什么是二叉查找树_什么是二叉查找树

什么是二叉查找树_什么是二叉查找树《数据结构》复习10 查找一、查找1.1 基本概念1、查找在数据集合中寻找满足某种条件的数据素的过程称为查找2、查找表(查找结构)用于查找的数据集合称为查找表, 它由同一类型的数据素(或记录)组成3、关键字数据素中唯一

《数据结构》复习10 查找   一、查找   1.1 基本概念   1、查找   在数据集合中寻找满足某种条件的数据素的过程称为查找   2、查找表(查找结构)   用于查找的数据集合称为查找表, 它由同一类型的数据素(或记录)组成   3、关键字   数据素中唯一标识该素的某个数据项的值,使用基于关键字的查找,查找结果应该是唯一的   1.2 对查找表的常见操作   1、查找符合条件的数据素   2、插入、删除某个数据素   3、图示
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   1.3 查找算法的评价指标   1、查找长度   在查找运算中,需要对比关键字的次数称为查找长度   2、平均查找长度(ASL, Average Search Length)   所有查找过程中进行关键字的比较次数的平均值   
ASL=\sum_{i=1}^{n}{P_iC_i}   n:数据素的个数   
p_i :查找第 i 个素的概率   
c_i :查找第 i 个素的查找长度
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   1.4 总结   
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   二、顺序查找   2.1 算法思想   顺序查找,又叫“线性查找”,通常用于线性表(顺序表、链表)   算法思想:从头到脚挨个找(或者反过来也可以)   2.2 实现1   1、伪代码   2、图示
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   2.3 实现2:哨兵   1、代码   2、图示
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   2.4 查找效率分析   
ASL_{成功}=\frac{1+2+3+...+n}{n}=\frac{n+1}{2}   
ASL_{失败}=n+1   2.5 优化(对有序表)   1、图示
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   2、查找效率分析
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   
ASL_{失败}=\frac{1+2+3+...+n+n}{n+1}=\frac{n}{2}+\frac{n}{n+1}   3、用判定树分析 ASL   有 n+1 个“失败结点”,有 n 个“成功结点”   一个成功结点的查找长度 = 自身所在层数   一个失败结点的查找长度 = 其父节点所在层数   默认情况下,各种失败情况或成功情况都等概率发生   2.6 优化(被查概率不相等)   被查概率 7: 15%、13: 5%、19: 10%、29: 40%、37: 28%、43: 2%
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   2.7 总结   
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   三、折半查找   3.1 算法思想   1、折半查找,又称“二分查找”,仅适用于有序的顺序表。   2、图示
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   33 > mid,所以只可能在右边区域
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   33 < mid,只可能在左边区域
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   如果 high = low 的时候,mid 不等于要查找的数则会出现 low = mid +1,high = high,high < low
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   3.2 实现   1、代码   2、注意   顺序表拥有随机访问的特性,链表没有。所以折半查找仅适用于有序的顺序表。   3.3 查找效率分析   1、构造判定树
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   2、判定树分析效率
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   3、判定树规律   练习:若 mid = [(low+ high)/2],画出含 1 个素、2 个素、3 个素、… 6 个素的查找表对应的折半查找判定树,注:暂不考虑失败结点(Key:右子树结点数 – 左子树结点数 = 0 或 1)
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   折半查找的判定树一定是平衡二叉树   折半查找的判定树中,只有最下面一层是不满的。因此,素个数为 n 时树高
h=[log_2(n + 1)]   判定树结点关键字:左 < 中 < 右,满足二叉排序树的定义   失败结点:n+1个(等于成功结点的空链域数量)
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   折半查找的时间复杂度 =
O(log_2n)   3.4 总结   
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   四、分块查找   4.1 分块查找的算法思想   1、图示
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   2、特点   块内无序、块间有序   3、代码设计   4、分块查找,又称索引顺序查找,算法过程如下:   ① 在索引表中确定待查记录所属的分块(可顺序、可折半)   ② 在块内顺序查找   4.2 用折半查找查索引   若索引表中不包含目标关键字,则折半查找索引表最终停在 low > high,要在 low 所指分块中查找
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   4.3 查找效率分析   
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   假设,长度为 n 的查找表被均匀地分为 b 块,每块 s 个素,n = bs   设索引查找和块内查找的平均查找长度分别为
L_I
L_S ,则分块查找的平均查找长度为   
ASL=L_I+L_S   1、用顺序查找查索引表,则
L_I=\frac{1+2+...+b}{2}=\frac{b+1}{2}
L_S=\frac{1+2+...+s}{s}=\frac{s+1}{2}   则
ASL=\frac{b+1}{2}+\frac{s+1}{2}=\frac{s^2+2s+n}{2s} ,则
s=\sqrt{n} 时,
ASL_{最小}=\sqrt{n}+1   2、用折半查找查索引表,则
L_I=[log_2(b+1)]
L_S=\frac{1+2+...+s}{s}=\frac{s+1}{2}   则
ASL=[log_2(b+1)]+\frac{s+1}{2}   4.4 分块查找优化   分块查找插入和删除开销比较大,可以采用链式存储
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   4.5 总结   
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   五、散列查找   5.1 散列表   散列表(Hash Table),又称哈希表,是一种数据结构,特点是:数据素的关键字与其存储地址直接相关
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   若不同的关键字通过散列函数映射到同一个值,则称它们为“同义词”   通过散列函数确定的位置已经存放了其他素,则称这种情况为“冲突”   5.2 拉链法处理冲突   用拉链法(又称链接法、链地址法)处理“冲突”:把所有“同义词”存储在一个链表中
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   5.3 散列查找(上)   查找长度:在查找运算中,需要对比关键字的次数称为查找长度   1、查找成功:
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   2、第一种查找失败:
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   3、第二种查找失败:
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   4、平均查找长度计算
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   冲突越多,查找效率越低
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   装填因子越大,说明散列表装的越满,越满的话平均查找长度也会越长   5.4 常见的散列函数   目的:尽量使得一个关键字对应一个信息。   散列查找是典型的“用空间换时间”的算法,只要散列函数设计的合理,则散列表越长,冲突的概率越低   1、除留余数法:H(key) = key % p   散列表表长为 m,取一个不大于 m 但最接近或等于 m 的质数 p (设计目标——让不同的关键字的冲突尽可能地少)   质数又称素数。指除了1和此整数自身外,不能被其他自然数整除的数
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   用质数取模,分布更均匀,冲突更少   Tips:散列函数的设计要结合实际的关键字分布特点来考虑,不要教条化   2、直接定址法:H(key) = key 或 H(key) = a*key+b   其中,a 和 b 是常数。这种方法计算最简单,且不会产生冲突。它适合关键字的分布基本连续的情况,若关键字分布不连续,空位较多,则会造成存储空间的浪费。   例:存储同一个班级的学生信息,班内学生学号为(~)   H(key) = key –
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   3、数字分析法   选取数码分布较为均匀的若干位作为散列地址   设关键字是 r 进制数(如十进制数),而 r 个数码在各位上出现的频率不一定相同,可能在某些位上分布均匀一些,每种数码出现的机会均等;而在某些位上分布不均匀,只有某几种数码经常出现,此时可选取数码分布较为均匀的若干位作为散列地址。这种方法适合于已知的关键字集合,若更换了关键字,则需要重新构造新的散列函数。
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   4、平方取中法   取关键字的平方值的中间几位作为散列地址。   具体取多少位要视实际情况而定。这种方法得到的散列地址与关键字的每位都有关系,因此使得散列地址分布比较均匀,适用于关键字的每位取值都不够均匀或均小于散列地址所需的位数。
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   5.5 开放定址法处理冲突(这部分我不能理解为什么要这么做,或者是应用场景)   1、思想   开放定址法,是指可存放新表项的空闲地址既向它的同义词表项开放,又向它的非同义词表项开放。其数学递推公式为:
H_i=(H(key)+d_i) %m   i = 0, 1, 2, …… (k ≤ m – 1),m 表示散列表表长;di 为增量序列;i 可理解为“第 i 次发生冲突”
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   2、线性探测法   (1) 线性探测法 di = 0, 1, 2, 3, … m-1; 即发生冲突时,每次往后探测相邻的下一个单是否为空
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   (2) 查找   成功
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   失败1
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   失败2
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   (3) 删除   采用“开放定址法”时,删除结点不能简单地将被删结点的空间置为空,否则将截断在它之后填入散列表的同义词结点的查找路径,可以做一个“删除标记”,进行逻辑删除(查找的时候到这一点不会停下来)   会出现的情况
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   (4) 查找效率分析
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   线性探测法很容易造成同义词、非同义词的“聚集(堆积) ”现象,严重影响查找效率   产生原因:冲突后再探测一定是放在某个连续的位置   3、平方探测法   (1) 存储   发生冲突后存放的位置:d0 = 0、d1 = 1、d2 = -1、d3 = 4、d4 = -4、d5 = 9、d6 = -9 ……
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   平方探测法:比起线性探测法更不易产生“聚集(堆积)”问题   (2) 查找   查找顺序同上面存储的顺序,先查找 H(key) = key % 13,再查找 H(key) + d1,……   注意:散列表长度 m 必须是一个可以表示成 4j + 3 的素数才能探测到所有位置
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   4、伪随机序列法   di 是一个伪随机序列,如di = 0, 5, 24, 11, …   5.6 再散列法处理冲突   再散列法(再哈希法):除了原始的散列函数 H(key) 之外,多准备几个散列函数,当散列函数冲突时,用下一个散列函数计算一个新地址,直到不冲突为止   5.7 总结   
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什么是二叉查找树_什么是二叉查找树   参考文献:   【1】视频:王道计算机考研 数据结构

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