查找表 search table
查找表相关概念
查找表是由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合。由于"集合"中的数据元素之间存在着完全松散的关系，因此查找表是一种非常灵便的数据结构。
静态查找表 static search table
动态查找表 dynamic search table
关键字 key 关键字是数据元素中某个数据项的值，用它可以标识一个数据元素。
静态查找表
顺序表的查找
顺序查找的过程：从表中的最后一个记录开始，逐个进行记录的关键字与给定的值进行比较，若某个记录的关键字和给定值比较相等，则查找成功。
小技巧：监视哨 在查找表的第一个记录中存储在要查找的值，则可以避免查找过程中每一步都要检测整个表是否查找完毕。
优点
算法简单且适应面广，对表的结构无任何要求。
缺点
平均查找长度较大。特别是当n很大时，查找效率较低，为(1+n)/2。
有序表的查找
折半查找
先确定待查找记录所在的范围，然后逐步缩小范围直到找到或找不到该记录为止。
折半查找的效率比顺序查找高，但折半查找只适用于有序表，且限于顺序存储结构(对线性链表无法有效地进行折半查找)
斐波那契查找
F0 =0，
F1=1;
Fi=F(i-1)+F(i-2);斐波那契查找的平均性能优于折半查找，但是最坏情况下的性能却比折半查找差。O（logn），它还有一个优点就是分割时只进行加，减运算。
插值查找
插值查找是根据给定值key来确定进行比较的关键字的查找方法。
令i=(key-ST[l].key)(h-l+1)/(ST[h].key-ST[l].key)。
其中ST[l].key和ST[h].key分别为有序表中具有最小关键字和最大关键字的记录。显然这种插值查找只适于关键字分布均匀的表，在这种情况下，对表长较大的顺序表，其平均性能比折半查找好。
静态树表的查找
前面对有序表的查找性能的讨论是在“等概率”的前提下进行的。但有序表中各个记录的查找概率不等式，则可以采用静态树表的查找。
如果只考虑查找成功的情况，则使查找性能达到最佳的判定树是其带权内路径长度之和PH值取最小的二叉树(静态最优查找树 static optimal search table)。
由于构建静态最优查找树花费的时间代价较高，因此仅介绍一种构造近似最优查找树(nearly optimal search table)的有效算法。
索引顺序表的查找
若以索引顺序表表示静态查找表，则查找可以用分块查找。
分块查找又称为索引顺序查找，这是顺序查找的一种改进方法。在这种查找方法中，除表本身外，还需要建立一个“索引表”。将所有记录划分成多个子表，对每个子表建立一个索引项，其中包括两项内容：关键字项(保存该子表内的最大关键字)和指针项(指示该子表的第一个记录在表中的位置)。
动态查找表
动态查找表的特点是，表结构本身是在查找过程中动态生成的，即对于给定值key，若表中存在其关键字等于key的记录，则查找成功返回，否则插入关键字等于key的记录。
二叉排序树 binary sort tree
定义
若左子树不为空，则左子树上所有结点的值(关键字)都小于根结点的值；
若右子树不为空，则右子树上所有结点的值(关键字)都大于根结点的值；
左、右子树都分别是二叉排序树。
结论：若按中序遍历一棵二叉排序树，所得到的结点序列是一个递增序列。
平衡二叉树 AVL balanced binary tree
定义
它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
红黑树
AVL
B-和B+树
留
键树(数字查找树)
留
哈希表
哈希表的构造方法
直接定址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b，其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数）。若其中H(key）中已经有值了，就往下一个找，直到H(key）中没有值了，就放进去。
数字分析法：分析一组数据，比如一组员工的出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同，这样的话，出现冲突的几率就会很大，但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大，如果用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
平方取中法：当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为：平方后中间几位和关键字中每一位都相关，故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。
折叠法：将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种方法。移位叠加是将分割后的每一部分的最低位对齐，然后相加；间界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠，然后对齐相加。
随机数法：选择一随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，通常用于关键字长度不同的场合。
除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生同义词。
处理冲突的方法
开放定址法：Hi=(H(key) + di) MOD m,i=1,2，…，k(k<=m-1），其中H(key）为散列函数，m为散列表长，di为增量序列，可有下列三种取法：
1.1. di=1,2,3，…，m-1，称线性探测再散列；
1.2. di=1^2,-1^2,2^2,-2^2，⑶^2，…，±（k)^2,(k<=m/2）称二次探测再散列；
1.3. di=伪随机数序列，称伪随机探测再散列。
再哈希法：Hi=RHi(key),i=1,2，…，k RHi均是不同的散列函数，即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址，直到冲突不再发生，这种方法不易产生“聚集”，但增加了计算时间。
链地址法（拉链法）将所有关键字为同义词的记录存储在同一线性链表中
建立一个公共溢出区，一旦冲突全部填入溢出表