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第九章查找

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数据结构第九章--查找-习题及答案

数据结构第九章--查找-习题及答案

第九章查找一、选择题1•若查找每个记录的概率均等，则在具有n 个记录的连续顺序文件中采用顺序查找法查找一个记录，其平均查找长度ASL 为()。

A ．(n-1)/2B.n/2C.(n+1)/2D.n 2. 下面关于二分查找的叙述正确的是()A. 表必须有序，表可以顺序方式存储，也可以链表方式存储C.表必须有序，而且只能从小到大排列B. 表必须有序且表中数据必须是整型，实型或字符型D.表必须有序，且表只 能以顺序方式存储3. 用二分(对半)查找表的元素的速度比用顺序法() A. 必然快B.必然慢C.相等D.不能确定4. 具有12个关键字的有序表，折半查找的平均查找长度()A.3.1B.4C.2.5D.55．当采用分块查找时，数据的组织方式为()A. 数据分成若干块，每块内数据有序B. 数据分成若干块，每块内数据不必有序，但块间必须有序，每块内最大(或最小)的数据组成索引块C. 数据分成若干块，每块内数据有序，每块内最大(或最小)的数据组成索引块D. 数据分成若干块，每块(除最后一块外)中数据个数需相同6. 二叉查找树的查找效率与二叉树的((1))有关,在((2))时其查找效率最低(1) ：A.高度B.结点的多少C.树型D.结点的位置(2) :A.结点太多B.完全二叉树C.呈单枝树D.结点太复杂。

7. 对大小均为n 的有序表和无序表分别进行顺序查找，在等概率查找的情况下，对于查找失败,它们的平均查找长度是((1)),对于查找成功,他们的平均查找长度是((2))供选择的答案:A.相同的B.不同的9．分别以下列序列构造二叉排序树，与用其它三个序列所构造的结果不同的是()A ．(100，80，90，60，120，110，130)B.(100，120，110，130，80，60，90) C. (100，60，80，90，120，110，130)D.(100，80，60，90，120，130，110)10. 在平衡二叉树中插入一个结点后造成了不平衡，设最低的不平衡结点为A,并已知A 的左孩子的平衡因子为0右孩子的平衡因子为1，则应作()型调整以使其平衡。

九章查找Search

九章查找Search

i 1
A S L
Pi Ci
n
其中: n 为表长，Pi 为查找表中第i个记录的概率，假设
每次查找都是成功的,则有pi=1
Ci为找到该记录时，比较过的关键字的个数， Ci = n-i+1，ASL = nP1 +(n-1)P2 +…+2Pn-1+Pn，如果要
查找的元素在表中的任何位置的概率是相等的，p=1/n ，ASL=(n+1)/2
第九章 查找(Search)
9.1 基本概念 9.2 静态查找表 9.3 动态查找表 9.4 Hash表
9.1 基本概念
如何评估查找方法的优劣？
查找的过程就是将给定的值与文件中各记录的关
键字逐项进行比较的过程。所以用比较次数的平均值
来评估算法的优劣，称为平均查找长度（ASL：
average search length）。i1
三、索引顺序表的查找(分块查找)
分块查找的数据结构：
D={d1,d2,….,dn} 1. 将n个数据元素分为s个块 B1,B2, …, Bs ； 2. 块之间有序：Bi+1中的任一元素小于Bi中的任一元
return ERROR; T->data = R[i]; // 生成结点
if (i==low) T->lchild = NULL; // 左子树空 else SecondOptimal(T->lchild, R, sw, low, i-1);
// 构造左子树 if (i==high) T->rchild = NULL; // 右子树空 else SecondOptimal(T->rchild, R, sw, i+1, high);

第九查找

第九查找
查找不成功：查找失败的过程就是走了一条从根结点到外部 结点的路径，和给定值进行的关键码的比较次数等于该路径 上内部结点的个数。
Data Structure
作业
设有序顺序表中的元素依次为017, 094, 154, 170, 275, 503, 509, 512, 553, 612, 677, 765, 897, 908。试画出对其进行折半搜索时的二叉判定树, 并 计算搜索成功的平均搜索长度和搜索不成功的平均 搜索长度。
查找失败：
n+1
int Search_Seq(SSTable ST，KeyType key) {
//在顺序表ST中顺序查找其关键字等于key的数据元素。 //若找到，则函数值为该元素在表中的位置，否则为0。
ST.elem[0].key = key; //0号单元作为监视哨
for ( i=ST.length; !EQ (ST.elem[i].key , key); --i ); //从后往前找
high=2 mid=1 7<14
low=2
mid=2 14=14
Data Structure
high=13
例：查找值为22的记录的过程：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
7 14 18 21 23 29 31 35 38 42 46 49 52
low=1 18<22 mid=7 31>22 mid=3 high=6
Lw — —在块中查找元素的平均查找长度
若将表长为 n的表平均分成 b块，每块含 s个记录，并设表中每个 记录的 查找概率相等，则：
(1)用顺序查找确定所在块 ：ASLbs
=
1 b
b j =1

数据结构教程 第5版 第9章-查找

数据结构教程 第5版 第9章-查找
4/51
4、影响查找的因素
采用何种查找方法? 使用哪种数据结构来表示“表”，即表中记录是按何种方式组织的？ 表中关键字的次序。是对无序集合查找还是对有序集合查找？
5/51
5. 查找方法的性能指标
查找运算时间主要花费在关键字比较上，通常把查找过程中执行的关键字平均 比较个数（称为平均查找长度）作为衡量一个查找算法效率优劣的标准。
int BinSearch(RecType R[],int n,KeyType k)
{
int low=0,high=n-1,mid;
while (low<=high)
//当前区间存在元素时循环
{ mid=(low+high)/2;
if (R[mid].key==k) //查找成功返回其逻辑序号mid+1
1
1
4
2
3
3
2
姓名 张三 李四 王五 刘六
存储
姓名 张三 李四 王五 刘六
学 生 表
学号 1 4 3 2
地址 0 1 2 3
索引表
学号 1 2 3 4
地址 0 3 2 1
提取
排序
38/51
存储地址
0 1 2 3
主数据表
学号 1 4 3 2
姓名 张三 李四 王五 刘六
索引表
学号 1 2 3 4
地址 0 3 2 1
36/51
9.2.3 索引存储结构和分块查找 1、索引存储结构
索引存储结构 = 主数据表 + 索引表
索引表中的每一项称为索引项，索引项的一般形式是： （关键字，地址）
关键字唯一标识一个记录，地址作为指向该关键字对应记录的指针，也可以 是相对地址。

第九章 查找

第九章 查找

} // Search_Seq

例：在顺序查找表中查找key=8的关键字 ST.elem
0 8 1 100 2 10 3 0 4 8 i 5 1 6 3 7 7
查找成功 i=4
9.1.1 顺序表的查找性能分析

等概率下查找成功的平均查找长度：Pi=1/n；Ci=n-i+1，
1 ASLSS n
(n i 1)
9.1.2 有序表的查找的性能分析
•判定树：用二叉树描述折半查找过程，树中每个结点表示一个 记录，结点值为该记录在表中的位臵，结点所在的层次表示查找 该值需要进行的比较次数。则有如下的表：
位臵 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
05 13 19 21 37 56 64 75 80 88 92
} // Search_Seq

例：在顺序查找表中查找key=8的关键字 ST.elem
0 8 1 100 2 10 3 0 4 8 5 1 6 3 i 7 7
9.1.1 顺序表的查找

适用场合：以顺序表表示静态查找表，表内元素无序。
思想：从表中最后一条记录起，逐个比较记录关键字与给定值， 若相等查找成功；反之，直至与第一条记录不等，查找不成功 int Search_Seq( SSTable ST, KeyType key ) { ST.elem[0]. key = key;//哨兵 for ( i = ST.length ; ! EQ(ST.elem[i]. key, key ) ; - - i ); return i;
比较次数 0 3 4 2 3 4 1 3 4 2 3 4
查找的定义和术语(2)
“特定的”数据元素 关键字(Key):数据元素中某个数据项的值，用以标识一个 数据元素 主关键字(Primary Key):可以唯一标识一个记录的关键 字 次关键字(Secondary Key):用以识别若干记录的关键 字 查找(Searching):根据给定值，在查找表中确定一个其关 键字等于给定值的数据元素或记录. 查找成功(Searching Success)：若存在这一记录，给 出该记录信息或指示该记录在表中的位臵 查找不成功(Searching Failed)：若查找表中不存在这 一记录，给出“空记录”或“空指针”。

(完整word版)数据结构第九章查找

(完整word版)数据结构第九章查找

第九章查找：习题习题一、选择题1．散列表查找中k个关键字具有同一散列值，若用线性探测法将这k个关键字对应的记录存入散列表中，至少要进行( )次探测。

A. k B。

k+l C. k(k+l）／2 D. l+k （k+l)/22．下述命题( )是不成立的。

A。

m阶B-树中的每一个结点的子树个数都小于或等于mB。

m阶B-树中的每一个结点的子树个数都大于或等于『m/2-1C。

m阶B-树中的每一个结点的子树高度都相等D。

m阶B—树具有k个子树的非叶子结点含有(k-l）个关键字3．如果要求一个基本线性表既能较快地查找，又能适应动态变化的要求，可以采用( ）查找方法.A。

分块 B. 顺序 C. 二分 D.散列4．设有100个元素，用折半查找法进行查找时，最大比较次数是( ),最小比较次数是( ）.A。

7，1 B.6，l C.5，1 D. 8，15．散列表长m=15，散列表函数H(key）=key％13。

表中已有4个结点：addr（18)=5；addr(32）=6; addr(59)=7；addr(73)=8;其余地址为空，如果用二次探测再散列处理冲突，关键字为109的结点的地址是( )。

A. 8 B。

3 C. 5 D。

46．用分块查找时，若线性表中共有729个元素，查找每个元素的概率相同，假设采用顺序查找来确定结点所在的块时，每块应分( )个结点最佳。

A。

15 B. 27 C。

25 D。

307．散列函数有一个共同性质，即函数值应当以( )取其值域的每个值。

A.同等概率B。

最大概率C。

最小概率D。

平均概率8．设散列地址空间为O.。

m—1，k为关键字，假定散列函数为h(k)=k％p，为了减少冲突，一般应取p为( )。

A.小于m的最大奇数B. 小于m的最大素数C.小于m的最大偶数D.小于m的最大合数9．当向一棵m阶的B-树做插入操作时，若使一个结点中的关键字个数等于( )，则必须分裂成两个结点。

A。

m B。

m-l C.m+l D。

第9章查找


high指向待查元素所 在区间的上界
(1) low =1,high =11 ,mid =6 ，待查范围是 [1,11]； (2) 若 ST.elem[mid].key < key，说明 key[ mid+1,high] ， 则令：low =mid+1;重算 mid＝ (low+high)/2；. (3) 若 ST.elem[mid].key > key，说明key[low ,mid-1]， 则令：high =mid–1;重算 mid ； (4)若 ST.elem[ mid ].key = key，说明查找成功，元素序号=mid; 结束条件： （1）查找成功 ： ST.elem[mid].key = key （2）查找不成功 ：high<low （意即区间长度小于0）
2013-12-24
2
2、对查找表常用的操作：
查询某个“特定的”数据元素是否在表中； 查询某个“特定的”数据元素的各种属性； 在查找表中插入一元素； 从查找表中删除一元素。
静态查找表(Static Search Table)：对查找表只做 前两种“查找”操作 动态查找表(Dynamic Search Table) ：对查找表 要进行后两种“查找”操作
2013-12-24
8 75 i
9 80 i
10 88 i
11 92 i
比较次数=5
6
不设置监视哨的顺序查找算法
int SeqSearch（ SSTable ST, KeyType key） /*不用监视哨法，在顺序表中查找关键字等于key的元素*/ {
i=ST.length;
while (i>=1&&ST. elem[i].key!=key) i--;

查找-数据结构


平均查找长度：为确定记录在查找表中 的位置，需和给定值进行比较的关键字 个数的期望值称为查找算法在查找成功 时的平均查找长度，简称ASL。
对于含有n个记录的表，查找成功时的平 均查找长度为： n ASL PiCi i 1
其找到中表：中Pi为其查关找键表字中与第给i定个值记相录等的的概第率，i个C记i为 录时和给定值已进行过比较的关键字个数。
（1）若*p 为叶子结点，直接删除即可。
45
45
12
3
37
53
f
100
24
p
61
60
90
12
53
3
删除24
f->lchild = null; delete p;
37
100
61
60
90
78
78
（2）若*p结点只有左子树PL或只有右子树PR,此 时只要令PL或PR直接成为*f的左子树即可
f
F
f
F
p
P
p
二叉排序树的插入
基本思想：
若二叉排序树为空，则待插结点作为根结点插入 到空树中；
若待插结点的关键字值和根结点的关键字值相等， 则说明树中已有此结点，无需插入；
若待插结点的关键字值小于根结点的关键字值， 则将待插结点插入到根的左子树中；
若待插结点的关键字值大于根结点的关键字值， 则将待插结点插入到根的右子树中；
mid low
mid low
mid low
mid low
mid
mid
mid
mid
6
3
9
1
47
10
2
58
11
由此可见，二分查找过程恰好是走了一条从判 定树的根到被查结点的路径，比较的关键字个 数恰为该结点在判定树中的层数。

数据结构九章节查找


9.3 动态查找表
二叉排序树中序遍历 中序遍历二叉排序树，可得到一个关键字的有序序列,如 5,13,19,21,37,56,64,92,75,80,88
56 13
5
37
64 92
21
80
19
75
88
中国科大《数据结构》
9-25
9.3 动态查找表
二叉排序树删除 删除二叉排序树中的一个结点后，必须保持二叉排序树的特性：
顺序查找算法 1. 从表中最后一个记录开始 2. 逐个进行记录的关键字和给定值的比较 3. 若某个记录比较相等，则查找成功 4. 若直到第1个记录都比较不等，则查找不成功
9-6
中国科大《数据结构》
9.2 静态查找表
顺序查找算法描述
int Search_Seq(SSTable ST, KeyType key) { // 若查找成功，返回位置
中国科大《数据结构》
9-19
9.3 动态查找表
动态查找表 如果应用问题涉及的数据量很大，而且数据经常发生变化，如
图书馆经常购进图书，每购进新书，需将新书记录插入图书表，对 这类表除了提供前面的介绍的查找外，还要提供动态查找功能： 1. 查找某个“特定”元素是否在表中，若不在，将该元素插入； 2. 查找某个“特定”元素是否在表中，若在，从表中删除； 如何组织动态查找表？ 用静态查找方法不能满足要求了。本节介绍几种方法。
找到 21
64
92 无此数
80
19
75
88
找到
例1：在右图二叉排序树中查找关键字值等于37 例2：在右图二叉排序树中查找关键字值等于88 例3：在右图二叉排序树中查找关键字值等于94
中国科大《数据结构》

数据结构-第九章 查找

数据结构-第九章查找在计算机科学的世界里，数据结构就像是一个精心设计的仓库，用于高效地存储和管理数据。

而查找，作为数据结构中的重要一环，它的作用就如同在这个庞大的仓库中迅速找到我们需要的宝贝。

当我们面对大量的数据时，如何快速准确地找到特定的信息，这是查找要解决的核心问题。

在第九章中，我们会深入探讨几种常见的查找算法和数据结构。

首先，我们来谈谈顺序查找。

这是最简单也是最直观的查找方法。

想象一下，我们有一个长长的列表，就像一排摆放整齐的物品，要找某个特定的东西，我们只能从第一个开始，一个一个地依次检查，直到找到目标或者遍历完整个列表。

这种方法虽然简单直接，但效率并不高，特别是当数据量很大时，查找的时间会很长。

与顺序查找相对的是二分查找。

二分查找就聪明多了，它要求数据是有序的。

就好像我们知道物品是按照大小顺序摆放的，每次都可以通过比较中间的元素来判断目标在左边还是右边，然后不断缩小查找的范围。

通过这种方式，查找的效率大大提高。

比如说，在一个有 100 个元素的有序列表中，最多只需要 7 次比较就能找到目标元素。

接下来是二叉查找树。

它是一种特殊的数据结构，每个节点最多有两个子节点，左子节点的值小于父节点，右子节点的值大于父节点。

通过这种特殊的结构，我们可以快速地在树中查找目标元素。

插入和删除操作也相对方便，但要注意保持树的平衡，否则查找的效率可能会下降。

还有哈希表，这是一种非常高效的查找结构。

它通过一个哈希函数将关键字映射到一个特定的位置。

如果哈希函数设计得好，查找的时间复杂度可以接近常数级别。

但哈希表也有它的问题，比如可能会出现哈希冲突，需要通过合适的冲突解决方法来处理。

在实际应用中，选择哪种查找方法取决于具体的情况。

如果数据量较小，顺序查找可能就足够了；如果数据是有序的，二分查找是个不错的选择；如果需要频繁的插入和删除操作，二叉查找树可能更合适；而对于大规模数据且查找操作频繁的情况，哈希表往往能发挥出巨大的优势。

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第九章查找一、选择题1.若查找每个记录的概率均等，则在具有n个记录的连续顺序文件中采用顺序查找法查找一个记录，其平均查找长度ASL为( C )。

【北京航空航天大学 2000 一、8 （2分）】A． (n-1)/2 B. n/2 C. (n+1)/2 D. n2. 对N个元素的表做顺序查找时，若查找每个元素的概率相同，则平均查找长度为( A ) 【南京理工大学1998一、7（2分）】A．（N+1）/2 B. N/2 C. N D. [（1+N）*N ]/23. 下面关于二分查找的叙述正确的是 ( D ) 【南京理工大学 1996 一、3 （2分）】A. 表必须有序，表可以顺序方式存储，也可以链表方式存储 C. 表必须有序，而且只能从小到大排列B. 表必须有序且表中数据必须是整型，实型或字符型 D. 表必须有序，且表只能以顺序方式存储4. 对线性表进行二分查找时，要求线性表必须（ B ）【燕山大学 2001 一、5 （2分）】A.以顺序方式存储B.以顺序方式存储,且数据元素有序C.以链接方式存储D.以链接方式存储,且数据元素有序5．适用于折半查找的表的存储方式及元素排列要求为( D ) 【南京理工大学 1997 一、6 （2分）】A．链接方式存储，元素无序 B．链接方式存储，元素有序C．顺序方式存储，元素无序 D．顺序方式存储，元素有序6．当在一个有序的顺序存储表上查找一个数据时，即可用折半查找，也可用顺序查找，但前者比后者的查找速度( C ) A．必定快 B.不一定 C. 在大部分情况下要快 D. 取决于表递增还是递减【南京理工大学 1997 一、7 （2分）】7．当采用分快查找时，数据的组织方式为 ( B ) 【南京理工大学 1996 一、7 （2分）】A．数据分成若干块，每块内数据有序B．数据分成若干块，每块内数据不必有序，但块间必须有序，每块内最大（或最小）的数据组成索引块C. 数据分成若干块，每块内数据有序，每块内最大（或最小）的数据组成索引块D. 数据分成若干块，每块（除最后一块外）中数据个数需相同8. 二叉查找树的查找效率与二叉树的( （1）C)有关, 在 (（2）C)时其查找效率最低【武汉交通科技大学1996 一、2(4分)】(1): A. 高度 B. 结点的多少 C. 树型 D. 结点的位置(2): A. 结点太多 B. 完全二叉树 C. 呈单枝树 D. 结点太复杂。

9. 要进行顺序查找，则线性表（1C）；要进行折半查询，则线性表（2D）；若表中元素个数为n,则顺序查找的平均比较次数为（3G）；折半查找的平均比较次数为（4H）。

【北方交通大学 1999 一、2 （4分）】（1）（2）：A. 必须以顺序方式存储； B. 必须以链式方式存储；C. 既可以以顺序方式存储，也可以链式方式存储；D. 必须以顺序方式存储，且数据已按递增或递减顺序排好；E. 必须以链式方式存储，且数据已按递增或递减的次序排好。

（3）（4）：A.n B.n/2 C.n*n D.n*n/2 E.log2n F.nlog2n G.(n+1)/2 H.log2(n+1)10．如果要求一个线性表既能较快的查找，又能适应动态变化的要求，则可采用( A)查找法。

A. 分快查找B. 顺序查找C. 折半查找D. 基于属性【西安电子科技大学 2001应用一、8 （2分）】11. 既希望较快的查找又便于线性表动态变化的查找方法是 ( C ) 【北方交通大学 2000 二、4 （2分）】A．顺序查找 B. 折半查找 C. 索引顺序查找 D. 哈希法查找12．分别以下列序列构造二叉排序树，与用其它三个序列所构造的结果不同的是( C ) 【合肥工业大学2000一、4（2分）】A．（100，80， 90， 60， 120，110，130） B.（100，120，110，130，80， 60， 90）C.（100，60， 80， 90， 120，110，130）D. (100，80， 60， 90， 120，130，110)13. 散列表的地址区间为0-17,散列函数为H(K)=K mod 17。

采用线性探测法处理冲突，并将关键字序列26，25，72，38，8，18，59依次存储到散列表中。

（1）元素59存放在散列表中的【北方交通大学 2001 一、（19，20）（4分）】地址是（ D）。

A． 8 B. 9 C. 10 D. 11（2）存放元素59需要搜索的次数是（ C ）。

A． 2 B. 3 C. 4 D. 514. 将10个元素散列到100000个单元的哈希表中，则（ C ）产生冲突。

【北京邮电大学 2001 一、4 （2分）】A. 一定会B. 一定不会C. 仍可能会15. 设有一组记录的关键字为{19，14，23，1，68，20，84，27，55，11，10，79}，用链地址法构造散列表，散列函数为H（key）=key MOD 13,散列地址为1的链中有（D）个记录。

【南京理工大学1997 一、4 （2分）】A．1 B. 2 C. 3 D. 416. 下面关于哈希(Hash，杂凑)查找的说法正确的是( C ) 【南京理工大学 1998 一、10 （2分）】A．哈希函数构造的越复杂越好，因为这样随机性好，冲突小B．除留余数法是所有哈希函数中最好的C．不存在特别好与坏的哈希函数，要视情况而定D．若需在哈希表中删去一个元素，不管用何种方法解决冲突都只要简单的将该元素删去即可17. 若采用链地址法构造散列表，散列函数为H（key）=key MOD 17，则需 (（1）A) 个链表。

这些链的链首指针构成一个指针数组，数组的下标范围为 (（2）C) 【南京理工大学 1999 一、12(13) （4分）】（1） A．17 B. 13 C. 16 D. 任意（2） A．0至17 B. 1至17 C. 0至16 D. 1至1618. 设哈希表长为14，哈希函数是H(key)=key%11,表中已有数据的关键字为15，38，61，84共四个，现要将关键字为49的结点加到表中，用二次探测再散列法解决冲突，则放入的位置是( D ) 【南京理工大学 2001 一、15 （1.5分）】A．8 B．3 C．5 D．919. 假定有k个关键字互为同义词，若用线性探测法把这k个关键字存入散列表中，至少要进行多少次探测？( D )A．k-1次 B. k次 C. k+1次 D. k（k+1）/2次【中国科技大学 1998 二、3 （2分）】【中科院计算所1998 二、3 （2分）】20. 哈希查找中k个关键字具有同一哈希值，若用线性探测法将这k个关键字对应的记录存入哈希表中，至少要进行( C )次探测。

【西安电子科技大学 1998 一、8 （2分）】A． k B. k+1 C. k(k+1)/2 D.1+k(k+1)/2三、填空题1. 在顺序表（8,11,15,19,25,26,30,33,42,48,50）中，用二分（折半）法查找关键码值20，需做的关键码比较次数为_4__.【北方交通大学 2001 二、2】2. 给定一组数据{6，2，7，10，3，12}以它构造一棵哈夫曼树，则树高为__5_____，带权路径长度WPL的值为___96_____。

【南京理工大学 1997 三、4 （2分）】3. 己知有序表为(12,18,24,35,47,50,62,83,90,115，134)当用二分法查找90时，需____2____次查找成功，47时____4____成功，查100时，需___3_____次才能确定不成功。

【南京理工大学 2000 二、7 （4.5分）】4. 平衡二叉树又称__ AVL树（高度平衡树，高度平衡的二叉排序树），____，其定义是_或为空二叉树，或二叉树中任意结点左子树高度与右子树高度差的绝对值小于等于1__。

【青岛大学 2001 六、3 （3分）】5. 在哈希函数H（key）=key%p中，p值最好取_小于等于表长的最大素数或不包含小于20的质因子的合数__。

【青岛大学 2002三、9 （2分）】6．假定有k个关键字互为同义词，若用线性探测再散列法把这k个关键字存入散列表中，至少要进行__ k(k+1)/2__次探测。

【西安电子科技大学2001软件一、7 （2分）】7. 执行顺序查找时，储存方式可以是__(1) 顺序存储或链式存储__，二分法查找时，要求线性表__(2)_顺序存储且有序_，分块查找时要求线性表 __(3) 块内顺序存储，块间有序__，而散列表的查找，要求线性表的存储方式是 __(4)_ 散列存储_。

【山东大学 1998 一、1 (3分)】8. 平衡因子的定义是_结点的左子树的高度减去结点的右子树的高度__【北京轻工业学院 2000 一、2 （2分）】9. 假设有n个关键字，它们具有相同的Hash函数值，用线性探测方法解决冲突，把这n个关键字散列到大小为n的地址空间中，共计需要做_ n(n+1)/2 __次插入和探测操作。

【武汉大学 2000 一、8】10. 可以唯一的标识一个记录的关键字称为____主关键字__。

【燕山大学 1998 一、7 （1分）】11. 已知二叉排序树的左右子树均不为空，则__左子树__上所有结点的值均小于它的根结点值，_右子树__上所有结点的值均大于它的根结点的值。

【燕山大学 1998 一、8 （2分）】12. 动态查找表和静态查找表的重要区别在于前者包含有__插入___和___删除___运算，而后者不包含这两种运算。

【厦门大学 2001 一、3 （14%/5分）】13. 已知N元整型数组a存放N个学生的成绩，已按由大到小排序，以下算法是用对分（折半）查找方法统计成绩大于或等于X分的学生人数，请填空使之完善。

(C语言）#define N /*学生人数*/int uprx(int a[N],int x ) /*函数返回大于等于X分的学生人数*/{ int head=1,mid,rear=N;do {mid=(head+rear)/2;if(x<=a[mid]) __(1) rear=mid-1__ else __(2) head=mid+1__;}while(__(3)_ head>rear _);if (a[head]<x) return head-1;return head; } 【西南交通大学 2000 一、12】四、应用题1. 设有一组关键字{9,01,23,14,55,20,84,27}，采用哈希函数：H（key）=key mod 7 ，表长为10，用开放地址法的二次探测再散列方法Hi=(H(key)+di) mod 10(di=12,22,32,…,)解决冲突。