分块查找的平均查找长度
时间: 2023-07-18 16:35:14 浏览: 101
分块查找(Block Search)是一种将线性表分成若干块的查找方法,每块内部元素无序,但是块与块之间元素按照关键字有序排列。分块查找的平均查找长度与块内元素个数和块之间元素的分布有关。
假设有 n 个元素,m 个块,每块平均有 k 个元素,即 n=km。如果块与块之间的元素分布均匀,则平均查找长度为:
L = (k+1)/2 + (m+1)/2
其中 (k+1)/2 是在块内查找未成功时需要比较的元素个数的平均值,(m+1)/2 是在块间查找未成功时需要比较的元素个数的平均值。这个公式是基于一个假设,即每个块内需要比较的元素个数和块内元素的分布无关,而每个块之间需要比较的元素个数和块内元素的分布有关。因此,在实际情况中,分块查找的平均查找长度可能会略有偏差。
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分块查找平均查找长度
分块查找是一种基于分块思想的查找算法,它将一个大的数据集合分成若干块,每一块中的数据元素可以是无序的,但块与块之间必须是有序的。分块查找的平均查找长度取决于块内元素个数和块的个数,具体计算公式如下:
平均查找长度 = (块内元素个数 + 块的个数) / 2
其中,块内元素个数和块的个数可以通过实际问题中的数据集合和块的大小来确定。
下面是一个示例代码,演示如何实现分块查找并计算平均查找长度:
```python
import math
def block_search(arr, block_size, target):
# 将数据集合分块
blocks = [arr[i:i+block_size] for i in range(0, len(arr), block_size)]
# 计算块的个数
num_blocks = len(blocks)
# 遍历每个块,查找目标元素所在的块
for i in range(num_blocks):
if target in blocks[i]:
# 如果目标元素在当前块中,返回目标元素在块中的位置
return i, blocks[i].index(target)
# 如果目标元素不在任何一个块中,返回-1
return -1, -1
# 示例数据集合
arr = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 10]
# 块的大小
block_size = 3
# 目标元素
target = 6
# 分块查找
block_index, index_in_block = block_search(arr, block_size, target)
if block_index == -1:
print("目标元素不在数据集合中")
else:
# 计算平均查找长度
avg_len = (index_in_block + block_index + 1) / 2
print("目标元素在第%d个块中,块内位置为%d,平均查找长度为%.2f" % (block_index+1, index_in_block+1, avg_len))
```
分块查找python
分块查找(Block Search)是一种在有序列表中查找目标元素的算法。它将列表分成若干块,每个块的大小可以根据实际情况确定。首先,确定目标元素所在的块,然后在该块中进行顺序查找。如果找到目标元素,则返回其索引;如果在块中未找到目标元素,则说明目标元素不在该块中,继续在下一个块中进行查找,直到找到目标元素或遍历完所有块。
以下是一个使用分块查找算法的Python示例:
```python
def block_search(arr, target):
block_size = int(len(arr) ** 0.5) # 块的大小
block_index = -1 # 目标元素所在的块索引
# 确定目标元素所在的块
for i in range(0, len(arr), block_size):
if arr[i] >= target:
block_index = i
break
# 在目标块中进行顺序查找
for i in range(block_index, min(block_index + block_size, len(arr))):
if arr[i] == target:
return i
return -1 # 目标元素不存在
# 示例使用
arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29]
target = 13
index = block_search(arr, target)
print("目标元素的索引:", index) # 输出:6
```