第7章学习小结
作者：互联网
在第七章我们学习了查找算法：
查找主要包括三种结构：①线性表 ②树表 ③哈希表
一、线性表：
| 顺序查找 | 折半查找 | 分块查找 | |
| 查找时间复杂度 | O（n） | O（log2n） | ASL = L查块 + L块内查找 |
| 特点 | 毫无特点 | 效率高一点点咯 | 甚至不如折半查找 |
| 通用情况 | 任何结构都行 | 有序的顺序表 | 块间有序、块内无序的顺序表 |
二、树表：
1.二叉排序树：平衡二叉树最好
2.B-树：是一种外存文件系统中常用的动态索引技术；
3.B+树：更适合做文件索引系统。严格来讲，它不属于第五章定义的树（其实我觉得有点像块内有序的分块查找）
三、哈希表（散列表）：
1.术语介绍：
1）散列函数和散列地址：p = H（key） 对应关系（H）；p（散列地址）；关键字（key）
2）冲突和同义词：冲突现象；同义词是对于关键字而言的
2.散列函数的构造方法：
1）数字分析法的适用情况：明确知道所有关键字的每一位上各种数字的分布情况。
2）平方取中法：不能事先了解所有关键字的情况，或难于直接从关键字中找到取值较分散的几位。
3）折叠法：分为移位叠加和边界叠加。适用于散列地址位数较少，而关键字的位数较多，且难于直接从关键字中找到取值较分散的几位的情况。
3.处理冲突的方法：
1）开放地址法：线性探测法、二次探测法和伪随机探测法。缺点：会产生“二次聚集”现象。
2）链地址法：基本思想是构造一个邻接表一样的存储结构，把具有相同散列地址的关键字放在同一个单链表中（同义词链表），再把各个单链表的表头放到数组中。
4.平均查找长度（ASL）：散列表的ASL是 α（裝填因子）的函数，而不是 n（记录个数）的函数。
在查找概率相等的前提下，直接计算查找成功的平均查找长度：
查找失败的平均查找长度：
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上次目标，在我的标准中达成了，上两周在树蛙的DDL压力下完成了一篇关于NLP的论文阅读以及关于这篇论文的演讲。
接下来的目标就是好好学习python的基础知识。另外、要在这两周构建这个学期关于DS的完整知识框架体系。
标签：散列,学习,关键字,地址,查找,同义词,小结,ASL 来源： https://www.cnblogs.com/Winston-wmj/p/10960655.html