36顺序查找算法及程序实现

第9 课《算法的评价方法》教学设计【课标内容要求】通过真实案例，知道算法步骤的执行次数与问题的规模有关，观察并体验采用不同算法解决同一问题时在时间效率上的差别。

【教学内容分析】《算法的评价方法》这节课选自2023 浙江教育出版社六年级上册第二单元。

第二单元整个单元都是算法的效率，主要包含算法的多样性、算法的评价方法、“韩信点兵”枚举法、筛选法、同余法的实现，学好本课为根据简单问题求解的需求设计出合适的算法作铺垫。

【教学目标】1.了解好的算法，除了符合“正确性、有效性”等标准外，还需要有较高的算法运行效率。

2.通过真实案例，知道算法步骤的执行次数与问题的规模有关，估算循环执行的次数，通过修改程序统计循环语句的执行次数。

3.观察并体验采用不同算法解决同一问题时在时间效率上的差别。

重点：基于给定的算法，能针对不同的输入数据规模，估算算法中循环执行的次数。

难点：修改程序统计循环语句的执行次数。

【核心素养指向】1.在完成任务的过程中，有意识地寻求恰当的算法解决问题，了解算法的优势和局限。

（信息意识）2.通过体验身边的算法，了解算法的特征和效率。

（计算思维）3.在问题情境中，能够利用信息科技开展数字化学习与交流，合作解决学习问题。

（数字化学习与创新）【学情分析】本课的学习者是小学六年级的学生，学生的认知发展正处于从具象思维到抽象思维的过渡时期。

学生已经知道同一问题可以存在多种算法，但对算法评价的方法并不清楚。

预测在本课的学习中，对于估算循环执行的次数，问题不大，但是在修改程序验证循环的执行次数时，学生会遇到困难。

【设计构想】教法：如果直接采用讲解演示的方法，虽然学生也能大致了解知识点，但是会缺少很多源自身的体验与理解，缺失了从学生本位出发的思考。

所以我通过创设情境，采用实验教学法，通过引导学生分析、记录、对比用顺序查找、二分查找解决猜数字游戏时的循环执行次数，并通过修改程序进行统计。

在实验过程中，引导学生通过探究发现不同算法的效率是有差异的，算法运行需要的时间与待求问题的规模有关。

五种查找算法总结一、顺序查找条件：无序或有序队列。

原理：按顺序比较每个元素，直到找到关键字为止。

时间复杂度：O(n)二、二分查找（折半查找）条件：有序数组原理：查找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；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。

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。

时间复杂度：O(logn)三、二叉排序树查找条件：先创建二叉排序树：1. 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；2. 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；3. 它的左、右子树也分别为二叉排序树。

原理：在二叉查找树b中查找x的过程为：1. 若b是空树，则搜索失败，否则：2. 若x等于b的根节点的数据域之值，则查找成功；否则：3. 若x小于b的根节点的数据域之值，则搜索左子树；否则：4. 查找右子树。

时间复杂度：四、哈希表法（散列表）条件：先创建哈希表（散列表）原理：根据键值方式(Key value)进行查找，通过散列函数，定位数据元素。

时间复杂度：几乎是O(1)，取决于产生冲突的多少。

五、分块查找原理：将n个数据元素"按块有序"划分为m块（m ≤ n）。

每一块中的结点不必有序，但块与块之间必须"按块有序"；即第1块中任一元素的关键字都必须小于第2块中任一元素的关键字；而第2块中任一元素又都必须小于第3块中的任一元素，……。

然后使用二分查找及顺序查找。

常用查找算法的分类与特点在计算机科学中，查找算法是一种用于在数据集合中查找特定元素的方法。

查找算法的效率和性能对于许多应用程序来说至关重要，因为它们直接影响到程序的运行速度和资源使用情况。

本文将介绍一些常见的查找算法，并分析它们的特点和适用场景。

一、顺序查找顺序查找是最简单的查找算法之一。

它的基本思想是从数据集合的开头开始，逐个元素进行比较，直到找到目标元素或者遍历完整个数据集合。

顺序查找的优点是实现简单，对于小型数据集合或者无序数据集合来说，是一种可行的选择。

它不需要对数据进行预处理，也不需要额外的存储空间来保存索引或其他辅助信息。

然而，顺序查找的缺点也很明显。

它的平均查找时间复杂度为O(n)，其中 n 是数据集合的大小。

这意味着当数据集合规模较大时，查找效率会非常低。

例如，如果我们要在一个包含 10000 个元素的数组中查找一个特定元素，最坏情况下可能需要比较 10000 次才能找到目标元素。

二、二分查找二分查找是一种在有序数据集合中进行查找的高效算法。

它的基本思想是通过不断将数据集合分成两半，比较目标元素与中间元素的大小，然后确定目标元素可能存在的子集合，重复这个过程直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。

二分查找的优点是查找效率高，时间复杂度为 O(log n)。

这使得它在处理大规模有序数据集合时表现出色。

但是，二分查找要求数据集合必须是有序的。

如果数据集合是无序的，需要先进行排序，这会增加额外的时间和空间开销。

此外，二分查找在处理动态数据集合（即经常需要插入和删除元素的数据集合）时不太方便，因为每次插入或删除元素都可能破坏数据的有序性，需要重新进行排序。

三、哈希查找哈希查找是一种通过哈希函数将元素映射到哈希表中的特定位置来实现快速查找的算法。

哈希函数的设计至关重要，一个好的哈希函数能够将元素均匀地分布在哈希表中，减少冲突的发生。

当发生冲突时，通常采用链地址法或开放地址法等解决冲突的策略。

查找排序实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和比较不同的查找和排序算法在性能和效率方面的差异。

通过实际编程实现和测试，掌握常见查找排序算法的原理和应用场景，为今后在实际编程中能够选择合适的算法解决问题提供实践经验。

二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，开发环境为 PyCharm。

计算机配置为：处理器_____，内存_____，操作系统_____。

三、实验内容1、查找算法顺序查找二分查找2、排序算法冒泡排序插入排序选择排序快速排序四、算法原理1、顺序查找顺序查找是一种最简单的查找算法。

它从数组的一端开始，依次比较每个元素，直到找到目标元素或者遍历完整个数组。

其时间复杂度为 O(n)，在最坏情况下需要遍历整个数组。

2、二分查找二分查找适用于已排序的数组。

它通过不断将数组中间的元素与目标元素进行比较，将查找范围缩小为原来的一半，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。

其时间复杂度为 O(log n)，效率较高。

3、冒泡排序冒泡排序通过反复比较相邻的两个元素并交换它们的位置，将最大的元素逐步“浮”到数组的末尾。

每次遍历都能确定一个最大的元素，经过 n-1 次遍历完成排序。

其时间复杂度为 O(n^2)。

4、插入排序插入排序将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分取出一个元素，插入到已排序部分的合适位置。

其时间复杂度在最坏情况下为 O(n^2)，但在接近有序的情况下性能较好。

5、选择排序选择排序每次从待排序数组中选择最小的元素，与当前位置的元素交换。

经过 n-1 次选择完成排序。

其时间复杂度为 O(n^2)。

6、快速排序快速排序采用分治的思想，选择一个基准元素，将数组分为小于基准和大于基准两部分，然后对这两部分分别递归排序。

其平均时间复杂度为 O(n log n)，在大多数情况下性能优异。

五、实验步骤1、算法实现使用Python 语言实现上述六种查找排序算法，并分别封装成函数，以便后续调用和测试。

c语言快速顺序查找法与顺序查找
C语言是一门广泛使用于计算机科学和工程领域的高级编程语言，其
拥有简单易懂、语法清晰、调试方便等优点，因此被广泛应用于各类
程序的开发中。

在C语言中，顺序查找算法是一种简单有效的搜索方法，在数据量较少的情况下可以快速地找到所需要的数据。

顺序查找算法通常被称为线性查找，其基本思想是从数组中第一个元
素开始依次遍历，直到找到所需要的元素为止。

该算法可以在所有类
型的数组中使用，其时间复杂度为O(n)，即最坏情况下需要遍历整个
数组。

然而，在数组较小的情况下，该算法的效率并不会受到太大的
影响。

快速顺序查找法通过优化顺序查找中数据比对的过程，从而在一定程
度上提高了搜索速度。

该方法在实现过程中，首先将数组的第一个元
素与所需查找的元素进行比对，以确定需要查找的数据是否在数组中。

如果查找的数据不在数组中，则返回“查找失败”；如果查找的数据
在数组中，并且该数据相邻的元素中有一个与之匹配，则返回查找到
的元素的位置；否则，从比对位置的下一个位置继续查找，直到找到
所需元素或者遍历完整个数组。

与基本的顺序查找算法相比，快速顺序查找法的算法复杂度更高，两
个算法的执行效率取决于所查找的数据、数据量以及计算机的处理能力等因素。

因此，在具体使用中需要综合考虑多种因素，选择最适合自己需求的算法。

综上所述，顺序查找算法是一种基本且常用的搜索方法，而快速顺序查找法则是其在实际应用中的优化方案之一。

在进行程序设计时，开发人员需要根据具体的业务需求和数据量等因素，选择最优的算法，以提高程序的执行效率和性能表现。

Java程序设计中的查找与排序算法实现案例在Java程序设计中，查找与排序算法是非常重要的部分。

它们能够对数据进行快速、高效的操作，提高程序的执行效率。

本文将介绍几种常用的查找与排序算法，并给出相应的Java实现案例。

一、查找算法1. 顺序查找顺序查找是一种简单直接的查找算法。

它从数据集合的起始位置开始逐个比较，直到找到目标元素或者遍历完整个数据集合。

以下是顺序查找的Java实现案例：```javapublic int sequentialSearch(int[] array, int target) {for (int i = 0; i < array.length; i++) {if (array[i] == target) {return i;}}return -1;}```2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，但要求数据集合是有序的。

它通过重复将数据集合分成两部分，并判断目标元素在哪一部分中，从而在每次比较中减少一半的数据量。

以下是二分查找的Java实现案例：```javapublic int binarySearch(int[] array, int target) {int left = 0;int right = array.length - 1;while (left <= right) {int mid = (left + right) / 2;if (array[mid] == target) {return mid;} else if (array[mid] < target) {left = mid + 1;} else {right = mid - 1;}}return -1;```二、排序算法1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序算法，它通过多次遍历数据集合，每次比较相邻两个元素并进行交换，将大的元素逐渐向后移动，达到排序的目的。

以下是冒泡排序的Java实现案例：```javapublic void bubbleSort(int[] array) {int n = array.length;for (int i = 0; i < n - 1; i++) {for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {if (array[j] > array[j + 1]) {int temp = array[j];array[j] = array[j + 1];array[j + 1] = temp;}}}```2. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法，它采用分治的思想。

一、实验目的本次实验旨在通过编写程序实现查找和排序算法，掌握基本的查找和排序方法，了解不同算法的优缺点，提高编程能力和数据处理能力。

二、实验内容1. 查找算法本次实验涉及以下查找算法：顺序查找、二分查找、插值查找。

（1）顺序查找顺序查找算法的基本思想是从线性表的第一个元素开始，依次将线性表中的元素与要查找的元素进行比较，若找到相等的元素，则查找成功；若线性表中所有的元素都与要查找的元素进行了比较但都不相等，则查找失败。

（2）二分查找二分查找算法的基本思想是将待查找的元素与线性表中间位置的元素进行比较，若中间位置的元素正好是要查找的元素，则查找成功；若要查找的元素比中间位置的元素小，则在线性表的前半部分继续查找；若要查找的元素比中间位置的元素大，则在线性表的后半部分继续查找。

重复以上步骤，直到找到要查找的元素或查找失败。

（3）插值查找插值查找算法的基本思想是根据要查找的元素与线性表中元素的大小关系，估算出要查找的元素应该在大致的位置，然后从这个位置开始进行查找。

2. 排序算法本次实验涉及以下排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序。

（1）冒泡排序冒泡排序算法的基本思想是通过比较相邻的元素，将较大的元素交换到后面，较小的元素交换到前面，直到整个线性表有序。

（2）选择排序选择排序算法的基本思想是在未排序的序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。

以此类推，直到所有元素均排序完毕。

（3）插入排序插入排序算法的基本思想是将一个记录插入到已排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。

（4）快速排序快速排序算法的基本思想是选择一个元素作为基准元素，将线性表分为两个子表，一个子表中所有元素均小于基准元素，另一个子表中所有元素均大于基准元素，然后递归地对两个子表进行快速排序。

三、实验结果与分析1. 查找算法通过实验，我们发现：（1）顺序查找算法的时间复杂度为O(n)，适用于数据量较小的线性表。

C语言算法及三种基本程序结构C语言是一种广泛应用于系统程序开发和嵌入式开发的编程语言。

在编写C语言程序时，我们需要掌握各种算法和程序结构，以实现不同的功能和解决各种问题。

本文将介绍C语言中的常用算法以及三种基本程序结构。

一、常用算法1. 排序算法：排序是计算机编程中最常见的问题之一、C语言提供了多种排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。

排序算法根据其时间复杂度和稳定性可以进行选择。

例如，冒泡排序是一种简单但效率较低的算法，时间复杂度为O(n^2)，而快速排序是一种高效的排序算法，平均时间复杂度为O(nlogn)。

2. 查找算法：查找是在一组数据中寻找特定元素的过程。

C语言提供了多种查找算法，包括线性查找、二分查找、哈希查找等。

线性查找是最简单的查找算法，但效率较低，时间复杂度为O(n)；而二分查找是一种高效的查找算法，时间复杂度为O(logn)，但要求数据必须有序。

3.图算法：图是由节点和边组成的数据结构，用于描述各种实际问题。

C语言提供了多种图算法，包括深度优先、广度优先、最短路径算法、最小生成树算法等。

这些算法可以解决许多实际问题，如网络路由、社交网络分析等。

4.动态规划：动态规划是一种解决多阶段决策问题的算法。

C语言中可以用动态规划来解决各种优化问题，如背包问题、最长公共子序列等。

动态规划算法需要构建状态转移方程，并利用已求解的子问题结果来求解当前问题。

1.顺序结构：顺序结构是最基本的程序结构，其中的代码按照顺序执行。

C语言中的语句就是按照从上到下的顺序执行的。

例如，以下代码实现了计算两个整数的和并输出结果的功能。

```#include <stdio.h>int maiint a = 10, b = 20;int sum = a + b;printf("Sum is %d", sum);return 0;```2. 选择结构：选择结构根据条件的真假来执行不同的语句块。

一、实验目的1. 理解顺序查找算法的基本原理和实现方法；2. 掌握顺序查找算法的性能分析；3. 通过实际编程，验证顺序查找算法的正确性和效率。

二、实验原理顺序查找算法是一种基本的查找算法，它的工作原理是从线性表的第一个元素开始，逐个比较元素，直到找到满足条件的元素或者查找结束。

顺序查找算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。

三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发环境：PyCharm四、实验步骤1. 创建一个线性表，包含20个随机整数；2. 编写顺序查找算法，实现查找功能；3. 测试顺序查找算法，验证其正确性和效率；4. 分析实验结果，总结实验心得。

五、实验代码```pythonimport random# 创建一个包含20个随机整数的线性表data = [random.randint(1, 100) for _ in range(20)]# 定义顺序查找算法def sequential_search(data, target):for i in range(len(data)):if data[i] == target:return ireturn -1# 测试顺序查找算法target = random.randint(1, 100)index = sequential_search(data, target)if index != -1:print(f"找到目标元素：{target}，位置：{index}")else:print(f"未找到目标元素：{target}")```六、实验结果与分析1. 实验结果：在随机生成的20个整数线性表中，我们找到了目标元素，位置为第8个。

2. 实验分析：（1）正确性分析：通过测试，我们验证了顺序查找算法的正确性。

在给定的线性表中，我们找到了目标元素，并输出了其位置。