algo-HashSearch

文章转自:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4715035.html#_label6

什么是哈希表(Hash)?

我们使用一个下标范围比较大的数组来存储元素。可以设计一个函数(哈希函数, 也叫做散列函数),使得每个元素的关键字都与一个函数值(即数组下标)相对应,于是用这个数组单元来存储这个元素;也可以简单的理解为,按照关键字为每一个元素”分类”,然后将这个元素存储在相应”类”所对应的地方。但是,不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的,因此极有可能出现对于不同的元素,却计算出了相同的函数值,这样就产生了”冲突”,换句话说,就是把不同的元素分在了相同的”类”之中。后面我们将看到一种解决”冲突”的简便做法。

分块查找

算法思想

分块查找是折半查找和顺序查找的一种改进方法,折半查找虽然具有很好的性能,但其前提条件时线性表顺序存储而且按照关键码排序,这一前提条件在结点树很大且表元素动态变化时是难以满足的。而顺序查找可以解决表元素动态变化的要求,但查找效率很低。如果既要保持对线性表的查找具有较快的速度,又要能够满足表元素动态变化的要求,则可采用分块查找的方法。
分块查找的速度虽然不如折半查找算法,但比顺序查找算法快得多,同时又不需要对全部节点进行排序。当节点很多且块数很大时,对索引表可以采用折半查找,这样能够进一步提高查找的速度。[1]
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。当增加或减少节以及节点的关键码改变时,只需将该节点调整到所在的块即可。在空间复杂性上,分块查找的主要代价是增加了一个辅助数组。
需要注意的是,当节点变化很频繁时,可能会导致块与块之间的节点数相差很大,没写快具有很多节点,而另一些块则可能只有很少节点,这将会导致查找效率的下降。

二叉排序树查找

本文转载自:http://www.cnblogs.com/zhuyf87/archive/2012/11/09/2763113.html

二叉排序树概念

二叉排序树又称“二叉查找树”、“二叉搜索树”。

二叉排序树:或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:

  1. 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;

  2. 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;

  3. 它的左、右子树也分别为二叉排序树。

堆排序

算法简介

简介来自:堆排序

堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。

快速排序

算计简介

介绍来自快速排序

快速排序(英语:Quicksort),又称划分交换排序(partition-exchange sort),一种排序算法,最早由东尼·霍尔提出。在平均状况下,排序n个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n)算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

插入排序

算法简介

来自插入排序

插入排序(英语:Insertion Sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。插入排序在实现上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序),因而在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位,为最新元素提供插入空间。

桶排序

算法介绍

下面定义出自wikipediahttps://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A1%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F

桶排序(Bucket sort)或所谓的箱排序,是一个排序算法,工作的原理是将数组分到有限数量的桶里。每个桶再个别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序)。桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果。当要被排序的数组内的数值是均匀分配的时候,桶排序使用线性时间(Θ(n))。但桶排序并不是比较排序,他不受到O(n log n)下限的影响。

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