Java数据结构之查找

Java数据结构之查找

前言：查找是开发中用的非常多的一项，比如mysql中的查找，下面主要简单介绍一下查找。

1：线性表查找

线性表查找主要分为顺序查找和链式查找，顺序表查找都是从一端到另一端进行遍历。比如下面代码

public int indexOf(T x){

if (x!=null){

for (int i=0;i

if (this.element[i].equals(x)){

return i;

}

}

}

return -1;

}

public T search(T key) {

return indexOf(key)==-1?null:(T) this.element[indexOf(key)];

}

第二种是链式查找也非常简单

public T search(T key) {

if (key==null){

return null;

}

Node p=this.head.next;

while (p!=null){

if (p.data.equals(key)){

return p.data;

}

p=p.next;

}

return null;

}

2：基于有序顺序表的二分查找

这个用的比较多，因为查询效率比较高，但是有限制条件，1是顺序存储，2必须有序，所以每次只需要和中间值进行比对，如果大于中间值，说明在key值在后面，如果小于中间值，说明key在前面。

pvPyszZAPublic static int binarySearch(Comparable[] values,int begin,int end,T key) {

if (key != null) {

while (begin <= end) {

int mid = (begin + end) / 2;

if (values[mid].compareTo(key) == 0) {

return mid;

}

if (values[mid].compareTo(key) < 0) {

begin = mid + 1;

}

if (values[mid].compareTo(key) > 0) {

end = mid - 1;

}

}

}

return -1;

}

public static int binarySearch(int[] arrays, int key) {

if (arrays == null || arrays.length == 0) {

return -1;

}

int start=0,end=arrays.length-1;

while (start <=end) {

int mid = (start + end) / 2;

if (arrays[mid] == key) {

return mid;

}

if (arrays[mid] < key) {

start = mid + 1;

}

if (arrays[mid] > key) {

end = mid - 1;

}

}

return -1;

}

3：分块索引查找

我们都知道查字典，首先要查询是字的拼音，然后定位到字页数的一个位置，比如查找张这个字，我们先查询z，然后看哪些页是z，然后在这一块进行查找。ok我们做个简单的例子

现在我们已知一个数组里面存放的是java的关键字，那么我们给出一个关键字来判断是否在这个数组中。首先我们看下关键字的数组

private static String[] keyWords={"abstract","assert","boolean","break","byte","case",

"catch","char","continue","default","do","double","else","extend","false","final",

"finally","float","for","if","implements","import","instaceof","in","interface",

"long","native","new","null","package","private","protectd","public","return","short",

"static","super","switch","synchronized","this","throw","transient","true","try","void","volatile","while"};

然后我们思考一下建立索引，因为英文单词是26个字母组成，那么我们效仿字典，把26个字母存起来，然后记录每个字母的位置。

private static class IndexItem implements Comparable{

String frist;

int start;

public IndexItem(String frist,int start){

this.frist=frist;

this.start=start;

}

其中frist是字母，二start是字母的索引，比如abstract是a0，那么assert就是a1了以此类推

public int compareTo(IndexItem o) {

return this.frist.compareTo(o.frist);

}

private static IndexItem[] index;索引表

static {

index = new IndexItem[26];

int i = 0, j = 0, size = 0;

for (i = 0; j < keyWords.length && i < index.length; i++) {

char ch = keyWords[j].charAt(0);

IndexItem item = new IndexItem(ch + "", j);

if (item != null) {

index[i] = item;

size++;

}

j++;

while (j < keyWords.length && keyWords[j].charAt(0) == ch) {

j++;

}

}

int oldCount = index.length;利用trimTosize方法对数组进行压缩

if (size < oldCount) {http://

IndexItem[] items = index;

index = new IndexItem[size];

for (int m = 0; m < size; m++) {

index[m] = items[m];

}

}

}

我们创建一个静态块,在类被加载的时候运行。最后我们利用2次2分查找第一找到索引，然后通过索引匹配到值

public static boolean isKeyWord(String str){

IndexItem indexItem=new IndexItem(str.substring(0,1),-1);

int pos=BSArry.binarySearch(index,indexItem);

int begin=index[pos].start;

int end;

if (pos==index.length-1){

end=keyWords.length-1;

}else {

end=index[pos+1].start-1;

}

return BSArry.binarySearch(keyWords,begin,end,str)>=0;

}

4：散列表的查找

散列的查找非常高效，但是我们必须要完成2项工作，一个是散列函数，另一个是解决冲突。下面看一下如何利用单链表简单的实现hash。

public class HashSet {

private SingleLinkedList[] table;

public HashSet(int size) {

this.table = new SingleLinkedList[Math.abs(size)];

for (int i = 0; i < table.length; i++) {

table[i] = new SingleLinkedList();//制造单链表

}

}

public HashSet() {

this(97);

}

private int hash(T x) {//利用hashCode解决

int key = Math.abs(x.hashCode());

return key % table.length;

}

public void insert(T x) {

this.table[hash(x)].insert(0, x);

}

public void remove(T x) {

this.table[hash(x)].remove(x);

}

public T search(T key) {

return table[hash(key)].search(key);

}

}

if (this.element[i].equals(x)){

return i;

}

}

}

return -1;

}

public T search(T key) {

return indexOf(key)==-1?null:(T) this.element[indexOf(key)];

}

第二种是链式查找也非常简单

public T search(T key) {

if (key==null){

return null;

}

Node p=this.head.next;

while (p!=null){

if (p.data.equals(key)){

return p.data;

}

p=p.next;

}

return null;

}

2：基于有序顺序表的二分查找

这个用的比较多，因为查询效率比较高，但是有限制条件，1是顺序存储，2必须有序，所以每次只需要和中间值进行比对，如果大于中间值，说明在key值在后面，如果小于中间值，说明key在前面。

pvPyszZAPublic static int binarySearch(Comparable[] values,int begin,int end,T key) {

if (key != null) {

while (begin <= end) {

int mid = (begin + end) / 2;

if (values[mid].compareTo(key) == 0) {

return mid;

}

if (values[mid].compareTo(key) < 0) {

begin = mid + 1;

}

if (values[mid].compareTo(key) > 0) {

end = mid - 1;

}

}

}

return -1;

}

public static int binarySearch(int[] arrays, int key) {

if (arrays == null || arrays.length == 0) {

return -1;

}

int start=0,end=arrays.length-1;

while (start <=end) {

int mid = (start + end) / 2;

if (arrays[mid] == key) {

return mid;

}

if (arrays[mid] < key) {

start = mid + 1;

}

if (arrays[mid] > key) {

end = mid - 1;

}

}

return -1;

}

3：分块索引查找

我们都知道查字典，首先要查询是字的拼音，然后定位到字页数的一个位置，比如查找张这个字，我们先查询z，然后看哪些页是z，然后在这一块进行查找。ok我们做个简单的例子

现在我们已知一个数组里面存放的是java的关键字，那么我们给出一个关键字来判断是否在这个数组中。首先我们看下关键字的数组

private static String[] keyWords={"abstract","assert","boolean","break","byte","case",

"catch","char","continue","default","do","double","else","extend","false","final",

"finally","float","for","if","implements","import","instaceof","in","interface",

"long","native","new","null","package","private","protectd","public","return","short",

"static","super","switch","synchronized","this","throw","transient","true","try","void","volatile","while"};

然后我们思考一下建立索引，因为英文单词是26个字母组成，那么我们效仿字典，把26个字母存起来，然后记录每个字母的位置。

private static class IndexItem implements Comparable{

String frist;

int start;

public IndexItem(String frist,int start){

this.frist=frist;

this.start=start;

}

其中frist是字母，二start是字母的索引，比如abstract是a0，那么assert就是a1了以此类推

public int compareTo(IndexItem o) {

return this.frist.compareTo(o.frist);

}

private static IndexItem[] index;索引表

static {

index = new IndexItem[26];

int i = 0, j = 0, size = 0;

for (i = 0; j < keyWords.length && i < index.length; i++) {

char ch = keyWords[j].charAt(0);

IndexItem item = new IndexItem(ch + "", j);

if (item != null) {

index[i] = item;

size++;

}

j++;

while (j < keyWords.length && keyWords[j].charAt(0) == ch) {

j++;

}

}

int oldCount = index.length;利用trimTosize方法对数组进行压缩

if (size < oldCount) {http://

IndexItem[] items = index;

index = new IndexItem[size];

for (int m = 0; m < size; m++) {

index[m] = items[m];

}

}

}

我们创建一个静态块,在类被加载的时候运行。最后我们利用2次2分查找第一找到索引，然后通过索引匹配到值

public static boolean isKeyWord(String str){

IndexItem indexItem=new IndexItem(str.substring(0,1),-1);

int pos=BSArry.binarySearch(index,indexItem);

int begin=index[pos].start;

int end;

if (pos==index.length-1){

end=keyWords.length-1;

}else {

end=index[pos+1].start-1;

}

return BSArry.binarySearch(keyWords,begin,end,str)>=0;

}

4：散列表的查找

散列的查找非常高效，但是我们必须要完成2项工作，一个是散列函数，另一个是解决冲突。下面看一下如何利用单链表简单的实现hash。

public class HashSet {

private SingleLinkedList[] table;

public HashSet(int size) {

this.table = new SingleLinkedList[Math.abs(size)];

for (int i = 0; i < table.length; i++) {

table[i] = new SingleLinkedList();//制造单链表

}

}

public HashSet() {

this(97);

}

private int hash(T x) {//利用hashCode解决

int key = Math.abs(x.hashCode());

return key % table.length;

}

public void insert(T x) {

this.table[hash(x)].insert(0, x);

}

public void remove(T x) {

this.table[hash(x)].remove(x);

}

public T search(T key) {

return table[hash(key)].search(key);

}

}

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