数据结构-静态查找表详解

"《数据结构》第九章讲义主要介绍了数据结构中的查找技术，包括静态查找表、动态查找表以及哈希表。核心知识点包括线性表的查找算法、二叉查找树、二叉平衡树和哈希表的构建与分析。" 在数据结构的学习中，查找是至关重要的操作，它涉及到如何高效地在数据集合中定位特定信息。第九章"查找"详细讲解了这一主题。首先，讲解了查找表的基本概念，它是包含相同类型数据元素的集合，查找过程是根据给定的关键字在表中寻找匹配元素。 1. **静态查找表**：这类查找表主要用于查找操作，不允许插入和删除。讲义中提到了三个基本操作： - `Create(&ST, n)`：创建一个包含n个数据元素的静态查找表ST。 - `Destroy(&ST)`：销毁已存在的静态查找表ST。 - `Search(ST, key)`：在ST中查找关键字为key的数据元素，如果找到，返回元素的值或位置，否则返回“空”。 2. **动态查找表**：与静态查找表相反，允许插入和删除操作，提供了更多的灵活性。 3. **线性表的查找算法**：包括顺序查找、折半查找和分块查找。顺序查找适用于未排序的表，效率较低；折半查找适用于有序表，效率较高；分块查找结合了顺序查找和索引查找，提高了效率。 4. **二叉查找树**：二叉排序树是一种自平衡的搜索树，查找、插入和删除的时间复杂度均为O(log n)。二叉平衡树如AVL树，通过旋转操作保持树的平衡，确保高效查找。 5. **哈希表**：哈希表通过哈希函数将关键字映射到数组的索引，实现快速查找。哈希函数的设计、冲突处理（如开放寻址法、链地址法）以及查找成功和失败的平均查找长度的计算是哈希表的重点。 学习这些内容时，需要掌握各种查找方法的实现细节，理解它们在不同情况下的性能差异，并能计算在等概率情况下查找成功的平均查找长度。此外，分析各种查找方法的优缺点也是学习难点。 在实际应用中，如案例所述的学生管理查询软件，这些查找技术可以用于快速地按姓名、学号等关键字进行信息查询、排序和打印。理解并熟练运用这些查找技术对于提高程序的效率和用户体验至关重要。