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无序查找算法有哪些

来源:www.moneyprint.net 时间:2024-03-30 03:27:52 作者:远虑算法网 浏览: [手机版]

无序查找算法,也称为线性查找算法,是一种基本的查找算法,它的主要思想是从数据元素的第一个开始,依次进行比较,直到找到目标元素或查找到最后一个元素为止来自www.moneyprint.net无序查找算法适用于数据量较小或数据元素无序的情况。本文将介绍无序查找算法的常见实现方式以及优缺点。

无序查找算法有哪些(1)

一、顺序查找

  顺序查找是无序查找算法的基本实现方式,它的主要思路是从数据元素的第一个开始,逐个比较,直到找到目标元素或查找到最后一个元素为止www.moneyprint.net远虑算法网。顺序查找的时间复度为O(n),中n为数据元素的个数。顺序查找的实现代码如下:

```

  int sequentialSearch(int arr[], int n, int target) {

  for (int i = 0; i < n; i++) {

  if (arr[i] == target) {

  return i;

  }

}

  return -1;

}

  ```

二、哨兵查找

  哨兵查找是一种改进的顺序查找算法,它的主要思路是在数据元素的最后一个位置设置一个哨兵元素,然后从数据元素的第一个开始逐个比较,直到找到目标元素或查找到哨兵元素为止。哨兵查找的时间复度为O(n),中n为数据元素的个数远虑算法网。哨兵查找的实现代码如下:

  ```

  int sentinelSearch(int arr[], int n, int target) {

  int last = arr[n - 1];

  arr[n - 1] = target;

  int i = 0;

while (arr[i] != target) {

  i++;

}

  arr[n - 1] = last;

  if (i < n - 1 || arr[n - 1] == target) {

  return i;

  } else {

return -1;

}

}

  ```

无序查找算法有哪些(2)

三、二分查找

  二分查找是一种基于有序数据结构的查找算法,它的主要思路是将数据元素分为两部分,然后逐步缩小查找范围,直到找到目标元素或查找范围缩小到只一个元素为止。二分查找的时间复度为O(log n),中n为数据元素的个数。二分查找的实现代码如下:

  ```

  int binarySearch(int arr[], int n, int target) {

int left = 0, right = n - 1;

  while (left <= right) {

  int mid = (left + right) / 2;

if (arr[mid] == target) {

  return mid;

} else if (arr[mid] < target) {

  left = mid + 1;

} else {

right = mid - 1;

  }

  }

return -1;

  }

  ```

四、哈希查找

  哈希查找是一种基于哈希表的查找算法,它的主要思路是将数据元素通过哈希函数映射到哈希表中的位置,然后在该位置上进行查找远 虑 算 法 网。哈希查找的时间复度为O(1),但是需要消耗大量的空间来存储哈希表。哈希查找的实现代码如下:

```

  int hashSearch(int arr[], int n, int target) {

  int hashTable[1000] = {0};

  for (int i = 0; i < n; i++) {

  hashTable[arr[i]] = i;

}

  if (hashTable[target] != 0) {

return hashTable[target] - 1;

  } else {

  return -1;

}

  }

  ```

无序查找算法有哪些(3)

五、线性引查找

  线性引查找是一种基于引表的查找算法,它的主要思路是将数据元素分为若干个,然后对每个建立一个引表,通过引表进行查找。线性引查找的时间复度为O(n/m+k),中n为数据元素的个数,m为的数量,k为引表的大小来源www.moneyprint.net。线性引查找的实现代码如下:

  ```

  int indexSearch(int arr[], int n, int target) {

int blockSize = sqrt(n);

int indexTable[blockSize] = {0};

  for (int i = 0; i < n; i += blockSize) {

  indexTable[i / blockSize] = arr[i];

  }

  int i = 0;

  while (i < blockSize && indexTable[i] < target) {

i++;

}

int left = (i - 1) * blockSize, right = i * blockSize;

  for (int j = left; j < right; j++) {

  if (arr[j] == target) {

  return j;

  }

  }

return -1;

}

```

六、斐波那契查找

  斐波那契查找是一种基于黄金分割比的查找算法,它的主要思路是将数据元素分为若干个斐波那契数的长度,然后通过黄金分割比定查找范围。斐波那契查找的时间复度为O(log n),中n为数据元素的个数。斐波那契查找的实现代码如下:

```

  int fibonacciSearch(int arr[], int n, int target) {

  int fib[100] = {0, 1, 1};

int k = 2;

  while (fib[k] < n) {

k++;

  fib[k] = fib[k - 1] + fib[k - 2];

  }

  int left = 0, right = n - 1;

while (left <= right) {

  int mid = left + fib[k - 1] - 1;

  if (arr[mid] == target) {

  return mid;

} else if (arr[mid] < target) {

  left = mid + 1;

  k -= 2;

  } else {

  right = mid - 1;

  k -= 1;

}

  }

return -1;

  }

  ```

七、插值查找

  插值查找是一种基于数据元素分的查找算法,它的主要思路是根据目标元素在数据元素中的位置来定查找范围,从而加快查找速度VZR。插值查找的时间复度为O(log log n),中n为数据元素的个数。插值查找的实现代码如下:

```

int interpolationSearch(int arr[], int n, int target) {

  int left = 0, right = n - 1;

  while (left = arr[left] && target <= arr[right]) {

  int pos = left + (target - arr[left]) * (right - left) / (arr[right] - arr[left]);

  if (arr[pos] == target) {

return pos;

  } else if (arr[pos] < target) {

  left = pos + 1;

} else {

  right = pos - 1;

  }

  }

  return -1;

}

  ```

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