常用查找算法

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上周写了一篇有关排序的几种算法实现，有排序当然就有查找咯，所以本篇文章对我们常用的几种查找算法进行介绍。源码请参见我的github，欢迎star和fork。

关于查找，你必须要知道的一些概念

查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素，在计算机应用中，查找是常用的基本运算，例如编译程序中符号表的查找。本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法，说是七种，其实二分查找、插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类——插值查找。插值查找和斐波那契查找是在二分查找的基础上的优化查找算法。

查找定义：根据给定的某个值，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）。

查找算法分类：

  • 1.静态查找和动态查找；
    • 静态或者动态都是针对查找表而言的，如本篇要介绍的顺序查找、二分查找、分块查找。
    • 动态表指查找表中有删除和插入操作的表,如本篇要介绍的树表查找(二叉树查找、平衡查找树之2-3查找树、平衡查找树之红黑树、B树和B+树查找)、哈希表查找。
  • 无序查找和有序查找。
    • 无序查找：被查找数列有序无序均可；
    • 有序查找：被查找数列必须为有序数列。

1.顺序查找

1.1顺序查找实现思路

顺序查找也称为线形查找，属于无序查找算法。从数据结构线形表的一端开始，顺序扫描，依次将扫描到的结点关键字与给定值k相比较，若相等则表示查找成功；若扫描结束仍没有找到关键字等于k的结点，表示查找失败。

复杂度分析：查找成功时的平均查找长度为:(假设每个数据元素的概率相等） ASL = 1/n(1+2+3+…+n) = (n+1)/2 ;当查找不成功时，需要n+1次比较，时间复杂度为O(n);所以，顺序查找的时间复杂度为O(n)。

1.2顺序查找实现代码

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/**顺序查找平均时间复杂度 O（n） 
 * @param searchKey 要查找的值 
 * @param array 数组（从这个数组中查找） 
 * @return  查找结果（数组的下标位置） 
 */  
public static int orderSearch(int searchKey,int[] array){  
    if(array==null||array.length<1)  
        return -1;  
    for(int i=0;i<array.length;i++){  
        if(array[i]==searchKey){  
            return i;  
        }  
    }  
    return -1;     
}

2.二分查找

2.1二分查找实现思路

也称为是折半查找，属于有序查找算法。用给定值k先与中间结点的关键字比较，中间结点把线形表分成两个子表，若相等则查找成功；若不相等，再根据k与该中间结点关键字的比较结果确定下一步查找哪个子表，这样递归进行，直到查找到或查找结束发现表中没有这样的结点。

复杂度分析：最坏情况下，关键词比较次数为log2(n+1)，且期望时间复杂度为O(log2n)；

需要注意：折半查找的前提条件是需要有序表顺序存储，对于静态查找表，一次排序后不再变化，折半查找能得到不错的效率。但对于需要频繁执行插入或删除操作的数据集来说，维护有序的排序会带来不小的工作量，那就不建议使用。

2.2二分查找实现代码

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/** 
 * 二分查找又称折半查找，它是一种效率较高的查找方法。 【二分查找要求】：1.必须采用顺序存储结构 2.必须按关键字大小有序排列。 
 *  
 * @param array 
 *            有序数组 * 
 * @param searchKey 
 *            查找元素 * 
 * @return searchKey的数组下标，没找到返回-1 
 */  
public static int binarySearch(int[] array, int searchKey) {  
  
    int low = 0;  
    int high = array.length - 1;  
    while (low <= high) {  
        int middle = (low + high) / 2;  
        if (searchKey == array[middle]) {  
            return middle;  
        } else if (searchKey < array[middle]) {  
            high = middle - 1;  
        } else {  
            low = middle + 1;  
        }  
    }  
    return -1;  
}

3.分块查找

3.1分块查找实现思路

分块查找又称索引顺序查找，它是顺序查找的一种改进方法。算法思想：将n个数据元素”按块有序”划分为m块（m ≤ n）。每一块中的结点不必有序，但块与块之间必须”按块有序”；即第1块中任一元素的关键字都必须小于第2块中任一元素的关键字；而第2块中任一元素又都必须小于第3块中的任一元素，即下述步骤:

  • 1.首先将查找表分成若干块，在每一块中数据元素的存放是任意的，但块与块之间必须是有序的（假设这种排序是按关键字值递增的，也就是说在第一块中任意一个数据元素的关键字都小于第二块中所有数据元素的关键字，第二块中任意一个数据元素的关键字都小于第三块中所有数据元素的关键字，依次类推）；
  • 2.建立一个索引表，把每块中最大的关键字值按块的顺序存放在一个辅助数组中，这个索引表也按升序排列；
  • 3.查找时先用给定的关键字值在索引表中查找，确定满足条件的数据元素存放在哪个块中，查找方法既可以是折半方法，也可以是顺序查找。
  • 4.再到相应的块中顺序查找，便可以得到查找的结果。

3.2分块查找实现代码

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/** 
 * 分块查找 
 *  
 * @param index 
 *            索引表，其中放的是各块的最大值 
 * @param st 
 *            顺序表， 
 * @param key 
 *            要查找的值 
 * @param m 
 *            顺序表中各块的长度相等，为m 
 * @return 
 */  
public static int blockSearch(int[] index, int[] st, int key, int m) {  
    // 在序列st数组中，用分块查找方法查找关键字为key的记录  
    // 1.在index[ ] 中折半查找，确定要查找的key属于哪个块中  
    int i = binarySearch(index, key);  
    if (i >= 0) {  
        int j = i > 0 ? i * m : i;  
        int len = (i + 1) * m;  
        // 在确定的块中用顺序查找方法查找key  
        for (int k = j; k < len; k++) {  
            if (key == st[k]) {  
                System.out.println("查询成功");  
                return k;  
            }  
        }  
    }  
    System.out.println("查找失败");  
    return -1;  
}

4.树表查找

4.1二叉树查找

4.1.1二叉树查找实现思路

基本思想：二叉查找树是先对待查找的数据进行生成树，确保树的左分支的值小于右分支的值，然后在就行和每个节点的父节点比较大小，查找最适合的范围。 这个算法的查找效率很高，但是如果使用这种查找方法要首先创建树。

二叉查找树:也叫二叉搜索树，或称二叉排序树,或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树:

  • 1.若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
  • 2.若任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
  • 3.任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树。

二叉查找树性质：对二叉查找树进行中序遍历，即可得到有序的数列。

不同形态的二叉查找树如下图所示:

复杂度分析：它和二分查找一样，插入和查找的时间复杂度均为O(logn)，但是在最坏的情况下仍然会有O(n)的时间复杂度。原因在于插入和删除元素的时候，树没有保持平衡（比如，我们查找上图（b）中的“93”，我们需要进行n次查找操作）。我们追求的是在最坏的情况下仍然有较好的时间复杂度，这就是平衡查找树设计的初衷。

基于二叉查找树进行优化，进而可以得到其他的树表查找算法，如平衡树、红黑树等高效算法。

4.1.2二叉树查找实现算法

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//定义二叉树数据结构
public class TreeNode {
	int value;
	TreeNode left;
	TreeNode right;
	
	public TreeNode(int value) {
		this.value = value;
	}
}

public class TreeSearch {
	public TreeNode Solution(TreeNode root,int value) {
		if (root == null) {
			return null;
		}
		//定义当前节点
		TreeNode current = root;
		
		while(current != null) {
			if (current.val < value) {
				//如果当前节点的值比value小，则从其右子树中开始找
				current = current.right;
			} else if (current.val > value) {
				//如果当前节点的值比value大，则从其左子树中开始找
				current = current.left;
			} else if (current.val == value) {
				//找到则返回这个节点
				return current;
			}
		}
		
		return null;
	}
}

4.2平衡查找树之2-3查找树(2-3 Tree)

4.2.1 2-3查找树实现思路

2-3查找树定义:和二叉树不一样，2-3树运行每个节点保存1个或者两个的值。对于普通的2节点(2-node)，他保存1个key和左右两个子节点。对应3节点(3-node)，保存两个Key，2-3查找树的定义如下:

  • 1.要么为空，要么：
  • 2.对于2节点，该节点保存一个key及对应value，以及两个指向左右节点的节点，左节点也是一个2-3节点，所有的值都比key要小，右节点也是一个2-3节点，所有的值比key要大。
  • 3.对于3节点，该节点保存两个key及对应value，以及三个指向左中右的节点。左节点也是一个2-3节点，所有的值均比两个key中的最小的key还要小；中间节点也是一个2-3节点，中间节点的key值在两个跟节点key值之间；右节点也是一个2-3节点，节点的所有key值比两个key中的最大的key还要大。

2-3查找树的性质:

  • 1.如果中序遍历2-3查找树，就可以得到排好序的序列；
  • 2.在一个完全平衡的2-3查找树中，根节点到每一个为空节点的距离都相同。（这也是平衡树中“平衡”一词的概念，根节点到叶节点的最长距离对应于查找算法的最坏情况，而平衡树中根节点到叶节点的距离都一样，最坏情况也具有对数复杂度。）

性质2如下图所示：

复杂度分析：
2-3树的查找效率与树的高度是息息相关的。

  • 在最坏的情况下，也就是所有的节点都是2-node节点，查找效率为lgN
  • 在最好的情况下，所有的节点都是3-node节点，查找效率为log3N约等于0.631lgN

具体来说，对于1百万个节点的2-3树，树的高度为12-20之间，对于10亿个节点的2-3树，树的高度为18-30之间。

对于插入来说，只需要常数次操作即可完成，因为他只需要修改与该节点关联的节点即可，不需要检查其他节点，所以效率和查找类似。

4.2.2 2-3查找树实现代码

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待更新

4.3平衡查找树之红黑树(Red-Black Tree)

4.3.1红黑树查找实现思路

2-3查找树能保证在插入元素之后能保持树的平衡状态，最坏情况下即所有的子节点都是2-node，树的高度为lgn，从而保证了最坏情况下的时间复杂度。但是2-3树实现起来比较复杂，于是就有了一种简单实现2-3树的数据结构，即红黑树（Red-Black Tree）。

基本思想:红黑树的思想就是对2-3查找树进行编码，尤其是对2-3查找树中的3-nodes节点添加额外的信息。红黑树中将节点之间的链接分为两种不同类型，红色链接，他用来链接两个2-nodes节点来表示一个3-nodes节点。黑色链接用来链接普通的2-3节点。特别的，使用红色链接的两个2-nodes来表示一个3-nodes节点，并且向左倾斜，即一个2-node是另一个2-node的左子节点。这种做法的好处是查找的时候不用做任何修改，和普通的二叉查找树相同。

红黑树的定义:红黑树是一种具有红色和黑色链接的平衡查找树，同时满足：

  • 1.红色节点向左倾斜
  • 2.一个节点不可能有两个红色链接
  • 3.整个树完全黑色平衡，即从根节点到所以叶子结点的路径上，黑色链接的个数都相同。

下图可以看到红黑树其实是2-3树的另外一种表现形式：如果我们将红色的连线水平绘制，那么他链接的两个2-node节点就是2-3树中的一个3-node节点了:

红黑树的性质：整个树完全黑色平衡，即从根节点到所以叶子结点的路径上，黑色链接的个数都相同（2-3树的第2）性质，从根节点到叶子节点的距离都相等）。

复杂度分析：最坏的情况就是，红黑树中除了最左侧路径全部是由3-node节点组成，即红黑相间的路径长度是全黑路径长度的2倍。

下图是一个典型的红黑树，从中可以看到最长的路径(红黑相间的路径)是最短路径的2倍:

4.3.2红黑树查找实现代码

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待更新。

4.4 B树和B+树查找(B Tree/B+ Tree)

4.4.1 B树和B+树查找实现思路

平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树。2-3树种，一个节点最多有2个key，而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key。

维基百科对B树的定义为“在计算机科学中，B树（B-tree）是一种树状数据结构，它能够存储数据、对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找、顺序读取、插入和删除的数据结构。B树，概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树。与自平衡二叉查找树不同，B树为系统最优化大块数据的读和写操作。B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。普遍运用在数据库和文件系统。

B树定义：B树可以看作是对2-3查找树的一种扩展，即他允许每个节点有M-1个子节点:

  • 1.根节点至少有两个子节点
  • 2.每个节点有M-1个key，并且以升序排列
  • 3.位于M-1和M key的子节点的值位于M-1 和M key对应的Value之间
  • 4.其它节点至少有M/2个子节点

下图是一个M=4 阶的B树:

可以看到B树是2-3树的一种扩展，他允许一个节点有多于2个的元素。B树的插入及平衡化操作和2-3树很相似，这里就不介绍了。下面是往B树中依次插入:

6 10 4 14 5 11 15 3 2 12 1 7 8 8 6 3 6 21 5 15 15 6 32 23 45 65 7 8 6 5 4

B+树定义:B+树是对B树的一种变形树，它与B树的差异在于：

  • 1.有k个子结点的结点必然有k个关键码；
  • 2.非叶结点仅具有索引作用，跟记录有关的信息均存放在叶结点中。
  • 3.树的所有叶结点构成一个有序链表，可以按照关键码排序的次序遍历全部记录。

如下图，是一个B+树:

B和B+树的区别在于，B+树的非叶子结点只包含导航信息，不包含实际的值，所有的叶子结点和相连的节点使用链表相连，便于区间查找和遍历。

B+ 树的优点在于：

  • 由于B+树在内部节点上不好含数据信息，因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密，具有更好的空间局部性。因此访问叶子几点上关联的数据也具有更好的缓存命中率。
  • B+树的叶子结点都是相链的，因此对整棵树的便利只需要一次线性遍历叶子结点即可。而且由于数据顺序排列并且相连，所以便于区间查找和搜索。而B树则需要进行每一层的递归遍历。相邻的元素可能在内存中不相邻，所以缓存命中性没有B+树好。

但是B树也有优点，其优点在于，由于B树的每一个节点都包含key和value，因此经常访问的元素可能离根节点更近，因此访问也更迅速。

下面是B 树和B+树的区别图:

B/B+树常用于文件系统和数据库系统中，它通过对每个节点存储个数的扩展，使得对连续的数据能够进行较快的定位和访问，能够有效减少查找时间，提高存储的空间局部性从而减少IO操作。它广泛用于文件系统及数据库中。

树表查找总结：二叉查找树平均查找性能不错，为O(logn)，但是最坏情况会退化为O(n)。在二叉查找树的基础上进行优化，我们可以使用平衡查找树。平衡查找树中的2-3查找树，这种数据结构在插入之后能够进行自平衡操作，从而保证了树的高度在一定的范围内进而能够保证最坏情况下的时间复杂度。但是2-3查找树实现起来比较困难，红黑树是2-3树的一种简单高效的实现，他巧妙地使用颜色标记来替代2-3树中比较难处理的3-node节点问题。红黑树是一种比较高效的平衡查找树，应用非常广泛，很多编程语言的内部实现都或多或少的采用了红黑树。

除此之外，2-3查找树的另一个扩展——B/B+平衡树，在文件系统和数据库系统中有着广泛的应用。

4.4.2 B树和B+树查找实现代码

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待更新。

5.哈希表查找

5.1哈希表查找实现思路

什么是哈希表?

我们使用一个下标范围比较大的数组来存储元素。可以设计一个函数（哈希函数， 也叫做散列函数），使得每个元素的关键字都与一个函数值（即数组下标）相对应，于是用这个数组单元来存储这个元素；也可以简单的理解为，按照关键字为每一个元素”分类”，然后将这个元素存储在相应”类”所对应的地方。但是，不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的，因此极有可能出现对于不同的元素，却计算出了相同的函数值，这样就产生了”冲突”，换句话说，就是把不同的元素分在了相同的”类”之中。后面我们将看到一种解决”冲突”的简便做法。

总的来说，”直接定址”与”解决冲突”是哈希表的两大特点。

5.1.2什么是哈希函数

哈希函数的规则是：通过某种转换关系，使关键字适度的分散到指定大小的的顺序结构中，越分散，则以后查找的时间复杂度越小，空间复杂度越高。

算法思想：哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。

算法流程：

  • 1.用给定的哈希函数构造哈希表；
  • 2.根据选择的冲突处理方法解决地址冲突；
    • 常见的解决冲突的方法：拉链法和线性探测法。
  • 3.在哈希表的基础上执行哈希查找。

哈希表是一个在时间和空间上做出权衡的经典例子。如果没有内存限制，那么可以直接将键作为数组的索引。那么所有的查找时间复杂度为O(1)；如果没有时间限制，那么我们可以使用无序数组并进行顺序查找，这样只需要很少的内存。哈希表使用了适度的时间和空间来在这两个极端之间找到了平衡。只需要调整哈希函数算法即可在时间和空间上做出取舍。

复杂度分析：单纯论查找复杂度：对于无冲突的Hash表而言，查找复杂度为O(1)（注意，在查找之前我们需要构建相应的Hash表）。

5.2哈希表查找实现代码

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/**** 
 * Hash查找 
 *  
 * @param hash 
 * @param hashLength 
 * @param key 
 * @return 
 */  
public static int searchHash(int[] hash, int hashLength, int key) {  
    // 哈希函数  
    int hashAddress = key % hashLength;  
  
    // 指定hashAdrress对应值存在但不是关键值，则用开放寻址法解决  
    while (hash[hashAddress] != 0 && hash[hashAddress] != key) {  
        hashAddress = (++hashAddress) % hashLength;  
    }  
  
    // 查找到了开放单元，表示查找失败  
    if (hash[hashAddress] == 0)  
        return -1;  
    return hashAddress;  
  
}  
  
/*** 
 * 数据插入Hash表 
 *  
 * @param hash 
 *            哈希表 
 * @param hashLength 
 * @param data 
 */  
public static void insertHash(int[] hash, int hashLength, int data) {  
    // 哈希函数  
    int hashAddress = data % hashLength;  
  
    // 如果key存在，则说明已经被别人占用，此时必须解决冲突  
    while (hash[hashAddress] != 0) {  
        // 用开放寻址法找到  
        hashAddress = (++hashAddress) % hashLength;  
    }  
  
    // 将data存入字典中  
    hash[hashAddress] = data;  
}

以上种种，慢慢体会多刷刷leetcode吧啊哈。

2018.3.19更

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2018.4.21更:如果群1已满或者无法加入，请加Java学习交流2群：305335626 。

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