ASL(Average Search Length),即平均查找长度,在查找运算中,由于所费时间在关键字的比较上,所以把平均需要和待查找值比较的关键字次数成为平均查找长度. 它的定义是这样的: 其中n为查找表中元素个数,Pi为查找第i个元素的概率,通常假设每个元素查找概率相同,Pi=1/n,Ci是找到第i个元素的比较次数. 当然,有查找成功,就有查找不成功,即要查找元素不在查找表中.针对不同查找方式的查找成功与不成功,我接下来会说,这也是一我一开始有点乱的地方. 一个算法的ASL越大,说明时间性

晚上,好像是深夜了,突然写到这类题时遇到的疑惑,恰恰这个真题只让计算成功的ASL,但我想学一下不成功的计算,只能自己来解决了,翻了李春葆和严蔚敏的教材没有找到相关链地址法的计算,于是大致翻到两篇不错的博客,辗转了牛客面试题,做个小总结. 题目1 将关键字序列{1 13 12 34 38 33 27 22} 散列存储到散列表中.散列函数为:H(key)=key mod 11,处理冲突采用链地址法,求在等概率下查找成功和查找不成功的平均查找长度 1 mod 11=1,所以数据1是属于地址1 13 m

Hash表的“查找成功的ASL”和“查找不成功的ASL” ASL指的是 平均查找时间 关键字序列:(7.8.30.11.18.9.14) 散列函数: H(Key) = (key x 3) MOD 7 装载因子: 0.7 处理冲突:线性探测再散列法 查找成功的ASL计算方法: 因为现在的数据是7个,填充因子是0.7.所以数组大小=7/0.7=10,即写出来的散列表大小为10,下标从0~9. 第一个元素7,带入散列函数,计算得0. 第二个元素8,带入散列函数,计算得3. 第三个元素30,带入散列函数

打开excel,以其素材为例,通过关键字模糊匹配查找全称.   在公司名下输入公式:=LOOKUP(1,0/FIND(D2,A2:A5),A2:A5),按回车键确定即可.   FIND(D2,A2:A5)表示:在A2:A5单元格中查找D2内容,如果查询不到则返回错误值,如果查询到则返回文本中的位置.   0/FIND(D2,A2:A5)表示:将返回值转化为0,错误值依旧为错误值. 5 输入完毕的公式可选中某一完整部分,按F9查看计算结果.

1.利用primer_blast工具,找出这对引物序列在基因组上的位置: 结果大概会像这样: 2.这些结果都是根据hg38基因组来定位的,转换成hg19: 利用UCSCde hgLiftover 在线软件:http://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgLiftOver

#include <iostream> using namespace std; int mid,l0; int solve(int a1[],int l,int r,int x) { &&a1[l]>x) ; if(l==r&&a1[l]<=x) return a1[l]; if(l==r&&a1[l]>x) return solve(a1,l0,mid,x); mid=(l+r)/; l0=l; if(a1[mid]>

看到这个题目首先想到是排序,那么时间复杂度自然就是O(NlgN).那么使用二叉堆如何解决呢? 对于下面一个数组,共有12个元素,我们的目标就是找出第5大元素——12 首先建立一个具有M个元素的最小堆,那么堆顶是这M个元素的最小值,接下来遍历剩下的元素,如果一个元素小于堆顶元素则不做任何操作,如果大于堆顶元素,则替换该元素,并且调整最小堆.显然最后堆的M个元素是最大的M个元素,而它们中最小的正式堆顶元素. 实现代码 Heap <Integer> h = new Heap<>(); I

查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类——插值查找.插值查找和斐波那契查找是在二分查找的基础上的优化查找算法.树表查找和哈希查找会在后续的博文中进行详细介绍. 查找定义:根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找算法分类: 1)静态查找和动态查找: 注:静态或者动态都是针对查找表而言

来自:Poll的笔记 - 博客园 链接:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4715035.html 阅读目录 1.顺序查找 2.二分查找 3.插值查找 4.斐波那契查找 5.树表查找 6.分块查找 7.哈希查找 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类--插值查找.插值查找和斐波那契查找是

当所有的静态查找结构添加和删除一个数据的时候,整个结构都需要重建.这对于常常需要在查找过程中动态改变数据而言,是灾难性的.因此人们就必须去寻找高效的动态查找结构,我们在这讨论一个非常常用的动态查找树——二叉查找树 . 二叉查找树的特点 下面的图就是两棵二叉查找树,我们可以总结一下他的特点: (1) 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值 (2) 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值(3) 它的左.右子树也分别为二叉查找树 我们中序遍历这两棵树发现一个

package search; import java.util.Scanner; /*通常把查找过程中对关键字的平均比较次数,也叫平均查找长度(ASL)作为衡量一个查找算法效率优劣的标准: * ASL=求和(p[i]*c[i]),(i=1~n).P[i]找到第i个记录的概率,c[i]找到第i个记录进行比较的次数*/ /*顺序查找的思想:从表的一端开始,顺序扫描线性表,依次将扫描到的关键字和给定值k比较,若当前扫描的关键字与k相等,则查找成功, * 若扫描结束后,任未发现关键字等于k的记录,则查

文字描述 哈希表定义 在前面讨论的各种查找算法中,都是建立在“比较”的基础上.记录的关键字和记录在结构中的相对位置不存在确定的关系,查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数.而理想的情况是希望不经过任何比较,一次存取便能得到所查记录,那就必须在记录的存储位置和关键字之间建立一个确定的对应关系f.查找时,只要根据这个对应关系f找到给定值K的像f(K).若结构中存在关键字和K相等的记录,则必定在f(K)的存储位置上,由此,不需要进行比较就可以直接取得所查记录.在此,这个对应关系f被称为哈希函数.按

文字描述 二叉排序树的定义 又称二叉查找树,英文名为Binary Sort Tree, 简称BST.它是这样一棵树:或者是一棵空树:或者是具有下列性质的二叉树:(1)若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值:(2)若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值:(3)它的左.右子树也分别是二叉排序树. 二叉排序树的查找 其查找过程和次优二叉树类似.即当二叉排序树不为空时,首先将给定值和根结点的关键字比较,若相等,则查找成功,否则将依据给定值和根结点的关键字之间的

文字描算 之前分析顺序查找和折半查找的算法性能都是在“等概率”的前提下进行的,但是如果有序表中各记录的查找概率不等呢?换句话说,概率不等的情况下,描述查找过程的判定树为何类二叉树,其查找性能最佳? 如果只考虑查找成功的情况,则使查找性能达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. 其中n为二叉树上结点的个数(即有序表的长度):hi为第i个结点在二叉树上的层次数:结点的权wi=cpi(i=1,2,…,n),其中pi为结点的查找概率,c为某个常量.称PH值取最小的二叉树为静态最优查找树

7.1 查找的基本概念 查找表:    由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合静态查找表:    查找的同时对查找表不做修改操作(如插入和删除)动态查找表:    查找的同时对查找表具有修改操作关键字    记录中某个数据项的值,可用来识别一个记录主关键字:    唯一标识数据元素次关键字:    可以标识若干个数据元素 查找算法的评价指标 关键字的平均比较次数,也称平均搜索长度ASL(Average Search Length) n:记录的个数pi:查找第i个记录的概率 ( 通常认为pi =

一:查找 1.1 基本概念和术语 查找(Search)是在数据结构中确定是否存在关键码等于给定关键码的记录的过程.关键码有主关键码和次关键码.主关键码能够唯一区分各个不同的记录,次关键码通常不能唯一区分各个不同的记录.以主关键码进行的查找是最经常.也是最主要的查找.  查找有静态查找(Static Search)和动态查找(dynamic Search)两种.静态查找是指只在数据结构里查找是否存在关键码等于给定关键码的记录而不改变数据结构,动态查找是指在查找过程中插入数据结构中不存在的记录,或者

查找算法 -- 简介 查找(Searching)就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素.    查找表(Search Table):由同一类型的数据元素构成的集合    关键字(Key):数据元素中某个数据项的值,又称为键值    主键(Primary Key):可唯一的标识某个数据元素或记录的关键字 查找表按照操作方式可分为: 1.静态查找表(Static Search Table):只做查找操作的查找表.它的主要操作是: ①查询某个“特定的”数据元素是否在表中 

顺序查找 二分查找 插值查找 斐波那契查找 树表查找 分块查找 哈希查找 查找定义:根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录).查找算法分类:1)静态查找和动态查找:注:静态或者动态都是针对查找表而言的.动态表指查找表中有删除和插入操作的表.2)无序查找和有序查找.无序查找:被查找数列有序无序均可:有序查找:被查找数列必须为有序数列.平均查找长度(Average Search Length,ASL):需和指定key进行比较的关键字的个数的期望值,称为查找算法在查找

顺序查找进行遍历元素,进行查找 总计全部比较次数为:1+2+…+n = (1+n)n/2 若求某一个元素的平均查找次数,还应当除以n(等概率), 即: ASL＝(1+n)/2 ,时间效率为 O(n) 解释:ASL表示average search length 平均查找长度 public static void main(String[] args) { ,,,,,,}; System.)); } public static int linearSearch(int[] arr,int searc

1.查找表:同一类型的数据元素构成的集合. 2.对查找表进行的操作:查询某特定元素.检索满足条件的元素的属性.插入元素.删除元素. 1)若对查找表进行的操作只涉及前两种,则为静态查找表:需要进行插入和删除,则为动态查找表. 2)适合静态查找表的查找方法:顺序查找.折半查找.散列查找. 3)适合动态查找表的查找方法:二叉排序树(二叉平衡树和B树都是二叉排序树的改进)的查找.散列查找. 3.顺序查找(线性查找):用于在线性表中进行查找. 1)一般线性查找表的顺序查找 (1)对于n个元素的表,查找成功