折半查找，又称二分查找，它适用于有序的顺序表。基本思路是：首先将给定值key与表中中间位置元素的关键字比较，若相等，则查找成功，返回该元素的存储位置；若不等，则所需查找的元素只能在中间元素以外的前半部分或后半部分中（例如，在查找表升序排列时，若给定值key大于中间元素的关键字，则所查找的元素只可能在后半部分）。然后在缩小的范围内继续进行同样的查找，如此重复直到找到为止，或者确定表中没有搜需要查找的元素，则查找不成功，返回查找失败的信息。
折半查找的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列，查找过程中采用跳跃式方式查找，即先以有序数列的中点位置为比较对象，如果要找的元素值小 于该中点元素，则将待查序列缩小为左半部分，否则为右半部分。通过一次比较，将查找区间缩小一半。 折半查找是一种高效的查找方法。它可以明显减少比较次数，提高查找效率。但是，折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序。
我们先定义一个有序的数组arr，再设置数组中的一个数字k为我们所寻找的值，当数字与算法结果匹配时，打印“找到了，下标为–”，若该数字在数组中未查找到，则打印“找不到”。 因为该数组是有序的，我们可以利用一个循环结构，当i
寒假到了，如何让孩子过得更加充实？正好自己前两天看一本算法书，挑前面几个简单的算法给孩子讲讲，也算是给孩子做个启蒙。为了帮助他更好地理解，做了段程序演示下。顺序普及下Python代码。
折半查找是查找方法中的一种，常用的查找方法还有遍历查找。 折半查找运用了二分的思想，也可称为二分查找。其思想是在有序数组a（ 必须是有序的，从小到大或从大到小都可以）查找指定元素k，则将数组的中间元素啊a[mid]与k进行比较，如果a[mid]与k相等则已查找到；如果a[mid]与k不等，则需根据a[mid]与k的大小关系，在相应的数组前半段或是后半段中进行查找，不断缩小查找范围(第i次的查找范围是第i-1次的一半)，此时需要 递归调用二分查找函数。 二分查找函数可表示为：
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 折半查找，又称二分法查找。意在一个有序的序列当中，从最大值与最小值开始，从两个值的中间值为分渠道，再次判断是否位于区间内，重复获取中间值，直至找到需要查找的值。 折半查找，适用于数据量很大的情况。 具体是什么意思呢，一个例子搞定：数字炸弹游戏
查找概率不等时，如果从前向后查找，则按查找概率由大到小排列的有序表其ASL要比无序表ASL小
从表的一端开始，向另一端逐个按给定值kx 与关键码进行比较，若找到，查找成功，并给出数据元素在表中的位置；若整个表检测完，仍未找到与kx 相同的关键码，则查找失败，给出失败信息。
列表：由同一类型的数据元素组成的集合。 关键码：数据元素中的某个数据项，可以标识列表中的一个或一组数据元素。 键值：关键码的值。 主关键码：可以唯一地标识一个记录的关键码。 次关键码：不能唯一地标识一个记录的关键码。
对于一个排好序的数组A，如果我们要查找第k小的元素，很简单，只需要访问A[k-1]即可，该操作的时间复杂度是O(1).假设给你两个已经排好序的数组A和B,他们的长度分别是m和n, 如果把A和B合并成一个排序数组C, 数组C含有m+n个元素，要求设计一个算法，在lg(k)的时间内，找出数组C中第k小的元素。 例如给定数组： A = {1, 3, 5, 7, 9}, B={2, 4, 6, 8, 10} , 合并后的数组 C = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10} 如果k = 7, 那么返回的元素是7
该文是关于二分查找的算法实现，首先介绍了二分查找的基本思想，然后给出了一个查找特定关键字的例子。程序首先要求用户输入数组元素和查找关键字，然后对数组进行二分查找。如果找到关键字，程序输出查找成功；如果未找到，程序输出查找失败。查找次数最多为log2(iNum)。
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 什么是分块索引查找算法呢，分块查找是折半查找和顺序查找的一种改进方法，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。 首先，所以查询需要一个索引表和一个待排序数组。索引表有当前起止索引和块区域内最大的值；
顺序查找 成功的平均查找长度为 (n+1)/2，也就是说查找的平均次数约为表长的一半，优点就是算法简单适应面广，对查找的表结构没什么要求，缺点就是查找长度太长效率低下。
从二分字面上理解的话，快速排序和归并排序都与二分相关；快速排序按照标值二分，小的在前，大的在后；而归并排序是按照下标二分，再分别对两个部分归并排序，先分后和，在和的过程中排序。
查找定义：根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）
假设A是一个n\*n的二维数组。它的行和列都按照升序排列，给定一个数值x，设计一个有效算法，能快速在数组A中查找x是否存在。同时考虑一个算法效率的下界，也就是无论任何算法，它的时间复杂度都必须高于某个给定水准。
欢迎来到查找的世界，在学习完各种数据结构之后，总算走到了这一步，不知道大家有什么感想呢？反正我是边学边忘，现在让我去说说图的那几个算法还是在蒙圈的状态中。不过学习嘛，就是一步一步的来，暂时搞不懂的东西其实也是可以放一放的。打破砂锅和坚持不懈当然是好的品德，但有些东西可能真的是需要时间去消化的，甚至可能是需要真实的项目经历才能彻底搞明白。在我们编程行业来说就是典型的这种实践的学习形式效果会更好，很多人在上大学的时候对于数据结构以及其它专业课都是以死记硬背为主，包括上了多少年班的同学可能都没有在业务代码中真正的使用过什么算法，所以理解它们确实是非常困难的。这时，我们可以暂时休息一下，转换一下思路，学习最主要的就是预习和复习，在这次学习完之后，将来再进行多次的复习，研究各种不同的资料，迟早有一天大家都能搞明白的。
时间复杂度： log 2 n + 1 平均查找长度： log 2 n + 1 – 1
基本概念 查找表：由同一种类型的数据元素（记录）组成 静态查找表:只需要查找算法 动态查找表：除了查找，还需要增删改查数据元素 关键字:唯一标识数据元素的数据项 常见的查找算法 折半查找 概念 折半查找又称二分查找，仅适用于有序的顺序表，不能用链表。 算法 //查找算法 int binary_search(seqlist L,Elemtype key) { int low,high=L.TableLen-1,mid; while(low<=high) { mid=(low<=high)/2; if(L.el
顺序查找的基本思想：从表的一端开始，顺序扫描线性表，依次扫描到的结点关键字和给定的K值相比较，若当前扫描到的结点关键字与 K相等，则查找成功；若扫描结束后，仍未找到关键字等于 K的结点，则查找失败。
平均查找长度（ASL）：在查找的过程中，一次查找的长度是指需要比较的关键字次数，而平均查找长度则是所有查找过程中进行关键字的比较次数的平均值。
假设表中元素是按升序排列，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，此时查找成功；或直到子表不存在为止，此时查找不成功。
二分法就是把一个数组折半查找，再折半直到找到数据位置，或者无数据位置。比如说1-100，你选的值是23，那么范围写法就是(索引写法类似)
查找表(Search Table): 是由同一类型的数据元素构成的集合。 关键字(Key): 是数据元素中某个数据项的值，又称为键值。 若此关键字可以唯一地标识某一记录，则称此关键字为主关键字(Primary Key)。
上一篇文章介绍了顺序查找算法，我们知道，虽然顺序查找算法适用性高，但效率太低，那么能不能在此基础上继续提高算法的效率呢？
二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。 二分查找法是已经排好顺序的集合，要从集合的中间开始查找，如果这个项小于我们要查找的数，则这个项前边的所有数都小于我们要查找的对象 就无需再浪费时间去查在前边的数查找;如果搜寻的数天于我们要查找的对象那么这个数的后边的数都大于我们要查找的对象，则后边的数我们也不用再去查找了。 下边我会用c#和c++两种语言给出代码 c#二分查找代码 sta
二分查找又称为折半查找，它是一种效率较高的查找方法，但是，折半查找要求线程表必须采用顺序存储结构，且表中的元素是有序的。
搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法：顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找。
二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。
上篇文章我们学习了折半查找，虽然折半查找算法将查找效率提高了，但是折半查找要求序列有序，所以当表插入、删除操作频繁的时候，为了维护表的有序性，就需要移动大量的元素，此时用折半查找显然事倍功半了。
注意到该算法中，总是边比较边移动元素，下面将比较和移动操作分离出来，即先折半查找出元素的待插入位置，然后再统一地移动待插入位置后的所有元素。
数据结构中的查找算法是指在一个给定的数据结构中，寻找特定元素的过程。常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
在对线性表的操作中，经常需要查找某一个元素在线性表中的位置。此问题的输入是待查元素x和线性表L，输出为x在L中的位置或者x不在L中的信息。
本篇讲讲数据结构里面常用的几个查找算法，数据结构理论篇系列差不多接近尾声了，接下来会分享一些比较特殊的概念，比如KMP、郝夫曼树等等，讲完概念以后会进入刷题阶段。刷题会用Python来，请持续关注。
今天这篇博客就聊聊几种常见的查找算法，当然本篇博客只是涉及了部分查找算法，接下来的几篇博客中都将会介绍关于查找的相关内容。本篇博客主要介绍查找表的顺序查找、折半查找、插值查找以及Fibonacci查找。本篇博客会给出相应查找算法的示意图以及相关代码，并且给出相应的测试用例。当然本篇博客依然会使用面向对象语言Swift来实现相应的Demo，并且会在github上进行相关Demo的分享。 查找在生活中是比较常见的，本篇博客所涉及的这几种查找都是基于线性结构的查找。也就是说我们的查找表是一个线性表，我们要查找某个
原理 顺序查找就是按顺序从头到尾依次往下查找，找到数据，则提前结束查找，找不到便一直查找下去，直到数据最后一位。
func merge<Int>(left:[Int], right:[Int])->[Int] {
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 折半插入排序，又称二分法插入排序。是由折半（二分法）排序和插入排序两种排序算法组合而成。折半（二分法）排序和插入排序不了解的同学可以先看看主页的两篇文章。 接下来，仍是用一个小例子解释折半插入排序是如何排序的。俄罗斯套娃大小排列
上篇博文我重点介绍了八大内部排序，这篇博文（数据结构与算法的最后一课）重点介绍查找，我们依旧沿用上篇博文的风格，先简单介绍，再以例子重点讲解。
PHP数据结构（十二）——静态查找表 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概念 1、查找表：由同一类型数据元素构成的集合。 2、静态查找表：只进行查找（包括确认元素是否存在、查找元素的值），不进行增加和删除操作。 3、动态查找表：与静态查找表相对应，除了查找，还会进行插入与删除操作。 4、关键字：用于标识一个数据元素，如果对应的数据元素唯一，则为主关键字。如果若干个关键字可以唯一确定一个数据元素，称这些关键字为次关键字。
分块查找，又称为索引顺序查找，吸收了顺序查找和折半查找各自的优先，既有动态结构，又适于快速查找。
1、问题提出 实现两种基本算法，顺序查找和折半查找 2、数据结构设计 typedef struct { KeyType key; //关键字域 }ElemType; typedef struct { ElemType data[LIST_SIZE]; //查找表存储空间 int length; //表长度 }SSTable; 3、函数类型说明 void CreateSearch(SSTable *ST) //创建查找表 void Output(SSTable *ST) //输出查找表 i
线性列表就是把文件名组织成一个线性表，查找的时候依次与线性表中每个表项进行比较。若把文件名按序排列使用折半查找法 可以降低平均的查找时间，但是建立新文件时会增加维护线性表的开销。
存档: 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 #define max 20 4 typedef int keytype; 5 #include "search.h" 6 int main() 7 { 8 sstable st; 9 keytype key; 10 int result,num; 11 init(st); 12 printf("*****************************
注意：查找的前提必须是有序数组或者容器 思想： 定义llow为顺序表最左端元素位置，high为顺序表右端元素位置。定义mid = (low+high) / 2,即顺序表的中间位置，然后用所查找的值与mid所在位置处的值比较，由于列表有序，若所查找的值比mid小，则只需在表的前半部分查找，否则只需在表的后半部分查找（若第一次比较就发现两值相等则直接返回当前值所在的位置），以此类推，直至查找到所寻找的值或确定所查找的值不在该列表内为止（即查找失败）。 有序数组中没有重复元素的情况下 #include<io
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