数据结构课程设计——综合查找算法的实现.

数据结构查找算法的实现引言在计算机科学中，数据结构是一种用来组织和存储数据的方式，而查找算法则是在数据结构中有效地搜索指定的数据项。

数据结构和查找算法是计算机科学中的重要概念，掌握了它们可以帮助我们更好地处理和利用数据。

本文将详细介绍不同类型的数据结构查找算法的实现方法。

二分查找算法二分查找算法是一种高效的查找算法，它适用于有序数组中查找指定元素。

该算法通过将数组分为两半来逐步寻找目标元素，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。

下面是二分查找算法的实现步骤：1.初始化左指针left和右指针right分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。

2.计算中间指针mid，即mid = (left + right) / 2。

3.如果中间元素等于目标元素，则返回中间索引。

4.如果中间元素大于目标元素，则将右指针right更新为mid - 1。

5.如果中间元素小于目标元素，则将左指针left更新为mid + 1。

6.重复步骤2到步骤5，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。

二分查找算法的时间复杂度为O(log n)，其中n为数组的长度。

哈希表查找算法哈希表是一种将键和值进行映射的数据结构，它可以通过哈希函数将键转换为对应的哈希码，并根据哈希码快速访问值。

哈希表查找算法适用于大规模数据集中的高效搜索。

下面是哈希表查找算法的实现步骤：1.构建哈希表，并根据数据集中的每个元素计算哈希码。

2.将每个元素插入到对应的哈希桶中。

3.当需要查找元素时，根据元素的哈希码定位到对应的哈希桶。

4.在哈希桶中使用线性探测或链表等方式查找目标元素。

5.如果找到目标元素，则返回该元素的值；如果未找到目标元素，则返回空值。

哈希表查找算法的时间复杂度通常为O(1)，具有快速查找的特点。

然而，在哈希冲突的情况下，查找时间可能会增加。

二叉搜索树查找算法二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它满足左节点小于父节点，右节点大于父节点的条件。

二叉搜索树查找算法适用于快速查找任意元素，并在对数据进行插入和删除操作时保持树的平衡。

查找方法综合实例1.问题描述任意给出一组关键字序列，如{34, 44, 43, 12, 53, 55, 73, 64, 77}，n=9。

应用常用的查找方法——顺序查找和二分查找方法进行查找。

2.设计要求编写完整的可运行程序。

要求使用菜单的方式，使用户可以任意选择查找方法进行查找给定的关键字，并输出查找后的结果。

3.数据结构typedef int Keytype;typedef struct{Keytype key;…} SElemType;typedef struct{SElemType *elem;int length;} SeqTable;4.源代码#include <stdio.h>#define MAXSIZE 11typedef int Keytype;typedef struct{Keytype key;} SElemType;typedef struct{SElemType *elem; //数据元素存储空间基址int length; //表的长度} SeqTable;void Print(SElemType r[],int n){int i;for(i=1;i<=n;i++)printf("%3d",r[i]);printf("\n");}//冒泡排序void BubbleSort(SElemType r[],int n)//对表中的第1到第n个记录进行冒泡排序，r[0]为临时交换空间{int i,j,Exchanged;for(i=1;i<=n;i++){Exchanged=0; //Exchanged=0未发生交换for(j=1;j<n-i;j++)if(r[j].key>r[j+1].key){r[0]=r[j];r[j]=r[j+1];r[j+1]=r[0];Exchanged=1; //Exchanged=1发生交换}if(Exchanged==0) //若未交换，排序结束break;}Print(r,n);}//顺序查找int SearchSeq(SeqTable ST,Keytype key)//在顺序表ST中顺序查找其关键字key的数据元素{int i;ST.elem[ST.length].key=key; //监视哨for(i=1;ST.elem[i].key!=key;i++);if(i<ST.length)return i;elsereturn -1;}//折半查找int SearchBin(SeqTable ST,Keytype key)//在有序表ST中折半查找其关键字key的数据元素{int low,high,mid;low=1;high=ST.length-1;while(low<=high){mid=(low+high)/2;if(key==ST.elem[mid].key) //找到待查元素return mid;else if(key<ST.elem[mid].key)//继续在前半区间进行查找high=mid-1;else //继续在后半区间进行查找low=mid+1;}return -1; //顺序表中不存在待查元素}void Menu(){printf("***********************************************\n");printf("1.顺序查找\n");printf("2.二分查找\n");printf("3.退出程序\n");printf("***********************************************\n"); }void main(){SeqTable ST;Keytype key;int index,i;SElemType Data[MAXSIZE]={0,34,44,43,12,53,55,73,64,77};ST.elem=Data;ST.length=10;printf("待查找序列为：");Print(Data,9);Menu();scanf("%d",&i);while(i!=3){switch(i){case 1:printf("顺序查找法：\n");printf("请输入待查找的关键字：");scanf("%d",&key);index=SearchSeq(ST,key);if(index==-1)printf("序列中不存在关键字为%d的元素！\n");elseprintf("关键字为%d的元素是查找表中第%d个元素！\n",key,index);break;case 2:printf("二分查找法：\n");printf("因为二分查找法必须是有序序列，所以应先对查找序列排序：\n");BubbleSort(Data,9);printf("请输入待查找的关键字：");scanf("%d",&key);index=SearchBin(ST,key);if(index==-1)printf("序列中不存在关键字为%d的元素！\n");elseprintf("关键字为%d的元素是查找表中第%d个元素！\n",key,index);break;default:printf("按键错误！\n");}printf("\n");Menu();scanf("%d",&i);}}6.结果。

实验五查找得实现一、实验内容1、建立一个线性表,对表中数据元素存放得先后次序没有任何要求.输入待查数据元素得关键字进行查找。

为了简化算法,数据元素只含一个整型关键字字段,数据元素得其余数据部分忽略不考虑.建议采用前哨得作用，以提高查找效率。

2、查找表得存储结构为有序表,输入待查数据元素得关键字利用折半查找方法进行查找.此程序中要求对整型量关键字数据得输入按从小到大排序输入。

二、源代码与执行结果1、＃inclｕｄｅ〈ｉoｓtreａm>ｕsiｎg namespace stｄ；＃defｉne MAX １０0＃deｆinｅ KｅyTｙpe iｎｔtypｅｄef stｒuct{ＫｅｙＴｙpe key ；｝DataTｙpe；typedef struｃt{ﻩDaｔaＴyｐｅ elem[ＭAX］ ;iｎｔlength ；}SeqTａble ，＊PSeｑTable ；PSeｑTable Ｉniｔ_SｅqＴable（){ﻩＰSｅqTable p ＝（ＰＳｅｑTable）malｌoc(ｓizeof（SeｑTable)) ;ﻩiｆ（p ！＝ＮULＬ）｛p->lｅｎgtｈ = 0 ；ﻩｒｅｔｕrnｐ；}ﻩelsｅ｛ﻩｃｏｕt〈<"Ouｔｏf space!”〈〈endl ；ﻩrｅtuｒn NＵＬL;ﻩ}｝int insert＿SeqTable（PSeｑTable p,KeｙType x){ｉｆ(ｐ-＞length〉= ＭＡX）ﻩ｛ﻩcｏｕt〈<”ｏverｆｌow！"<<endl ;ﻩreｔuｒn 0 ；ﻩ}ｐ—>ｅlem[ｐ—＞leｎgｔh］、key＝ x ;p-〉ｌｅｎｇtｈ+＋；reｔurｎ 1 ;｝iｎｔ SｅqSｅarch（SｅqTａble s ,KｅｙTypｅk){ﻩｉnt n ， i = ０；ﻩn = s、ｌength ；s、eleｍ［n］、ｋeｙ =ｋ ;ﻩwhilｅ（s、eｌem[i］、key ！= k）ﻩﻩi ＋+ ;ﻩif(i == n）retｕrn —1 ；elseﻩﻩrｅturn i ;}ｖoidｍain（）｛PSeｑTabｌe ｐ ;intｉ , ｎ；ﻩKeyＴype a ;p =Ｉnit_ＳｅqTaｂｌｅ（）；ﻩｃout<〈"请输入数据个数：" ;ｃin＞>n ；couｔ〈＜＂请输入数据：”＜〈endｌ ;fｏr(ｉ = 0 ; ｉ＜ n ;ｉ＋+）ﻩ{ﻩciｎ〉＞a ；ﻩinsert_SｅqTaｂle（p , a）；｝ﻩcｏut＜＜"请输入要查找得数据，输入3２76７结束：” ；cin〉〉ａ ;ﻩwｈiｌｅ（a ！= ３27６７)ﻩ｛i =SｅｑSearcｈ(*p， a) ；ｉf（i == -１）{ﻩﻩﻩcｏｕt＜＜”无此数据!请重新输入：＂<〈ｅｎｄl ；ﻩﻩcin＞＞a ；ﻩ｝ﻩﻩeｌｓeﻩﻩ｛ﻩcout＜〈"该数据得位置就是：＂〈<i+1<<enｄｌ；ﻩcouｔ〈＜＂请输入要查找得数据：" ；ﻩﻩｃiｎ〉〉ａ；ﻩ}ﻩ｝｝2、＃incｌｕde<iosｔream>usinｇ naｍespace stｄ；#defｉne MAX 100＃dｅfine KeyTyｐe ｉｎtｔyｐedef sｔruct{KeyTｙpe key ；｝ＤataTypｅ；typedeｆ stｒuｃt｛ﻩDataType ｅｌem［MAX] ；ﻩinｔ length ；}BinTａbｌe ,＊PBｉnＴabｌe ;PBinTabｌｅ Iniｔ_BiｎTablｅ（）｛ﻩPBinＴable p = (PBiｎTabｌe)mａlloｃ（sizeof(ＢinTable）) ;if(p ！= ＮULＬ)｛p->length= ０；ﻩﻩｒeturn p ；ﻩ}eｌseﻩ{ﻩｃout〈<＂Ｏｕt ｏｆ spａｃe！"〈＜endl ;rｅturｎ NUＬL ;ﻩ｝｝int iｎsｅｒt＿BinTａble（PBinTａble p ，ＫｅyTｙpe x）{ｉf（p—〉ｌｅnｇth ＞＝ MAX)｛ﻩｃoｕt<＜"ｏｖerflow!”<〈ｅnｄl ;ﻩreturn 0 ;ﻩ}ﻩp－〉ｅlｅm［p—＞lｅngtｈ］、key =x ;ｐ->ｌengtｈ ++ ；ﻩreturn １；}int ＢinSearｃh（BinTable s ，KeyTｙpe k）｛ﻩint lｏw,mid , ｈiｇｈ；ﻩloｗ = 0 ；high = s、lｅngth-1 ;ｗｈile（low ＜= hiｇh）{ﻩﻩmid＝(ｌow+higｈ）／2 ；ﻩif(s、ｅlｅm［mｉd]、kｅy== k)ﻩﻩﻩretｕrｎｍiｄ;ﻩｅlse ｉｆ（s、elem[mｉd］、ｋｅy ＞ｋ）ﻩﻩhiｇh＝ mｉｄ－ 1 ;ﻩﻩｅlｓeﻩlow = mid +1 ；ﻩ｝ﻩrｅturn —1；}ｖoiｄ main（)｛PBinTablｅ p ；ﻩintｉ ,n ；ﻩKeyType ａ;p ＝Iｎit＿BinＴable（）;ｃｏuｔ<<”请输入数据个数：”;ｃｉn〉＞n；ﻩｃout<〈"请按从小到大得顺序输入数据：”〈<ｅndｌ；fｏr(i = 0 ；ｉ〈 n; i ++）ﻩ｛ｃin>〉a;ﻩinsert_BinTable（ｐ，a）;｝ﻩcout＜<＂请输入要查找得数据,输入32767结束：” ;ﻩcin〉＞ａ ;whilｅ（a！= 3２767){ﻩi =BｉｎSeaｒｃh（*p , ａ）；iｆ（ｉ =＝-1）ﻩ{ﻩﻩcｏut〈〈＂无此数据！请重新输入:＂〈〈ｅndl ;ｃiｎ>>a;ﻩ}ﻩelｓe{ﻩcout＜<"该数据得位置就是：”〈<i+1〈＜ｅndl ；ﻩﻩﻩｃｏut＜〈”请输入要查找得数据:" ；cin＞〉a ;}ﻩ}｝。

存档编号：********课程设计说明书设计题目：查找算法性能分析系别：计算机学院专业：计算机科学班级：计科***：王***（共页）2015年01月07 日*****计算机科学专业课程设计任务书：*** 班级：学号：指导教师：**** 发题日期：2015-01-05完成日期：2015-01-09一需求分析1.1问题描述查找又称检索，是指在某种数据结构中找出满足给定条件的元素。

查找是一种十分有用的操作。

而查找也有外之分，若整个查找过程只在存中进行称为查找；若查找过程中需要访问外存，则称为外查找，若在查找的同时对表做修改运算（插入或删除），则相应的表成为动态查找表，反之称为静态查找表。

由于查找运算的主要运算是关键字的比较，所以通常把查找过程中对关键字的平均比较次数（也叫平均查找长度）作为一个查找算法效率优劣的标准。

平均查找程度ASL定义为：ASL=∑PiCi（i从1到n）其中Pi代表查找第i个元素的概率，一般认为每个元素的查找概率相等，Ci代表找到第i个元素所需要比较的次数。

查找算法有顺序查找、折半查找、索引查找、二叉树查找和散列查找（又叫哈希查找），它们的性能各有千秋，对数据的存储结构要求也不同，譬如在顺序查找中对表的结果没有严格的要求，无论用顺序表或链式表存储元素都可以查找成功；折半查找要求则是需要顺序表；索引表则需要建立索引表；动态查找需要的树表查找则需要建立建立相应的二叉树链表；哈希查找相应的需要建立一个哈希表。

1.2基本要求（1）输入的形式和输入值的围；在设计查找算法性能分析的过程中，我们调用产生随机数函数：srand((int)time(0));产生N个随机数。

注：折半查找中需要对产生的随机数进行排序，需要进行排序后再进行输入，N<50;（2）输出形式；查找算法分析过程中，只要对查找算法稍作修改就可以利用平均查找长度的公式：ASL=∑PiCi（i从1到n）输出各种查找算法的平均查找长度。

查找算法的实现查找算法是计算机科学中的一种常见算法，用于在给定的数据集中查找特定值的位置或是否存在。

常用的查找算法包括顺序查找、二分查找、哈希查找等。

下面将分别介绍这些查找算法的实现，使用C语言进行编写。

1. 顺序查找（Sequential Search）：顺序查找是最简单的查找算法，它通过逐个遍历数据集中的元素来查找目标值。

若目标值在数据集中存在，返回目标值的索引位置；若不存在，返回-1```cint sequentialSearch(int arr[], int n, int target)for (int i = 0; i < n; i++)if (arr[i] == target)return i;}}return -1;```2. 二分查找（Binary Search）：二分查找是一种高效的查找算法，要求数据集为有序数组。

它通过将数据集分成两半，并与目标值进行比较，从而快速缩小查找范围。

若目标值存在，返回目标值的索引位置；若不存在，返回-1```cint binarySearch(int arr[], int n, int target)int left = 0;int right = n - 1;while (left <= right)int middle = left + (right - left) / 2;if (arr[middle] == target)return middle;} else if (arr[middle] < target)left = middle + 1;} elseright = middle - 1;}}return -1;```3. 哈希查找（Hash Search）：哈希查找是一种利用哈希函数和哈希表进行查找的算法。

它通过将关键字映射到一个特定的地址来进行查找。

哈希查找的时间复杂度通常为O(1)。

若目标值存在，返回目标值的索引位置；若不存在，返回-1 ```c#define SIZE 1000int hashSearch(int arr[], int n, int target)int hashMap[SIZE] = {0};for (int i = 0; i < n; i++)int index = arr[i] % SIZE;if (hashMap[index] == target)return i;}hashMap[index] = arr[i];}return -1;```以上就是顺序查找、二分查找和哈希查找的C语言实现。

数据结构课程设计--两种常用查找算法的比较与实现两种常用查找算法的比较与实现摘要：本次课程设计主要研究几种常用查找算法的比较与实现，查找的算法有很多种：静态查找表的顺序表、有序表、索引顺序表等查找结构；动态查找表的二叉排序树、哈希查找等查找结构。

本次的课程设计主要研究两种常见的查找算法：顺序查找和折半查找，分析比较它们的时间复杂度，并且在此基础上用C语言对它们进行算法编程、调试和运行。

关键词：C语言；顺序查找；折半查找;时间复杂度。

２1引言“数据结构”在计算机科学中是一门综合性的专业基础课，“数据结构”的研究不仅涉及到计算机硬件的研究范围，而且和计算机软件的研究有着密切的关系无论是编译程序还是操作系统，都涉及到数据元素在存储器中的分配问题。

在研究信息检索时也必须考虑如何组织数据，一遍查找和存取数据元素更为方便。

因此，可以认为“数据结构”是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的一门核心课程。

课程设计是我们专业课程知识综合应用的实践训练，是实践性教学的一个重要环节。

而数据结构的课程设计，更要求学生在数据结构的逻辑特性和物理表示、数据结构的选择和应用、算法的设计及其实现等方面，加深对课程基本内容的理解。

同时，在程序设计方法以及上机操作等基本技能和科学作风方面受到比较系统和严格的训练。

在日常生活中，人们几乎每天都要进行“查找”工作。

例如，在电话号码薄中查阅“某单位”或“某人”的电话号码；在字典中查阅“某个词”的读音和含义等等。

而同样地，在各种系统软件和应用软件中，也存在“查找”：如编译程序中符号表、信息处理表中相关信息的查找。

所以，“查找”就是在一个含有众多的数据元素（或记录）的查找表中找出某个“特定的”数据元素（或记录）【1】。

在计算机中进行查找的方法也会随数据结构不同而不同。

在此，引入“查找表”的概念：同类数据元素构成的集合。

所以，这次的课程设计就可以从静态查找表的几种典型的算法来实现对数据元素的查找的算法和操作的实现和比较。

数据结构检索课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据结构中常见检索算法的基本原理和实现方法，如顺序检索、二分检索等。

2. 使学生了解不同检索算法的优缺点及适用场景，能够根据实际问题选择合适的检索方法。

3. 帮助学生理解检索算法在解决实际问题时的重要性，培养他们在编程实践中运用数据结构进行问题求解的能力。

技能目标：1. 培养学生运用所学检索算法编写程序解决问题的能力，能够针对实际问题设计合适的检索方法并进行代码实现。

2. 提高学生在编程过程中对算法复杂度的分析能力，使其能够评估检索算法的效率并进行优化。

3. 培养学生通过团队协作和沟通交流，共同解决问题，提高团队协作能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据结构检索算法的兴趣，激发他们主动探索和学习相关知识的热情。

2. 培养学生在面对问题时具备积极思考、勇于尝试的精神，使其在解决复杂问题时保持耐心和毅力。

3. 培养学生具备良好的编程习惯和诚信意识，在编程实践中遵循学术道德，尊重他人成果。

本课程针对高年级学生，课程性质为理论与实践相结合。

在教学过程中，注重培养学生的实际操作能力和团队协作精神，使他们在掌握检索算法知识的同时，能够将其应用于实际问题解决。

课程目标明确、具体，可衡量，便于教学设计和评估。

二、教学内容1. 数据结构基础回顾：简要介绍线性表、树等基本数据结构，为学生学习检索算法打下基础。

2. 顺序检索法：讲解顺序检索法的原理、实现方法及应用场景，结合实例进行分析。

3. 二分检索法：介绍二分检索法的原理、实现方法以及适用条件，通过实例演示提高学生理解。

4. 效率分析：分析比较顺序检索和二分检索的算法复杂度，讨论如何优化检索算法。

5. 应用案例：结合实际问题，设计检索算法的应用案例，指导学生进行编程实践。

6. 检索算法拓展：介绍其他检索算法，如哈希检索、索引检索等，拓展学生知识面。

教学内容参考教材以下章节：1. 第三章 数据结构基础2. 第四章 线性表3. 第五章 树4. 第七章 检索算法教学进度安排：1. 第1周：数据结构基础回顾，顺序检索法讲解及实践2. 第2周：二分检索法讲解及实践，效率分析3. 第3周：应用案例分析与编程实践，检索算法拓展教学内容科学、系统，紧密结合教材，注重理论与实践相结合，旨在提高学生对检索算法的理解和应用能力。

查询算法课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解查询算法的基本概念和分类，掌握二分查找、顺序查找等常用查询算法的原理与实现。

2. 学生能够运用所学算法解决实际问题，如数组查询、排序后查询等。

3. 学生了解查询算法的时间复杂度和空间复杂度，能够分析不同算法的优缺点。

技能目标：1. 学生能够运用编程语言实现不同查询算法，具备编写简洁、高效代码的能力。

2. 学生能够通过分析问题，选择合适的查询算法，提高解决问题的效率。

3. 学生能够运用调试工具和技巧，找出并修复代码中的错误。

情感态度价值观目标：1. 学生培养对计算机科学的兴趣和热情，增强学习动力。

2. 学生培养合作意识，学会在团队中分工合作，共同解决问题。

3. 学生培养良好的编程习惯，注重代码规范，提高代码质量。

分析课程性质、学生特点和教学要求：1. 课程性质：本课程为计算机科学与技术相关专业的核心课程，旨在提高学生编程能力和算法思维。

2. 学生特点：学生具备一定的编程基础和算法知识，但可能对查询算法的深入理解和实际应用能力不足。

3. 教学要求：注重理论与实践相结合，强调动手实践和问题解决能力的培养。

二、教学内容1. 查询算法概述- 算法概念与分类- 查询算法的应用场景2. 顺序查找- 顺序查找原理- 顺序查找代码实现- 顺序查找性能分析3. 二分查找- 二分查找原理- 二分查找代码实现- 二分查找性能分析- 二分查找应用场景4. 散列表查找- 散列表概念与原理- 散列函数设计- 冲突解决方法- 散列表查找代码实现5. 查询算法在实际问题中的应用- 数组查询问题- 排序后查询问题- 数据库查询问题6. 查询算法性能比较与优化- 时间复杂度分析- 空间复杂度分析- 算法优化策略7. 实践项目- 编程实现不同查询算法- 分析并优化实际查询问题- 团队合作与分工教学内容安排与进度：1. 第1周：查询算法概述2. 第2周：顺序查找3. 第3周：二分查找4. 第4周：散列表查找5. 第5周：查询算法在实际问题中的应用6. 第6周：查询算法性能比较与优化7. 第7-8周：实践项目本教学内容与课本紧密关联，涵盖查询算法的基本原理、实现方法、性能分析与实际应用，旨在帮助学生系统掌握查询算法知识，提高问题解决能力。

实验2查找算法的实现和应用❑实验目的1. 熟练掌握静态查找表的查找方法；2. 熟练掌握动态查找表的查找方法;3. 掌握hash表的技术.❑实验内容1.用二分查找法对查找表进行查找；2.建立二叉排序树并对该树进行查找；3.确定hash函数及冲突处理方法，建立一个hash表并实现查找。

1.二分查找#include <iostream>using namespace std;#define INVALID_INDEX -100int IntCompare(const int& a, const int& b, void* param){return a - b;}template<class T1, class T2>int BinarySearch(const T1* theArray, int length, const T2& key, int (*compare)(const T1&, const T2&, void* param), void *param){int indexRet = INVALID_INDEX;int mid = length / 2;int cmp = compare(theArray[mid], key, param);if (cmp == 0){indexRet = mid;}else if (length != 1){if (cmp < 0 && length != 1){indexRet = BinarySearch(theArray + mid, length - mid, key, compare,param);if (indexRet != INVALID_INDEX){indexRet += mid;}}else{indexRet = BinarySearch(theArray, mid, key, compare, param);}}return indexRet;}int main(){int length = 0;int i = 0;int key = 0;int index = INVALID_INDEX;cout <<"请输入元素的个数："<<endl;cin >> length;int* aArray = new int[length];cout<<"请输入要输入的元素："<<endl;for (i = 0; i < length; i++){cin >> aArray[i];}cout<<"要查找的元素："<<endl;while(cin >> key&&key != 'F'){index = BinarySearch(aArray, length, key, IntCompare, NULL);if (index == INVALID_INDEX){cout << "The element is not exist." << endl;}else{cout << "The element position is " << index << "." << endl; } delete aArray; }return 0;}2二叉排序树#include <cstdio>#include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;typedef int keyType;typedef struct Node{keyType key;struct Node* left;struct Node* right;struct Node* parent;}Node,*PNode;void inseart(PNode* root, keyType key){PNode p = (PNode)malloc(sizeof(Node));p -> key = key;p -> left = p -> right = p -> parent = NULL;if((*root) == NULL){*root = p;return ;}if((*root)->left == NULL && (*root)->key > key){p->parent=(*root);(*root)->left=p;return;}if((*root)->right == NULL && (*root)->key < key){p->parent=(*root);(*root)->right=p;return;}if((*root) -> key > key){inseart(&(*root) -> left, key);}else if((*root) -> key < key){inseart(&(*root) -> right, key);}elsereturn ;}PNode search(PNode root,keyType key){if(root == NULL){return NULL;}if(key > root -> key){return search(root -> right, key);}else if(key < root -> key){return search(root -> left, key);}elsereturn root;}void create(PNode* root, keyType* keyArray, int length) {int i;for(i = 0; i < length; i++){inseart(root, keyArray[i]);}}int main(){int i;PNode root = NULL;int a[100];int n;scanf("%d",&n);for(i = 0; i < n; i++){scanf("%d",&a[i]);}create(&root, a,n);int m;while(~scanf("%d",&m)){if(search(root,m) ->key){printf("YES\n");}}return 0;}3 hash#include <iostream>//#include <ctime>#include <iomanip>using namespace std;enum Result{ok = 2,success = 1,unsuccess = 0,duplicate = -1,fail = -2,};typedef int elemtype;typedef struct{elemtype* elem;int count;int sizeindex;}hashTable;void Inithash(hashTable &H, int n){H.elem = new elemtype[n];H.count = 0;H.sizeindex = n;for(int i = 0; i < n; i++){H.elem[i] = 0;}}int hash(elemtype K, int sizeindex){int count = H.count;int haAddr = K % sizeindex;return haAddr;}int SearchHash(hashTable &H, elemtype K, int &haAddr, int &c) {int d = 1;int sizeindex = H.sizeindex;haAddr = hash(K, sizeindex);while(H.elem[haAddr] != NULL && H.elem[haAddr] != K){haAddr = (K % sizeindex + d) % sizeindex;d++;c++;cout<<"产生冲突，解决中…………"<<endl;if(c > H.sizeindex - 2){cout<<"冲突次数过多，重新建立哈希表"<<endl;break;}}if(K == H.elem[haAddr]){cout<<"chenggong"<<endl;return success;}else{cout<<"fail"<<endl;return unsuccess;}}int InsertHash(hashTable &H, elemtype e){int collision = 0;int haAddr = -1;if(SearchHash(H, e, haAddr, collision) == success) {cout<<"存在该元素！！！"<<endl;return duplicate;}else if(collision < H.sizeindex - 2){H.elem[haAddr] = e;H.count++;cout<<"插入成功！！！"<<endl;return ok;}else{cout<<"冲突次数过多，重新建立哈希表"<<endl;return fail;}}int hashsearch(hashTable &H, elemtype e){int p = 0;for(int i = 0; i < H.sizeindex; i++){if(H.elem[i] == e){//H.elem[i] == 0;p = 1;cout <<"hashaddress = "<<i<<endl;if(p == 0)return unsuccess;elsereturn success;}}}void PrintHash(hashTable H){int num = 1;cout<<"哈希表为……！"<<endl;for(int i = 0; i < H.sizeindex; i++){if(num % 10 == 0)cout <<endl;if(H.elem[i] != NULL){cout <<setw(5)<<H.elem[i];num++;}else continue;}cout <<endl;}void Performance(hashTable &H){//hashTable H;int sizeindex;cout <<哈希表容量为……！<<endl;cin >>sizeindex;Inithash(H, sizeindex);int e = 1;cout<<"输入插入元素，否则输入＇０＇"<<endl;cin >>ｅ;while(e != 0){InsertHash(H, e);cout<<"输入插入元素，否则输入＇０＇"<<endl;cin >>e;}PrintHash(H);int k = 1;cout<<"输入要查找元素：";//int k;cin>>k;hashsearch(H,k);int status = hashsearch(H,K);if(!status)cout<<"该元素不存在"<<endl;}int main(){hashTable H;Performance(H);cin.get();cin.get();return 0; }。

实验五查找算法实现1、实验目的熟练掌握顺序查找、折半查找及二叉排序树、平衡二叉树上的查找、插入和删除的方法，比较它们的平均查找长度。

2、问题描述查找表是数据处理的重要操作，试建立有100个结点的二叉排序树进行查找，然后用原数据建立AVL树，并比较两者的平均查找长度。

3、基本要求（1）以链表作为存储结构，实现二叉排序树的建立、查找和删除。

（2）根据给定的数据建立平衡二叉树。

4、测试数据随即生成5、源程序#include<iostream.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#define EQ(a,b) ((a)==(b))#define LT(a,b) ((a)<(b))#define LQ(a,b) ((a)>(b))typedef int Keytype;typedef struct{ Keytype key; //关键字域}ElemType;typedef struct BSTnode{ ElemType data;int bf;struct BSTnode *lchild,*rchild;}BSTnode,*BSTree;void InitBSTree(BSTree &T){T=NULL;}void R_Rotate(BSTree &p) {BSTnode *lc;lc=p->lchild;p->lchild=lc->rchild;lc->rchild=p;p=lc;}void L_Rotate(BSTree &p) {BSTnode *rc;rc=p->rchild;p->rchild=rc->lchild;rc->lchild=p;p=rc;}void Leftbalance(BSTree &T) {BSTnode *lc,*rd;lc=T->lchild;switch(lc->bf){case +1:T->bf=lc->bf=0;R_Rotate(T);break;case -1:rd=lc->rchild; switch(rd->bf){ case 1:T->bf=-1;lc->bf=0;break;case 0:T->bf=lc->bf=0;break;case -1:T->bf=0;lc->bf=1;break;}rd->bf=0;L_Rotate(T->lchild);R_Rotate(T);}}void Rbalance(BSTree &T){BSTnode *lc,*ld;lc=T->rchild;switch(lc->bf){ case 1:ld=lc->lchild;switch(ld->bf){ case 1:T->bf=0;lc->bf=-1;break;case 0:T->bf=lc->bf=0;break;case -1:T->bf=1;lc->bf=0;break;}ld->bf=0;R_Rotate(T->rchild);L_Rotate(T);case -1:T->bf=lc->bf=0;L_Rotate(T);break;}}int InsertAVL(BSTree &T,ElemType e,bool &taller) { if(!T){ T=(BSTree)malloc(sizeof(BSTnode));T->data=e;T->lchild=T->rchild=NULL;T->bf=0;taller=true;}else{ if(EQ(e.key,T->data.key)){ taller=false;cout<<"结点"<<e.key<<" 不存在。

目录目录 (2)一、问题描述 (3)二、问题分析 (4)三、数据结构描述 (4)四、算法设计 (5)1、流程图 (5)2、具体算法 (5)五、详细程序清单 (8)六、程序运行结果 (19)一、问题描述1、顺序表查找的问题描述顺序查找又称为线性查找，它是一种最简单、最基本的查找方法。

从顺序表的一端开始，依次将每一个数据元素的关键字值与给定Key进行比较，若某个数据元素的关键字值等于给定值Key，则表明查找成功；若直到所有的数据元素都比较完毕，仍找不到关键字值为Key的数据元素，则表明查找失败。

2、有序表的查找问题描述折半查找也称为二分查找，作为二分查找对象的数据必须是顺序存储的有序表，通常假定有序表是按关键字值从小到大排列有序，即若关键字值为数值，则按数值有序；若关键字值是字符数据，则按对应的Unicode码有序。

二分查找的基本思想：首先取整个有序表的中间记录的关键字值与给定值相比较，若相等，则查找成功；否则以位于中间位置的数据元素为分界点，将查找表分为左右两个子表，并判断待查找的关键字值Key是在左子表还是在右子表，再在子表中重复上述步骤，直到待查找的关键字值Key的记录或子表长度为0。

3、哈希表查找的问题描述在哈希表上进行查找的过程是要给定要查找的关键字的值，根据构造哈希表时设定的哈希函数求得哈希地址，若此哈希地址上为空，即没有数据元素，则查找不成功；否则比较关键字，若相等，则查找成功；若不相等，则根据构造哈希表时设置的处理冲突的方法找下一个地址，知道某个位置上为空或者关键字比较相等为止。

哈希表是在关键字和存储位置之间直接建立了映像，但由于冲突的产生，哈希表的查找过程仍然是一个和关键字比较的过程。

因此，仍需用平均查找长度来衡量哈希表的查找效率。

查找过程中与关键字比较的次数取决于构造哈希表是选择的哈希函数和处理冲突的方法。

哈希函数的“好坏”首先影响出现冲突的频率，假设哈希函数是均匀的，即它对同样一组随机的关键字出现冲突的可能性是相同的。

存档编号:西安********课程设计说明书设计题目:查找算法性能分析系别：计算机学院专业：计算机科学班级：计科***姓名：王***（共页）2015年01月07日*****计算机科学专业课程设计任务书一、 设计或实践题目查找算法性能分析二、 内容及要求设计程序，对比分析顺序查找、折半查找、索引查找、二叉排序树查找和散列查找 五种查找算法的性能1、 测试数据的个数不少于 50个；2、 对每一种查找算法设计实现适应的存储结构；3、 输出每种查找算法的查找成功时的平均长度三、 完成形式1、 设计报告；2、 源程序四、 系（部）审核意见姓名: 班级: 计科学号:指导教师:发题日期:2015-01-05完成日期：2015-01-09一需求分析1. 1 问题描述查找又称检索，是指在某种数据结构中找出满足给定条件的元素。

查找是一种十分有用的操作。

而查找也有内外之分，若整个查找过程只在内存中进行称为内查找；若查找过程中需要访问外存，则称为外查找，若在查找的同时对表做修改运算（插入或删除），则相应的表成为动态查找表，反之称为静态查找表。

由于查找运算的主要运算是关键字的比较，所以通常把查找过程中对关键字的平均比较次数（也叫平均查找长度）作为一个查找算法效率优劣的标准。

平均查找程度ASL 定义为：ASL= X PiCi （i 从1 到n）其中Pi 代表查找第i 个元素的概率，一般认为每个元素的查找概率相等，Ci 代表找到第i 个元素所需要比较的次数。

查找算法有顺序查找、折半查找、索引查找、二叉树查找和散列查找（又叫哈希查找），它们的性能各有千秋，对数据的存储结构要求也不同，譬如在顺序查找中对表的结果没有严格的要求，无论用顺序表或链式表存储元素都可以查找成功；折半查找要求则是需要顺序表；索引表则需要建立索引表；动态查找需要的树表查找则需要建立建立相应的二叉树链表；哈希查找相应的需要建立一个哈希表。

1. 2 基本要求(1) 输入的形式和输入值的范围；在设计查找算法性能分析的过程中，我们调用产生随机数函数：srand((int)time(0));产生N 个随机数。

第1篇摘要：随着信息技术的飞速发展，搜索算法在各个领域都发挥着至关重要的作用。

本文以设计搜索算法为主题，通过教学实践，探讨了如何将搜索算法的理论知识与实际应用相结合，以提高学生的编程能力和解决问题的能力。

一、引言搜索算法是计算机科学中的重要分支，广泛应用于人工智能、数据挖掘、搜索引擎等领域。

在教学中，设计搜索算法的教学实践旨在培养学生的编程思维、算法设计能力和实际应用能力。

本文将结合教学实践，分析搜索算法的教学方法、实践案例和教学效果。

二、搜索算法的教学方法1. 理论讲解与案例分析相结合在教学过程中，首先讲解搜索算法的基本概念、原理和常用算法，如深度优先搜索、广度优先搜索、A搜索等。

接着，通过分析实际案例，让学生了解搜索算法在实际问题中的应用。

2. 实践操作与代码实现相结合为了让学生更好地理解搜索算法，可以让学生动手编写代码实现各种搜索算法。

通过实践操作，让学生亲身体验搜索算法的设计过程，提高编程能力。

3. 多种算法对比分析在教学中，可以引入多种搜索算法，如深度优先搜索、广度优先搜索、A搜索等，让学生对比分析它们的优缺点，从而更好地理解不同算法的特点和应用场景。

4. 优化与改进在学生掌握基本搜索算法的基础上，引导他们思考如何优化和改进算法。

例如，在广度优先搜索中，如何利用优先队列提高搜索效率；在A搜索中，如何设计启发式函数等。

三、实践案例1. 八数码问题八数码问题是一种经典的搜索问题，通过搜索算法找到将初始状态变为目标状态的最短路径。

在教学过程中，可以让学生使用深度优先搜索、广度优先搜索和A搜索解决八数码问题，并对比分析不同算法的搜索效率。

2. 图搜索问题图搜索问题广泛应用于路径规划、社交网络分析等领域。

在教学过程中，可以让学生使用广度优先搜索、深度优先搜索和A搜索解决图搜索问题，并分析不同算法在解决实际问题时的优缺点。

3. 字谜问题字谜问题是一种典型的组合优化问题。

在教学过程中，可以让学生使用回溯法解决字谜问题，通过编写代码实现搜索算法，提高学生的编程能力。

实验报告八查找算法实现实验班级： 20102XXX 姓名： HoogLe 学号： 2010XXXX 专业： XXXX2858505197@一、实验目的：1、熟悉线性查找算法。

2、掌握顺序查找、二分查找算法二、实验内容：[实现提示]函数、类名称等可自定义，部分变量请加上学号后3位。

也可自行对类中所定义的操作进行扩展。

所加载的库函数或常量定义及类的定义：#include<iostream>using namespace std;1、存储结构类定义与实现：自定义如下：template <class > class seqlist;template <class T>class elem{friend class seqlist<T>;T key;};template <class T>class seqlist{public:seqlist(int num,T *a);int seqcheck(T k);int BinarySearch(T k);private:elem<T> *data;int n;};template<class T>seqlist<T>::seqlist(int num,T *a){data=new elem<T>[num];for(int i=0;i<num;i++)data[i].key=a[i];n=num;}2、顺序查找算法[实现提示] （同时可参见教材算法）顺序查找算法实现如下：template <class T>int seqlist<T>::seqcheck(T k){int i=n;data[0].key=k; //判断如果返回是0则表示查找失败！while (data[i].key!=k)i--;return i;}测试结果粘贴如下：void main(){float a[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};cout<<"构建一个{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}顺序表："<<endl;seqlist<float> test(10,a);cout<<"顺序查找到‘8’的位置为："<<test.seqcheck(8)+1<<endl; }3、有序表的二分查找（折半查找）[实现提示] （同时可参见教材算法）库函数和常量定义：#include<iostream>using namespace std;（1）存储结构定义：自定义如下：（可自已定义）同上（2）二分查找算法template <class T>int seqlist<T>::seqcheck(T k){int i=n;data[0].key=k; //判断如果返回是0则表示查找失败！while (data[i].key!=k)i--;return i;}template <class T>int seqlist<T>::BinarySearch(T k){//二分查找算法int low=1,high=n-1,mid;while(low<=high&&mid!=0){mid=(low+high)/2;if (data[mid].key==k){return mid;}else if (k<data[mid].key){high=mid-1;}else low=mid+1;}return 0;}测试结果粘贴如下：void main(){float a[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};cout<<"构建一个{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}顺序表："<<endl;seqlist<float> test(10,a);cout<<"二分法查找到‘8’的位置为："<<test.BinarySearch(8)+1<<endl; }三、实验心得（含上机中所遇问题的解决办法，所使用到的编程技巧、创新点及编程的心得）。

数据结构课程教案一、课程简介1. 课程背景数据结构是计算机科学与技术的基石，广泛应用于各类软件开发和算法设计中。

本课程旨在培养学生掌握基本数据结构及其算法，提高解决问题的能力。

2. 课程目标了解数据结构的基本概念、原理和常用算法。

培养学生使用数据结构解决实际问题的能力。

熟悉常用的数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图等）及其应用场景。

3. 教学方法采用讲授、案例分析、实验和实践相结合的方式进行教学。

通过课堂讲解、小组讨论、编程练习等环节，使学生掌握数据结构的知识和技能。

二、教学内容1. 第四章：线性表4.1 线性表的概念及其基本操作4.2 顺序存储结构及其实现4.3 链式存储结构及其实现4.4 线性表的应用实例2. 第五章：栈和队列5.1 栈的概念及其基本操作5.2 顺序栈及其实现5.3 链栈及其实现5.4 队列的概念及其基本操作5.5 顺序队列及其实现5.6 链队列及其实现5.7 栈和队列的应用实例3. 第六章：串6.1 串的概念及其基本操作6.2 串的顺序存储结构及其实现6.3 串的链式存储结构及其实现6.4 串的应用实例4. 第七章：数组和广义表7.1 数组的概念及其基本操作7.2 multidimensional 数组及其实现7.3 广义表的概念及其基本操作7.4 广义表的实现及其应用实例5. 第八章：树和图8.1 树的概念及其基本操作8.2 二叉树及其实现8.3 树的遍历及其应用实例8.4 图的概念及其基本操作8.5 邻接表及其实现8.6 邻接矩阵及其实现8.7 图的遍历及其应用实例三、教学安排1. 第四章：线性表理论讲解：2课时编程练习：2课时小组讨论：1课时2. 第五章：栈和队列理论讲解：2课时编程练习：2课时小组讨论：1课时3. 第六章：串理论讲解：2课时编程练习：2课时小组讨论：1课时4. 第七章：数组和广义表理论讲解：2课时编程练习：2课时小组讨论：1课时5. 第八章：树和图理论讲解：2课时编程练习：2课时小组讨论：1课时四、教学评价1. 平时成绩：30%课堂表现：10%小组讨论：10%课后作业：10%2. 考试成绩：70%期末考试：50%实验报告：20%五、教学资源1. 教材：《数据结构（C语言版）》2. 辅助资料：PPT课件、编程实例、实验指导书等3. 编程环境：Visual Studio、Code::Blocks等4. 在线资源：相关教程、视频讲座、在线编程练习等六、第九章：排序算法1. 9.1 排序概述了解排序的定义和目的掌握排序算法的分类2. 9.2 插入排序插入排序的基本思想实现插入排序的算法步骤插入排序的时间复杂度分析3. 9.3 冒泡排序冒泡排序的基本思想实现冒泡排序的算法步骤冒泡排序的时间复杂度分析4. 9.4 选择排序选择排序的基本思想实现选择排序的算法步骤选择排序的时间复杂度分析5. 9.5 快速排序快速排序的基本思想实现快速排序的算法步骤快速排序的时间复杂度分析6. 9.6 其他排序算法希尔排序堆排序归并排序7. 9.7 排序算法的应用实例对数组进行排序在文件管理中对文件进行排序六、教学安排1. 理论讲解：2课时2. 编程练习：2课时3. 小组讨论：1课时七、第十章：查找算法1. 10.1 查找概述查找的定义和目的掌握查找算法的分类2. 10.2 顺序查找顺序查找的基本思想实现顺序查找的算法步骤顺序查找的时间复杂度分析3. 10.3 二分查找二分查找的基本思想实现二分查找的算法步骤二分查找的时间复杂度分析4. 10.4 哈希查找哈希查找的基本思想了解哈希函数的设计与实现实现哈希查找的算法步骤5. 10.5 其他查找算法树表查找图查找6. 10.6 查找算法的应用实例在数据库中查找特定记录在字符串中查找特定子串七、教学安排1. 理论讲解：2课时2. 编程练习：2课时3. 小组讨论：1课时八、第十一章：算法设计与分析1. 11.1 算法设计概述算法设计的目的是什么掌握算法设计的方法2. 11.2 贪心算法贪心算法的基本思想贪心算法的应用实例3. 11.3 分治算法分治算法的基本思想分治算法的应用实例4. 11.4 动态规划算法动态规划算法的基本思想动态规划算法的应用实例5. 11.5 回溯算法回溯算法的基本思想回溯算法的应用实例6. 11.6 算法分析的方法渐进估计法比较分析法1. 理论讲解：2课时2. 编程练习：2课时3. 小组讨论：1课时九、第十二章：实践项目1. 12.1 实践项目概述实践项目的要求和目标掌握实践项目的设计与实现2. 12.2 实践项目案例分析分析实践项目的需求设计实践项目的数据结构实现实践项目的算法3. 12.3 实践项目汇报与讨论学生汇报实践项目成果小组讨论实践项目中的问题和解决方案4. 12.4 实践项目的评价与反馈教师对实践项目进行评价学生根据反馈进行改进九、教学安排1. 实践项目指导：2课时2. 实践项目汇报与讨论：2课时3. 实践项目评价与反馈：1课时1. 教材：《数据结构（C语言版）》2. 辅助资料：PPT课件、编程实例、实验指导书等3. 编程环境：Visual Studio、Code::Blocks等4. 在线重点解析1. 基本数据结构的概念、原理和常用算法。