本文目录
- 对比顺序查找、二分查找和哈希查找算法,它们各自的特点是什么
- 二分查找怎么计算
- 刚入门大数据，谁能解释一下什么是二分查找
- 二分查找法的判定树有什么特点能不能用一个公式直接求出树的深度
- 什么叫java中的二分查找法
- 数据结构中关于二分查找算法的题目（请写出详细解题步骤）
- 数据结构最简单的 二分查找 算法看不懂
- 二分查找次数是怎么算的啊如：123456要查找5，要几次啊，这是怎么算的啊
对比顺序查找、二分查找和哈希查找算法,它们各自的特点是什么
顺序查找,二分查找和哈希查找算法,它们各自的特点是：1.对比顺序查找的特点就是从表的第一个元素开始一个一个向下查找，如果有和目标一致的元素，查找成功;如果到最后一个元素仍没有目标元素，则查找失败。2.二分查找的特点就是从表中间开始查找目标元素。如果找到一致元素，则查找成功。如果中间元素比目标元素小，则仍用二分查找方法查找表的后半部分(表是递增排列的)，反之中间元素比目标元素大，则查找表的前半部分。3.哈希算法的特点是是使用给定数据构造哈希表，然后在哈希表上进行查找的一种算法。先给定一个值，然后根据哈希函数求得哈希地址，再根据哈希地址查找到要找的元素。是通过数据元素的存储地址进行查找的一种算法。
二分查找怎么计算
low high mid1 13 7 A(7)=45《828 13 10 A(10)=77《8211 13 12 A(12)=95》8211 12 11 A(11)=82 找到怎么还不给我分阿
刚入门大数据，谁能解释一下什么是二分查找
二分查找又称折半查找，对于有序表来说，它的优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好。二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分，取a[n/2]与x做比较，如果x=a[n/2],则找到x，算法中止；如果x《a[n/2]，则只要在数组a的左半部分继续搜索x，如果x》a[n/2]，则只要在数组a的右半部搜索x。二分查找的时间复杂度为O(logn)如果是刚刚入门大数据的话，推荐你一个学习的论坛，黑马程序员，里面有学习路线+视频+PPT课件等等，还有很多的技术分析。非常适合小白的。黑马官网上面还可以直接找老师领取配套课程。
二分查找法的判定树有什么特点能不能用一个公式直接求出树的深度
算法思想：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。算法步骤描述：step1 首先确定整个查找区间的中间位置mid = （ left + right ）/ 2step2 用待查关键字值与中间位置的关键字值进行比较；若相等，则查找成功若大于，则在后（右）半个区域继续进行折半查找若小于，则在前（左）半个区域继续进行折半查找 Step3 对确定的缩小区域再按折半公式，重复上述步骤。最后，得到结果：要么查找成功， 要么查找失败。折半查找的存储结构采用一维数组存放。折半查找算法举例 对给定数列（有序），按折半查找算法，查找关键字值为30的数据元素。折半查找的算法讨论：优点: ASL≤log2n，即每经过一次比较,查找范围就缩小一半。经log2n 次计较就可以完成查找过程。缺点：因要求有序，所以要求查找数列必须有序，而对所有数据元素按大小排序是非常费时的操作。另外，顺序存储结构的插入、删除操作不便利。考虑：能否通过一次比较抛弃更多的部分（即经过一次比较，使查找范围缩得更小），以达到提高效率的目的。……？可以考虑把两种方法（顺序查找和折半查找）结合起来，即取顺序查找简单和折半查找高效之所长，来达到提高效率的目的？实际上这就是分块查找的算法思想。例如：[问题分析] 由于数据按升序排列,故用折半查找最快捷. program binsearch;const max=10;var num:array[1..max] of integer;i,n:integer;procedure search(x,a,b:integer);var mid:integer;beginif a=b thenif x=num[a] then writeln(’Found:’,a) else writeln(’Number not found’)else beginmid:=(a+b) div 2;if x》num[mid] then search(x,mid,b);if x《num[mid] then search(x,a,mid);if x=num[mid] then writeln(’Found:’,mid);end;end;beginwrite(’Please input 10 numbers in order:’);for i:=1 to max do read(num);write(’Please input the number to search:’);readln(n);search(n,1,max);end. Java风格的代码举例：//使用折半法进行查找int getIndex(int nList, int nCount, int nCode) {int nIndex = -1;int jMin = 0;int jMax = nCount - 1;int jCur = (jMin+jMax)/2;do{if(nList[jCur] 》 nCode) {jMax--;} else if(nList[jCur] 《 nCode) {jMin++;} else if(nList[jCur] == nCode) {nIndex = jCur;break;}jCur = (jMin + jMax)/2;} while(jMin 《 jMax);return nIndex;}二分查找的性能说明虽然二分查找的效率高，但是要将表按关键字排序。而排序本身是一种很费时的运算。既使采用高效率的排序方法也要花费 O(n lg n) 的时间。 二分查找只适用顺序存储结构。为保持表的有序性，在顺序结构里插入和删除都必须移动大量的结点。因此，二分查找特别适用于那种一经建立就很少改动、而又经常需要查找的线性表。 对那些查找少而又经常需要改动的线性表，可采用链表作存储结构，进行顺序查找。链表上无法实现二分查找二分查找的C#实现代码：using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace BinschDemo{ public class BinschDemo { public static int Binsch(int a, int key) { int low = 1; int high = a.Length; while (low 《= high) { int mid = (low + high) / 2; if (key == a[mid]) { return mid; //返回找到的索引值 } else { if (key 《 a[mid]) high = mid - 1; else low = mid + 1; } } return -1; //查找失败 } static void Main(string args) { Console.WriteLine(“请输入10个递增数字: “); int list = new int; for (int i = 0; i 《 10; i++) { Console.Write(“数字 : “, i); list = Convert.ToInt32(Console.ReadLine()); } Console.Write(“请输入一个你要查找的数字:“); int find = Convert.ToInt32(Console.ReadLine()); int result = Binsch(list, find); Console.WriteLine(result); } }}分块查找又索引查找，它主要用于“分块有序”表的查找。所谓“分块有序”是指将线性表L（一维数组）分成m个子表（要求每个子表的长度相等），且第i+1个子表中的每一个项目均大于第i个子表中的所有项目。“分块有序”表应该包括线性表L本身和分块的索引表A。因此，分块查找的关键在于建立索引表A。 （1）建立索引表A（二维数组） 索引表包括两部分：关键字项（子表中的最大值）和指针项（子表的第一项在线性表L中位置） 索引表按关键字有序的。 例如：线性表L（有序）为：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 分成m=3个子表： 索引表A：二维数组：第一列为每个子表的最大值 ，第二列为每个子表的起始地址 即： 4 0 8 4 12 8 （2）利用索引表A，确定待查项X所在的子表（块）。 （3）在所确定的子表中可以用“折半查找”法搜索待查项X；若找到则输出X；否则输出未找到信息。
什么叫java中的二分查找法
1、算法概念。
二分查找算法也称为折半搜索、二分搜索，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。请注意这种算法是建立在有序数组基础上的。
2、算法思想。
①搜素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，则搜素过程结束；
②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。
③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。
3、实现思路。
①找出位于数组中间的值，并存放在一个变量中（为了下面的说明，变量暂时命名为temp）；
②需要找到的key和temp进行比较；
③如果key值大于temp，则把数组中间位置作为下一次计算的起点；重复① ②。
④如果key值小于temp，则把数组中间位置作为下一次计算的终点；重复① ② ③。
⑤如果key值等于temp，则返回数组下标，完成查找。
4、实现代码。
/** * description : 二分查找。 * @param array 需要查找的有序数组 * @param from 起始下标 * @param to 终止下标 * @param key 需要查找的关键字 * @return */ public static 《E extends Comparable《E》》 int binarySearch(E array, int from, int to, E key) throws Exception { if (from 《 0 || to 《 0) { throw new IllegalArgumentException(“params from & length must larger than 0 .“); } if (from 《= to) { int middle = (from 》》》 1) + (to 》》》 1); // 右移即除2 E temp = array[middle]; if (temp.compareTo(key) 》 0) { to = middle - 1; } else if (temp.compareTo(key) 《 0) { from = middle + 1; } else { return middle; } } return binarySearch(array, from, to, key); }
数据结构中关于二分查找算法的题目（请写出详细解题步骤）
因为二分查找每次都会把范围缩小一半，最坏情况下一直折半 直到只剩下一个元素，那么比较了 log₂N次，因为最后剩一个元素时，也要执行查找过程，所以+1，即 log₂N + 1 次。
数据结构最简单的 二分查找 算法看不懂
struct record{int key; int others;};int bisearch(struct record r[ ], int k){ int low=0,mid,high=n-1; while(low《=high){ __mid=(low+high)/2__; if(r[mid].key==k) return(mid+1); //数组下标是0到n-1，所以返回值要+1 else if(r[mid].key》k) //如果r[mid]的key值大于k high=mid-1; //查找范围减半，变成low到mid-1 else low=mid+1; //如果r[mid]的key值小于等于k 查找范围减半，变成mid+1到high} return(0);}
二分查找次数是怎么算的啊如：123456要查找5，要几次啊，这是怎么算的啊
我举其他的一组例子。我们对一维数组中存放的元素 15 23 38 47 55 62 88 95 102 123 这十个数用二分法查找元素 95 要用到二叉树构建的方法. 如果查找数组元素个数是偶数n=10，那就将（n+1）/2=5.5，这里有向上取整和向下取整两种方法，我用向下取整这种方法解释下。5.5向下取整就是5，所以数组的第五个元素 55 作为二叉树的根节点.这时数组分为了两堆.15 23 38 47和62 88 95 102 123.还是同样的方法15 23 38 47 这一堆的中间元素是（4+1）/2=2.5向下取整就是元素23，而62 88 95 102 123这一堆本来就是奇数，所以直接将95作为他们的中间元素，此时的左边一堆的中间元素 23 和右边一堆的中间元素 95分别作为刚刚原数组中间元素55这个根节点的左子树和右子树。然后又将元素分成了 15（以23作为中间元素的左边一堆）和38 47（以23作为中间元素的右边一堆） 和62 88（以95作为中间元素的左边一堆） 和102 123（以95作为中间元素的右边一堆）这四堆。分别取四堆的中间元素，15 、38、62、102.其中15和38分别作为节点23的左、右子树，而62和102作为节点95的左、右子树。然后就该是八堆了.但是15只有一个元素所以他就只是叶子节点了，38 47取走38后只剩47所以47作为节点38的子树寄叶子节点，右边62 88取走62后剩88作为62的叶子节点，102 123取走102后只有123作为他的叶子节点。现在要查找95这个元素.第一次访问根节点55，然后第二就可以访问根节点的右子树95节点了.所以只要两次就可以了.