摘要：查找表查找表相关概念查找表是由同一类型的数据元素或记录构成的集合。由于集合中的数据元素之间存在着完全松散的关系，因此查找表是一种非常灵便的数据结构。缺点平均查找长度较大。索引顺序表的查找若以索引顺序表表示静态查找表，则查找可以用分块查找。
查找表 search table 查找表相关概念
查找表是由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合。由于"集合"中的数据元素之间存在着完全松散的关系，因此查找表是一种非常灵便的数据结构。
静态查找表 static search table
动态查找表 dynamic search table
关键字 key 关键字是数据元素中某个数据项的值，用它可以标识一个数据元素。
静态查找表 顺序表的查找顺序查找的过程：从表中的最后一个记录开始，逐个进行记录的关键字与给定的值进行比较，若某个记录的关键字和给定值比较相等，则查找成功。
小技巧：监视哨 在查找表的第一个记录中存储在要查找的值，则可以避免查找过程中每一步都要检测整个表是否查找完毕。
优点
算法简单且适应面广，对表的结构无任何要求。
缺点
平均查找长度较大。特别是当n很大时，查找效率较低，为(1+n)/2。
折半查找
先确定待查找记录所在的范围，然后逐步缩小范围直到找到或找不到该记录为止。
折半查找的效率比顺序查找高，但折半查找只适用于有序表，且限于顺序存储结构(对线性链表无法有效地进行折半查找)
斐波那契查找
F0 =0， F1=1; Fi=F(i-1)+F(i-2);
斐波那契查找的平均性能优于折半查找，但是最坏情况下的性能却比折半查找差。O（logn），它还有一个优点就是分割时只进行加，减运算。
插值查找
插值查找是根据给定值key来确定进行比较的关键字的查找方法。
令i=(key-ST[l].key)(h-l+1)/(ST[h].key-ST[l].key)。
其中ST[l].key和ST[h].key分别为有序表中具有最小关键字和最大关键字的记录。显然这种插值查找只适于关键字分布均匀的表，在这种情况下，对表长较大的顺序表，其平均性能比折半查找好。
前面对有序表的查找性能的讨论是在“等概率”的前提下进行的。但有序表中各个记录的查找概率不等式，则可以采用静态树表的查找。
如果只考虑查找成功的情况，则使查找性能达到最佳的判定树是其带权内路径长度之和PH值取最小的二叉树(静态最优查找树 static optimal search table)。
由于构建静态最优查找树花费的时间代价较高，因此仅介绍一种构造近似最优查找树(nearly optimal search table)的有效算法。
若以索引顺序表表示静态查找表，则查找可以用分块查找。
分块查找又称为索引顺序查找，这是顺序查找的一种改进方法。在这种查找方法中，除表本身外，还需要建立一个“索引表”。将所有记录划分成多个子表，对每个子表建立一个索引项，其中包括两项内容：关键字项(保存该子表内的最大关键字)和指针项(指示该子表的第一个记录在表中的位置)。
动态查找表的特点是，表结构本身是在查找过程中动态生成的，即对于给定值key，若表中存在其关键字等于key的记录，则查找成功返回，否则插入关键字等于key的记录。
二叉排序树 binary sort tree定义
若左子树不为空，则左子树上所有结点的值(关键字)都小于根结点的值；
若右子树不为空，则右子树上所有结点的值(关键字)都大于根结点的值；
左、右子树都分别是二叉排序树。
结论：若按中序遍历一棵二叉排序树，所得到的结点序列是一个递增序列。
平衡二叉树 AVL balanced binary tree定义
它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
红黑树
AVL
B-和B+树留
键树(数字查找树)留
哈希表 哈希表的构造方法直接定址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b，其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数）。若其中H(key）中已经有值了，就往下一个找，直到H(key）中没有值了，就放进去。
数字分析法：分析一组数据，比如一组员工的出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同，这样的话，出现冲突的几率就会很大，但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大，如果用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
平方取中法：当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为：平方后中间几位和关键字中每一位都相关，故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。
折叠法：将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种方法。移位叠加是将分割后的每一部分的最低位对齐，然后相加；间界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠，然后对齐相加。
随机数法：选择一随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，通常用于关键字长度不同的场合。
除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生同义词。
处理冲突的方法开放定址法：Hi=(H(key) + di) MOD m,i=1,2，…，k(k<=m-1），其中H(key）为散列函数，m为散列表长，di为增量序列，可有下列三种取法：
1.1. di=1,2,3，…，m-1，称线性探测再散列；
1.2. di=1^2,-1^2,2^2,-2^2，⑶^2，…，±（k)^2,(k<=m/2）称二次探测再散列；
1.3. di=伪随机数序列，称伪随机探测再散列。
再哈希法：Hi=RHi(key),i=1,2，…，k RHi均是不同的散列函数，即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址，直到冲突不再发生，这种方法不易产生“聚集”，但增加了计算时间。
链地址法（拉链法）将所有关键字为同义词的记录存储在同一线性链表中
建立一个公共溢出区，一旦冲突全部填入溢出表
参考资料动态查找--二叉排序树
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