2024年回炉计划之搜索算法(二)

发布时间:2024年01月19日

????????在计算机科学中,搜索算法是解决搜索问题的任何算法,即检索存储在某个数据结构中的信息,或者在问题域的搜索空间中计算的信息。这种结构的例子包括但不限于链表数组数据结构搜索树。合适的搜索算法通常取决于正在搜索的数据结构,并且还可能包括有关数据的先前知识。搜索还包含查询数据结构的算法,例如SQL SELECT命令。

一、分类

????????搜索算法可以根据搜索机制进行分类。线性搜索算法以线性方式检查每个与目标关键字关联的记录。二进制或半间隔搜索,重复定位搜索结构的中心,并将搜索空间分成两半。比较搜索算法通过基于键的比较相继地消除记录来改进线性搜索,直到找到目标记录为止,并且可以按照定义的顺序应用于数据结构。数字搜索算法基于使用数字键的数据结构中的数字属性工作。最后,哈希根据散列函数直接将键映射到记录。在线性搜索之外进行搜索需要以某种方式对数据进行排序

????????搜索功能也根据其复杂性或最大理论运行时间进行评估。

二、举例

????????以下是一些常见的搜索算法,以及使用 TypeScript 语言的示例:????????

????????线性搜索(Linear Search):当进行线性搜索时,我们逐个检查数组中的元素,直到找到目标元素或遍历完整个数组。

  • 时间复杂度:O(n)
  • 空间复杂度:O(1)
function linearSearch<T>(arr: T[], target: T): number {
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        if (arr[i] === target) {
            return i; // 返回目标元素的索引
        }
    }
    return -1; // 未找到目标元素
}

const array: number[] = [1, 2, 3, 4, 5];
const targetElement: number = 3;
const result: number = linearSearch(array, targetElement);

if (result !== -1) {
    console.log(`元素 ${targetElement} 在数组中的索引为:${result}`);
} else {
    console.log(`未找到元素 ${targetElement} 在数组中`);
}

????????在这个例子中,linearSearch 函数接受一个数组 arr 和一个目标元素 target,然后遍历数组,如果找到目标元素,就返回其索引;否则,返回 -1 表示未找到。最后,根据返回的结果输出相应的信息。

二分搜索(Binary Search):二分搜索是一种高效的搜索算法,但要求输入数据必须有序

  • 时间复杂度:O(log n)
  • 空间复杂度:O(1)
function binarySearch<T>(arr: T[], target: T): number {
    let low = 0;
    let high = arr.length - 1;

    while (low <= high) {
        const mid = Math.floor((low + high) / 2);
        const midElement = arr[mid];

        if (midElement === target) {
            return mid; // 返回目标元素的索引
        } else if (midElement < target) {
            low = mid + 1;
        } else {
            high = mid - 1;
        }
    }

    return -1; // 未找到目标元素
}

const sortedArray: number[] = [1, 2, 3, 4, 5];
const targetElement: number = 3;
const result: number = binarySearch(sortedArray, targetElement);

if (result !== -1) {
    console.log(`元素 ${targetElement} 在数组中的索引为:${result}`);
} else {
    console.log(`未找到元素 ${targetElement} 在数组中`);
}

在这个例子中,binarySearch 函数接受一个已排序的数组 arr 和一个目标元素 target,然后使用二分搜索算法查找目标元素。如果找到目标元素,就返回其索引;否则,返回 -1 表示未找到。最后,根据返回的结果输出相应的信息。请注意,二分搜索的前提是输入数组必须是有序的。

三、常见的搜索算法

????????常用的搜索算法主要包括线性搜索、二分搜索以及一些基于图和树的搜索算法。以下是一些常见的搜索算法:

  1. 线性搜索(Linear Search):

    • 算法简单,适用于未排序的数据集。
    • 时间复杂度:O(n)
  2. 二分搜索(Binary Search):

    • 仅适用于已排序的数据集,效率高。
    • 时间复杂度:O(log n)
  3. 广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS):

    • 用于图的搜索,按层次遍历图中的节点。
    • 适用于无权图或权值相同的图。
  4. 深度优先搜索(Depth-First Search, DFS):

    • 用于图的搜索,沿着图的深度遍历节点。
    • 适用于解决路径问题,如迷宫问题。
  5. 哈希表查找(Hash Table Lookup):

    • 使用哈希函数将键映射到索引,通过索引直接访问数据。
    • 适用于快速查找,平均时间复杂度为 O(1)。
  6. A 搜索算法(A-star):*

    • 用于图和网络的启发式搜索算法,综合考虑启发式评估和已知路径成本。
    • 适用于寻找最短路径。
  7. 深度受限搜索(Depth-Limited Search):

    • 限制深度的深度优先搜索,防止无限制地遍历深度。
    • 适用于避免无限循环的问题。
  8. 双向搜索(Bidirectional Search):

    • 从起点和终点同时开始搜索,当两个搜索相遇时停止。
    • 适用于图搜索中的一些情况,可以减少搜索空间。

这些算法在不同的问题和数据结构中有不同的应用场景。选择合适的搜索算法通常取决于具体问题的特性以及数据集的结构。

文章来源:https://blog.csdn.net/hhbbeijing/article/details/135696426
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