快速查找演算法

❶ 各種查找演算法的比較

二分法平均查找效率是O(logn)，但是需要數組是排序的。如果沒有排過序，就只好先用O（nlogn)的預處理為它排個序了。而且它的插入比較困難，經常需要移動整個數組，所以動態的情況下比較慢。

哈希查找理想的插入和查找效率是O(1)，但條件是需要找到一個良好的散列函數，使得分配較為平均。另外，哈希表需要較大的空間，至少要比O(n)大幾倍，否則產生沖突的概率很高。

二叉排序樹查找也是O(logn)的，關鍵是插入值時需要做一些處理使得它較為平衡（否則容易出現輕重的不平衡，查找效率最壞會降到O(n)），而且寫起來稍微麻煩一些，具體的演算法你可以隨便找一本介紹數據結構的書看看。當然，如果你用的是c語言，直接利用它的庫類型map、multimap就可以了,它是用紅黑樹實現的，理論上插入、查找時間都是O(logn)，很方便，不過一般會比自己實現的二叉平衡樹稍微慢一些。

❷ 編程演算法有哪些

具體演算法如下：

1、快速排序演算法快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序n個項目要Ο（nlogn)次比較。在最壞狀況下則需要Ο（n2)次比較，但這種狀況並不常見。

2、堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。

3、歸並排序（Mergesort，台灣譯作：合並排序）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（DivideandConquer）的一個非常典型的應用。

4、二分查找演算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜素過程結束。

5、BFPRT演算法解決的問題十分經典，即從某n個元素的序列中選出第k大（第k小）的元素，通過巧妙的分析，BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。

6、深度優先搜索演算法，是搜索演算法的一種。它沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深的搜索樹的分支。當節點v的所有邊都己被探尋過，搜索將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。

❸ 如何實現十幾萬條數據的最快查找

你說的是演算法吧，具體是什麼樣的數據？
分幾種情況：
1、只需要查找一次，那就直接遍歷一次。
2、需要多次查找，查找次數可以與數據總數相比，那就可以先排序後二分查找（如果可排序的話）。也可以建立一個哈希表（如果是整數、字元串等等），實現O(1)的查找。
實際情況是，不需要你自己造輪子，多數編程語言有封裝好的數據結構拿來直接用。比如C++ STL的 set 和 unordered_set 存儲不重復的數據；map 和 unordered_map 存儲有重復的數據（數據為鍵，出現次數為值），這都比你自己寫要快。

❹ 數據結構中有哪些基本演算法

數據結構中最基本的演算法有：查找、排序、快速排序，堆排序，歸並排序，，二分搜索演算法
等等。

1、用的最多也是最簡單的數據結構是線性表。

2、有前途的又難數據結構是圖 。

3、常用的80％演算法是排序和查找。

❺ 數據快速查找的演算法(asp.net)

在要查詢的欄位上建立聚集索引，查詢的欄位越少，速度越快。

不要使用NOT關鍵字

❻ 怎樣才能快速搜索路由表有哪些著名的搜索演算法

有三個路由器，a，b和c。路由器a的兩個網路介面f0和s0
分別連接在
10.1.0.0和10.2.0.0網段上；路由器b的兩個網路介面s0和s1
分別連接在
10.2.0.0和10.3.0.0網段上；路由器c的兩個網路介面s0和e0
分別連接在
10.3.0.0和10.4.0.0網段上；
如上圖中各路由表的前兩行所示，通過路由表的網路介面到與之直接相連的網
絡的網路連接，其向量距離設置為0。這即是最初的路由表。
當路由器b和a以及b和c之間相互交換路由信息後，它們會更新各自的路由表。
例如，路由器b通過網路埠s1收到路由器c的路由信息（10.3.0.0,s0,0）和(10.4.0.0,e0,0)後，在自己的路由表中增加一條(10.4.0.0,s1,1)路由信息。該信息表示：通過路由器b的網路接
口s1可以訪問到10.4.0.0網段，其向量距離為1,該向量距離是在路由器c的基礎上加1獲得的。
同樣道理，路由器b還會產生一條(10.1.0.0,s0,1)路由，這條路由是通過網路埠s0從路由器a
獲得的。如此反復，直到最終收斂，形成圖中所示的路由表。
概括地說，距離向量演算法要求每一個路由器把它的整個路由表發送給與它直接連接的其它路由
器。路由表中的每一條記錄都包括目標邏輯地址、相應的網路介面和該條路由的向量距離。當一個路
由器從它的相鄰處收到更新信息時，它會將更新信息與本身的路由表相比較。如果該路由器比較出一條
新路由或是找到一條比當前路由更好的路由時，它會對路由表進行更新：將從該路由器到鄰居之間的
向量距離與更新信息中的向量距離相加作為新路由的向量距離。

❼ python快速查找演算法應用實例

python快速查找演算法應用實例
文實例講述了Python快速查找演算法的應用，分享給大家供大家參考。
具體實現方法如下：
import random
def partition(list_object,start,end):
random_choice = start
#random.choice(range(start,end+1))
#把這里的start改成random()效率會更高些
x = list_object[random_choice]
i = start
j = end
while True:
while list_object[i] < x and i < end:
i += 1
while list_object[j] > x:
j -= 1
if i >= j:
break
list_object[i],list_object[j] = list_object[j],list_object[i]
print list_object
#list_object[random_choice] = list_object[j]
#list_object[j] = random_choice
return j

def quick_sort(list_object,start,end):
if start < end:
temp = partition(list_object,start,end)
quick_sort(list_object,start,temp-1)
quick_sort(list_object,temp + 1 ,end)

a_list = [69,65,90,37,92,6,28,54]
quick_sort(a_list,0,7)
print a_list

程序測試環境為Python2.7.6

輸出結果如下：

[54, 65, 28, 37, 6, 69, 92, 90]
[6, 37, 28, 54, 65, 69, 92, 90]
[6, 37, 28, 54, 65, 69, 92, 90]
[6, 28, 37, 54, 65, 69, 92, 90]
[6, 28, 37, 54, 65, 69, 90, 92]
[6, 28, 37, 54, 65, 69, 90, 92]

希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。

❽ 數據結構有哪些基本演算法

數據結構是一門研究非數值計算的程序設計問題中的操作對象，以及它們之間的關系和操作等相關問題的學科。

可以理解為：程序設計 = 數據結構 + 演算法

數據結構演算法具有五個基本特徵：輸入、輸出、有窮性、確定性和可行性。

1、輸入：一個演算法具有零個或者多個輸出。以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件。後面一句話翻譯過來就是，如果一個演算法本身給出了初始條件，那麼可以沒有輸出。比如，列印一句話：NSLog(@"你最牛逼！");

2、輸出：演算法至少有一個輸出。也就是說，演算法一定要有輸出。輸出的形式可以是列印，也可以使返回一個值或者多個值等。也可以是顯示某些提示。

3、有窮性：演算法的執行步驟是有限的，演算法的執行時間也是有限的。

4、確定性：演算法的每個步驟都有確定的含義，不會出現二義性。

5、可行性：演算法是可用的，也就是能夠解決當前問題。

數據結果的基本演算法有：

1、圖搜索（廣度優先、深度優先）深度優先特別重要

2、排序

3、動態規劃

4、匹配演算法和網路流演算法

5、正則表達式和字元串匹配

6、三路劃分-快速排序

7、合並排序（更具擴展性，復雜度類似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用場景）

9、Prim / Kruskal （最小生成樹）

10、Dijkstra （最短路徑演算法）

11、選擇演算法

❾ 對於樹型文件目錄，有什麼快速的查找演算法

如果用C語言，應該要寫成這樣：
typedef
struct
node{int
key;
struct
node
*lchild;
struct
node
*rchild;}bitree;
bitree
*bstsearch(bitree
*t,
int
k)
{
if
(t==NULL
)
//這里t是一個指針，是不能跟0判等的，要和空指針判等
{
return(NULL)

❿ 用C++如何實現數據的快速查找和存儲

把數據存儲到文件裡面, 可以通過fopen fwrite等函數讀寫文件