"本章主要总结了数据结构中的查找技术，包括查找的基本概念、线性表的查找、树表的查找以及哈希表查找。强调理解查找的不同类型，如静态和动态查找表，以及衡量查找算法效率的重要指标——平均查找长度（ASL）。"
在数据结构中，查找是一项核心操作，它涉及到在数据集合中寻找特定元素的过程。本章内容首先介绍了查找的基本概念，指出查找是在一组记录中寻找具有特定关键字的记录。查找可以分为静态查找表和动态查找表，前者不支持查找过程中的插入和删除，而后者则支持。
接着，重点讲解了线性表上的三种查找算法：
1. 顺序查找：这是最基本的查找方法，从表头开始逐个比较，直到找到目标元素或遍历完整个表。其效率取决于元素在表中的位置，最坏情况下需要比较n次，平均查找长度为(n+1)/2。
2. 二分查找：适用于有序的线性表，通过不断折半缩小查找范围来提高效率。在每次查找时，它将目标值与表中间元素比较，根据比较结果决定在左半部分还是右半部分继续查找，直到找到目标或确定不存在。二分查找的平均查找长度远低于顺序查找，接近O(logn)。
3. 分块查找：将线性表分成若干块，每块内部有序，可以结合顺序查找和二分查找的优点，先在索引块中使用二分查找定位到目标所在的块，再在块内使用顺序查找找到目标。这种方法提高了查找效率，尤其是在大数据量时。
此外，章节还涉及到了树表的查找，包括：
- 二叉排序树：一种自平衡的二叉搜索树，左子树所有节点的键值小于根节点，右子树所有节点的键值大于根节点。插入和查找操作的平均时间复杂度为O(logn)。
- AVL树：更严格的平衡二叉搜索树，每个节点的左右子树高度差不超过1，保证了查找效率。
- B-树：适合大量数据存储，多路平衡查找树，节点可包含多个子节点和关键字，常用于数据库和文件系统中。
最后提到了哈希表查找，通过哈希函数将关键字映射到数组的索引位置，实现快速查找。哈希冲突的解决方法有开放寻址法和链地址法等，理想情况下，查找时间接近常数O(1)。
本章全面覆盖了查找技术的基础知识，从基础的线性表查找到高级的树表和哈希表查找，为理解和设计高效的查找算法提供了坚实的基础。
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