一、查詢的基本概念

查詢，也可稱檢索，是在大量的資料元素中找到某個特定的資料元素而進行的工作。查詢是一種操作。

二、順序查詢

針對無序序列的一種最簡單的查詢方式。

時間複雜度為O(n)。

靜態查詢表建立

template<class T,class KeyType>
struct StaticTable
{
    T *m_data;
    int m_size;
};

無哨崗的形式

template<class T,class KeyType>
int SeqSearch(StaticTable<T,KeyType>&R,const KeyType key)
{
    int i=0;
    while(i<R.m_size&&R.m_data[i]!=key)
         i++;
    if(i<R.m_size)
         return i;
    return -1;
}
 

有哨崗的形式

目的，為了減少比較次數，不用判斷是否越界，所以增設哨崗

template<class T,class KeyType>
int SeqSearchWithMonitor(StaticTable <T,KeyType>&R,const KeyType key)
{
     int i=0;
     R.m_data[m_size]=key;//將關鍵字設為最後一個元素這樣就可以減少越界比較
     while(R.m_data[i]!=key)
          i++;
     if(i<R.m_size)
          return i;//輸出關鍵字所在位置
     return  -1;//如果哨崗之前的元素均不符合，則說明該靜態表中沒有所查詢關鍵字
}
 

三、分塊查詢

特點：塊間有序，塊內無序

（1）折半查詢（二分查詢）是分塊查詢的一種特殊情況，適用於順序儲存，並且關鍵字有序，最多查詢次數(logN+1)時間複雜度O(logN)

template<class T,class KeyType>  
int BinaryTree(StaticTable<T,KeyType>&R,const KeyType key)  
{  
     int low=0,high=R.m_size-1;  
     while(low<=high)//迴圈條件  
     {  
        int mid=(lolw+high)/2;//下取整  
        if(R.m_data[mid]==key) return mid;  
       else if(R.m_data[mid]>key)  
             high=mid-1;//如果關鍵字小於中間數，則改變高位的值  
       else    
             low=mid+1；//如果關鍵字大於中間值，改變低位  
     }       
     return -1;//查詢失敗
 } 

四、B樹

B樹又稱二叉排序樹（Binary Sort Tree）。

1、概念：

　  它或者是一棵空樹；或者是具有下列性質的二叉樹：

　　(1)若左子樹不空，則左子樹上所有結點的值均小於左子樹所在樹的根結點的值；

　　(2)若右子樹不空，則右子樹上所有結點的值均大於右子樹所在樹的根結點的值；

　　(3)左、右子樹也分別為二叉排序樹；

2、B樹的查詢：

時間複雜度與樹的深度的有關。

　　步驟：若根結點的關鍵字值等於查詢的關鍵字，成功。

　　否則：若小於根結點的關鍵字值，遞迴查左子樹。

　　若大於根結點的關鍵字值，遞迴查右子樹。

　　若子樹為空，查詢不成功。

3、B樹的插入：

首先執行查詢演算法，找出被插結點的父親結點。

　　判斷被插結點是其父親結點的左兒子還是右兒子。將被插結點作為葉子結點插入。

　　若二叉樹為空。則首先單獨生成根結點。

　　注意：新插入的結點總是葉子結點，所以演算法複雜度是O(h)。

4、B樹的刪除：

　　如果刪除的結點沒有孩子，則刪除後演算法結束；

　　如果刪除的結點只有一個孩子，則刪除後該孩子取代被刪除結點的位置；

　　如果刪除的結點有兩個孩子，則選擇該結點的後繼結點（該結點右孩子為根的樹中的左子樹中的值最小的點）作為新的根，同時在該後繼結點開始，執行前兩種刪除演算法，刪除演算法結束。

5、B+樹

一棵m階的B+樹滿足下列條件：

（1）每個結點最多m個孩子。

（2）除根結點和葉子結點外，其它每個結點至少有ém/2ù個孩子。

（3）根結點至少有兩個孩子。

（4）所有的葉子結點在同一層，且包含了所有關鍵字資訊。

（5）有k個孩子的分支結點包含k個關鍵字。

例如:

五、雜湊（hash）表（雜湊表）

關鍵字：雜湊函式、裝填因子、衝突、同義詞；

關鍵字和和儲存的地址建立一個對應的關係：

Add = Hash(key)；

解決衝突方法：

開放定址法 – 探測方式：線性探測、二次探測。

再雜湊法（二次雜湊法）

分離連結法 – 利用連結串列的方式。

查詢找效率不依賴於資料長度n，查詢效率非常快，很多能達到O(1)，查詢的效率是a（裝填因子）的函式，而不是n的函式。因此不管n多大都可以找到一個合適的裝填因子以便將平均查詢長度限定在一個範圍內。