二分查找的简单例题(二分查找例题分析)

2024年3月7日04:23:41 发表评论 1

关于二分查找练习题

选择题(每题2分,共20分)二分查找,要求被查找的表是( A )A 顺序表 B 分块有序表 C 链表 D 无限制 一完二叉树有30个接点,则该树有(C ) 层。

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 logN次,因为最后剩一个元素时,也要执行查找过程,所以+1,即 logN + 1 次。

查找技术---习题解析课后习题讲解1填空题⑴顺序查找技术适合于存储结构为(顺序存储和链接存储)的线性表,而折半查找技术适用于存储结构为(顺序存储)的线性表,并且表中的元素必须是(按关键码有序)。

主要分为三种线性结构:顺序表,有序顺序表,索引顺序表。对于第一种,我们采用传统查找方法,逐个比较。对于及有序顺序表我们采用二分查找法。对于第三种索引结构,我们采用索引查找算法。考生需要注意这三种表下的ASL值以及三种算法的实现。

...试写出对此链表的查找算法并说明是否可用折半查找.

因此,对于单链表这种结构,折半查找法并不适用。折半查找法是一种二分查找算法,它需要在有序的数据序列中查找某个特定的元素。

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。

折半查找法的前提是数据已经排序。如果数据没有排序,该算法将不会正常工作。折半查找法的步骤如下:找到数组的中间元素;如果中间元素正好是目标值,则查找成功;如果目标值大于中间元素,则在数组右半部分继续查找。

这和数组有本质的不同。数组中的元素是通过下标来确定的,只要你知道了下标,就可以直接存储整个元素,比如a[5],是直接的。链表没有这个,所以,折半查找只能在数组上进行。

如果一个序列是无序的或者是链表,那么该序列就不能进行二分查找。之所以被查找的序列要满足这样的条件,是由二分查找算法的原理决定的。

从折半查找过程看,以表的中点为比较对象,并以中点将表分割为两个子表,对定位到的子表继续这种操作。所以,对表中每个数据元素的查找过程,可用二叉树来描述,称这个描述查找过程的二叉树为判定树。

二分查找的简单例题(二分查找例题分析)

设有n个数已按升序排列好并存于序列a中,利用二分检索方法查找数据x是否...

二分查找算法(Binary Search Algorithm),又称为折半查找、对数查找算法,是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。 基本思想:先确定待查找元素所在的区间范围,再逐步缩小范围,直到找到或找不到该元素为止。

二分查找又叫折半查找,但是有一个前提条件,就是你要查找的数据必须是按顺序储存,以关键字大小来排列的。

小于x的最大元素在x的左边(x不存在时),大于x的最小元素在x的右边(x不存在时);所以比较到最后,如果找到x,则输出x的位置,没找到x时,返回最后的位置的左和右位置。

折半查找法也称为二分查找法,它充分利用了元素间的次序关系,采用分治策略,可在最坏的情况下用O(log n)完成搜索任务。

求二分查找基本思想~?

1、二分查找的基本思想是:首先确定该查找区间的中间点位置,然后将待查找的值与中间点位置的值比较:若相等,则查找成功并返回此位置。若中间点位置值大于待查值,则新的查找区间是中间点位置的左边区域。

2、折半查找法也称为二分查找法,它充分利用了元素间的次序关系,采用分治策略,可在最坏的情况下用O(log n)完成搜索任务。

3、二分查找的基本思想:首先将结点按关键字排序,其次将查找值与中间位置的值比较,相等,查找成功;不等,则中间数据大于或小于查找值,无论怎样查找将在一半的数据中查找。

4、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与x做比较,如果x=a,则找到x,算法中止;如果xa,则只要在数组a的右半部搜索x,时间复杂度即是while循环的次数。

5、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xa[n/2],则只要在数组a的右半部搜索x。时间复杂度就是求while循环的次数。

二叉树查找问题,如何解决??

1、所以,可以用平衡二叉树来解决二叉排序树的查找效率问题。

2、先序非递归算法 【思路】假设:T是要遍历树的根指针,若T != NULL 对于非递归算法,引入栈模拟递归工作栈,初始时栈为空。

3、在使用二叉查找树时,需要注意以下几点:插入的节点不能与树中已有节点的值相同,否则会出现重复数据。插入节点的顺序会影响树的结构和搜索效率,因此需要在插入时进行平衡处理,保证树的平衡性。

4、一般情况下,插入、查找、删除的时间复杂度为O(logN)。最坏情况下二叉查找树退化成一个链表,插入、查找、删除的时间复杂度为O(N)。遍历的时间复杂度为O(N)。

5、递归是解决树的相关问题最有效和最常用的方法之一,但我们遇到树的问题时,可以考虑用递归解决。

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