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第七章学习小结

时间:2020-06-27 09:20:15      阅读:58      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:操作   学习   移动   提高   一个   循环   b-树   要求   有关   

顺序查找

监视哨的顺序查找

因为每次循环都需要对是否越界,即是否小于n做判断。事实上,还可以有更好一点的办法,设置一个哨兵,可以解决不需要每次让i与n作比较。

折半查找(二分查找)

二分查找(又称为折半查找)是在有序序列中查找比较多的查找算法,基本思路:设有一个从小到大的序列,取中间的元素m进行比较,如果等于需要查找的元素x则返回元素m的下标,若x大于m则再从右边的区间查找,若x小于m则再从左边的区间查找,这样每次减少一半的查找范围。时间复杂度为O(lgn),查找速度相对顺序查找要快很多,但是查找的数据序列必须是有序序列(即数据是从小到大或从大到小排序的)。

 

分块查找

分而治之的思想还有归并

索引存储结构

存储节点信息时,建立索引表,索引表含有若干个索引项,索引项的一般形式:(关键字,地址),关键字表示表示一个节点,地址是指向节点的信息。可以通过索引的方法来操作相应位置的数据。

优点:

1.提高数据查找的速度

2.插入、删除时,只需要移动索引表中对应节点的存储地址,而不必移动节点中节点的数据。

缺点:

增加了索引表,所以降低了存储空间的利用率。

 

二叉排序树

1、就是若它的左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值;
2、若它的右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于其根节点的值。
3、换句话说就是:任何节点的键值一定大于其左子树中的每一个节点的键值,并小于其右子树中的每一个节点的键值。
如下便是一颗二叉排序树

平衡树(AVL树)

那么什么叫“平衡”,直观上的最佳平衡条件就是 每个节点的左右子树有着相同高度,但这确实太过苛刻。平衡二叉树AVL tree退而求其次,要求任何节点的左右节点的左右子树高度差不超过1。

 B-树和B+树

是一种多路搜索树(并不是二叉的):

       1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子;且M>2;

       2.根结点的儿子数为[2, M];

       3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M];

       4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字;(至少2个关键字)

       5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1;

       6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1];且K[i] < K[i+1];

       7.非叶子结点的指针:P[1], P[2], …, P[M];其中P[1]指向关键字小于K[1]的

子树,P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树,其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树;

       8.所有叶子结点位于同一层;

B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树:

       1.其定义基本与B-树同,除了:

       2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同;

       3.非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树

(B-树是开区间);

       5.为所有叶子结点增加一个链指针;

       6.所有关键字都在叶子结点出现;

 

散列表的查找

散列表的构造方法:

数字分析法;平方取中法 折叠法;除留余数法;

处理冲突的方法:

开放地址法 ;线性探测法 ;二次探测法;伪随机探测法;

第七章学习小结

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原文地址:https://www.cnblogs.com/luolinjin/p/13197276.html

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