查找和排序算法适合采用什么类型的存储结构

查找和排序算法适用的存储结构
对于查找和排序算法而言，不同的应用场景下最适合的存储结构有所不同。
顺序表
顺序表是一种线性的数据结构，其中的数据元素按照逻辑顺序依次存放在内存中连续的空间内。这种特性使得基于顺序表的操作可以直接通过数组索引访问任意位置上的元素，从而提高了某些操作的速度。例如，在实现分块查找时，由于其结合了折半查找与顺序查找的优点，既能在一定程度上保持较高的查找速度又不限制于严格的全序关系，因此非常适合采用顺序表作为底层支持[^2]。
#define MAXSIZE 20 // 设记录不超过20个
typedef int KeyType;
typedef struct {
KeyType key;
} RedType;

typedef struct {
RedType r[MAXSIZE + 1];
int length;
} SqList;
登录后复制
然而，当涉及到频繁插入删除的情况时，顺序表的表现可能不如链式结构理想，因为每次调整都会涉及大量移动工作。
链表
相比于顺序表，单/双向链表允许更灵活地管理动态变化的数据集合。但由于节点间缺乏直接定位能力，所以通常不适合用于高效的随机访问场景下的快速查找或排序过程。不过，如果仅需执行少量遍历式的查询任务，则可以考虑使用链表来减少维护额外空间所带来的开销。
二叉搜索树 (BST)
作为一种非线性结构，二叉搜索树能够提供较好的平均情况下性能表现，特别是在处理大规模且具有较强局部聚集特性的数据集时尤为突出。每个结点都包含指向两个子树（左孩子小于父节点而右孩子大于等于）以及自身携带的信息字段。利用这些性质可以在O(h)时间内完成增删改查等一系列基本功能，这里的h代表树的高度[^3]。
typedef struct BSTNode {
int key;
struct BSTNode* lchild, *rchild;
}*BSTree;
登录后复制
值得注意的是，为了防止极端情况的发生（如退化成近似链状），实际应用时常会引入平衡机制构建AVL树、红黑树等形式更为复杂的变种版本。
综上所述：

如果目标是在静态环境下高效检索已知范围内的离散数值，并希望简化编码复杂度的话，那么选择顺序表配合特定优化策略（像分块查找那样）将是不错的选择；
对于那些需要不断更新内部状态并维持一定次序的应用程序来说，建议优先考察自适应性强、易于扩展的高级抽象模型——比如各种类型的平衡二叉搜索树。