和集合，字典在很多语言内都有实现，也就是映射，属于key-value的一种，在python里集合也是类似字典的结构，只不过没有了value，只有key了。 字典和集合的查询无需遍历，只需要计算散列函数就可获得其值，但这也意味着这两种数据结构会占用更大的内存，而且O(1)的复杂度也取决于散列函数的计算复杂度。 字典插入时，会计算键的散列值，理想的散列函数对应的键应该是就是整数，不会出现任何形式的冲突。计算出散列值后，很重要的一点要计算掩码，来得知value应该存放的 位置。对于冲突的处理，python使用的是开放定址法，会在一个数组里不断‘嗅探’，获得空的内存空间。当然，在字典的内存不够用时，自然会申请空间，这意味着我们需要重新散列值和 掩码。 所以，每种数据结构都有其不同的特性，所以这也意味着选择一个良好的数据数据会使得你的代码效率快上不少。
第一篇二分搜索论文是 1946 年发表，然而第一个没有 bug 的二分查找法却是在 1962 年才出现，中间用了 16 年的时间。
数据结构和算法是计算机科学中的基础概念，它们在软件开发中起着至关重要的作用。在众多的数据操作中，搜索和排序是最常见的两种操作。本文将探讨如何通过优化搜索和排序算法来提高算法性能，并介绍一些常见的数据结构和算法优化技巧。
你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Leonie Monigatti 翻译：欧阳锦 校对：王可汗 你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。 你会如何在英语词典中查找一个词呢？ 一个更快的方法是在中间打开，然后决定是在字典的前半部分还是后半部分继续搜索。 这种方法是对二分搜索算法的一种宽泛描述，这种算法在一个排序的元素列表
前端试题中的编程题1 输出乘法表中第k小(倒数第k大)的数的值 原始来源： http://codeforces.com/contest/448/problem/D?locale=en (Codefor
No.19期 序列有序的判定0 数组的判 Mr. 王：这里我们再讲一个亚线性时间的判定问题——数组有序的判定问题。你来说一下问题定义，并想一想这个问题的精确解。 小可：输入：n 个数的数组，x1, x2,…, xn。 输出：如果数组有序则返回“是”，否则返回“否”。 如果是求精确解的话，需要逐个元素与后面的元素进行比较，一旦发现有逆序的情况，返回否就可以了。可是这样做的时间复杂度是W(n)，当数据有很多的时候，这个算法是不适用的。 Mr. 王：很好，现在你分析问题已经很成熟了。这里同样要提出一个近
今天是小浩算法“365刷题计划”第71天。继续为大家讲解二分查找，分享一道知乎面试题。话不多说，直接看题。
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Given an array of integers nums sorted in ascending order, find the starting and ending position of a given target value.
上周的一篇《字符串比较，居然暗藏玄机》，我最早是在唐磊《这10行比较字符串相等的代码给我整懵了》里看到的，我用通俗的语言，展开了“密码破解”案例。文末却没有提引用的出处，这里和唐磊道个歉。
注意点：关键在于有序数组，也就是说，二分查找存在缺陷：不能在无序数组中使用，当然对于无序数组你也可以选择排一下序。
题目来源于 LeetCode 上第 540 号问题：有序数组中的单一元素。题目难度为中等，目前通过率60.2%。
给定一个包含 n 个整数的排序数组，找出给定目标值 target 的起始和结束位置。
在算法和数据结构中，搜索是一种常见的操作，用于查找特定元素在数据集合中的位置。线性搜索算法是最简单的搜索算法之一，在一组数据中逐一比较查找目标元素。本篇博客将介绍线性搜索算法的两种实现方式：顺序搜索和二分搜索，并通过实例代码演示它们的应用。
小吴花了几天时间整理了一下学习「数据结构与算法」可以参考的书籍，希望能在学习的道路上帮到你,文末提供收集的PDF版。
二叉树是一种常用的数据结构，更是实现众多算法的一把利器。本文将通过建立一个图书库的实例对二叉树中的常用类型：二分搜索树（Binary Search Tree）进行底层原理的深入理解。
我们在 上篇文章 聊了高楼扔鸡蛋问题，讲了一种效率不是很高，但是较为容易理解的动态规划解法。后台很多读者问如何更高效地解决这个问题，今天就谈两种思路，来优化一下这个问题，分别是二分查找优化和重新定义状态转移。
如果我们希望判断某个元素是否存在于一个array中，我们可以使用binary_search方法。
先来一段维基百科概念。“二分查找算法，也称折半搜索算法，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。”
我们在 上篇 聊了高楼扔鸡蛋问题：经典算法题：高楼扔鸡蛋 讲了一种效率不是很高，但是较为容易理解的动态规划解法。后台很多读者问如何更高效地解决这个问题，今天就谈两种思路，来优化一下这个问题，分别是二分查找优化和重新定义状态转移。
在过去，很多巧妙的计算机算法设计，改变了我们的计算技术。通过操作标准计算机中提供的中间运算符，可以产生很多的高效函数。这些函数导致了计算机程序的复杂性和多样性，这也是今天计算机时代快速发展的重要原因。如下所示，我们列举了一些算法，它们改变了我们的计算机使用。
为什么要研究树结构？首先因为树在计算机程序中是非常重要的数据结构之一，并且树结构本身是一种天然的组织结构。在很多情况下将数据使用树结构存储后，会发现出奇的高效。甚至有些问题，必须要使用树结构才能够解决。
在介绍二分搜索树之前我们先来看二叉树，二叉树是最基本的树形结构，二叉树由一个根节点和多个子节点组成，包括根节点在内的每个节点最多拥有左右两个子节点，俗称左孩子和右孩子。树和链表一样也是动态的数据结构：
软考中级(软件设计师)——数据库设计(下午15分)——数据结构及算法应用(最难的点1个答题15分-程序填空题-目标3-9分)
给大家剖析一下本书当中涉及的一些算法，由于这本书中的语言是Java，我个人觉得不是非常适合初学者，因此会改成C++进行展示和编写。
循环不变式(loop invariant)：关于程序状态的断言(assertion)，在每次循环迭代之前和之后都正确(循环执行过程中不一定为真)。在循环中分为以下三个阶段：
在实现二分搜索树之前，我们先思考一下，为什么要有树这种数据结构呢？我们通过企业的组织机构、文件存储、数据库索引等这些常见的应用会发现，将数据使用树结构存储后，会出奇的高效，树结构本身是一种天然的组织结构。常见的树结构有：二分搜索树、平衡二叉树（常见的平衡二叉树有AVL和红黑树）、堆、并查集、线段树、Trie等。Trie又叫字典树或前缀树。 树和链表一样，都属于动态数据结构，由于二分搜索树是二叉树的一种，我们先来说说什么是二叉树。二叉树具有唯一的根节点，二叉树每个节点最多有两个孩子节点,二叉树的每个节点最多有一个父亲节点，二叉树具有天然递归结构，每个节点的左子数也是一棵二叉树，每个节点的右子树也是一颗二叉树。二叉树如下图：
二分搜索树的又名比较多，有的叫二叉排序树，也有的叫二叉查找树，或者有序二叉查找树。是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：
Trie是一个多叉树，Trie专门为处理字符串而设计的。使用我们之前实现的二分搜索树来查询字典中的单词，查询的时间复杂度为O(logn),如果有100万（220）个单词，则logn大约等于20，但是使用Trie这种数据结构，查询每个条目的时间复杂度，和一共有多少个条目无关！时间复杂度为O（w），w为被查询单词的长度！大多数单词的长度小于10。 Trie将整个字符串以字母为单位，一个一个拆开，从根节点开始一直到叶子节点去遍历，就形成了一个单词，下图中的Trie就存储的四个单词(cat,dog,deer,panda)
读完本文，可以去力扣解决如下题目： 875.爱吃香蕉的珂珂（Medium） 1011.在D天内送达包裹的能力（Medium）
本小节演示一下如何基于二分搜索树实现一个集合，我们都知道二分搜索树通常不存放重复元素，且不采用中序遍历的情况下访问元素是“无序”的（但通常基于树实现的集合是有序集合），正好符合集合的特性，可以直接作为集合的底层实现。
画了一系列树的动画，从二分搜索树，到AVL树，再到2-3树，再到基于2-3树的红黑树，都可以发现这些树都跟二叉查找树很像啊。
1、此时，将元素30从队首拿出来，进行访问，之后将30的左孩子29、右孩子42入队，那么此时队首元素就是13了。
翻译：programmer_lin 摘自：伯乐在线 微信ID: jobbole 如需转载，务必联系“伯乐在线” 在过去，很多巧妙的计算机算法设计，改变了我们的计算技术。通过操作标准计算机中提供的中间
abs round pow int float capitalize find islower isupper lower replace split stip upper swapcase() upper and lower change each other
这段时间ChatGPT在码农界，引起了不小轰动，最热的话题中有一个与程序员息息相关，它会写代码那程序员是不是会集体下岗？ 刚好最近听说了这么一句话，“90%程序员都写不对二分搜索”，那就整个二分搜索最常见的问题考考ChatGPT。
二分搜索（Binary Search）是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。它每次都能将搜索区间减半，因此效率非常高。
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