快速搜索演算法

⑴ 常見的搜索演算法有哪幾種

• 廣度優先搜索（BFS）

• 深度優先搜索（DFS）

• 爬山法（Hill Climbing）

• 最佳優先演算法（Best-first search strategy）

• 回溯法 （Backtracking）

• 分支限界演算法（Branch-and-bound Search Algorithm）

⑵ 什麼是查找演算法

查找就是在一個數據集合里查找到你需要的數據，查找演算法就是在查找過程中使用的演算法。查找演算法有好多，最基礎的就是線性表查找。
因為提到了演算法，所以需要注意的是時間復雜度跟空間復雜度，進而涉及到數據的存儲方式，比如數組，鏈表，矩陣，樹，圖等等數據結構，這些數據結構可以幫助你降低演算法的復雜度。
如果有興趣，隨便找本數據結構書翻翻，裡面或多或少都會有講解。

⑶ 各種查找演算法的比較

二分法平均查找效率是O(logn)，但是需要數組是排序的。如果沒有排過序，就只好先用O（nlogn)的預處理為它排個序了。而且它的插入比較困難，經常需要移動整個數組，所以動態的情況下比較慢。

哈希查找理想的插入和查找效率是O(1)，但條件是需要找到一個良好的散列函數，使得分配較為平均。另外，哈希表需要較大的空間，至少要比O(n)大幾倍，否則產生沖突的概率很高。

二叉排序樹查找也是O(logn)的，關鍵是插入值時需要做一些處理使得它較為平衡（否則容易出現輕重的不平衡，查找效率最壞會降到O(n)），而且寫起來稍微麻煩一些，具體的演算法你可以隨便找一本介紹數據結構的書看看。當然，如果你用的是c語言，直接利用它的庫類型map、multimap就可以了,它是用紅黑樹實現的，理論上插入、查找時間都是O(logn)，很方便，不過一般會比自己實現的二叉平衡樹稍微慢一些。

⑷ python快速查找演算法應用實例

python快速查找演算法應用實例
文實例講述了Python快速查找演算法的應用，分享給大家供大家參考。
具體實現方法如下：
import random
def partition(list_object,start,end):
random_choice = start
#random.choice(range(start,end+1))
#把這里的start改成random()效率會更高些
x = list_object[random_choice]
i = start
j = end
while True:
while list_object[i] < x and i < end:
i += 1
while list_object[j] > x:
j -= 1
if i >= j:
break
list_object[i],list_object[j] = list_object[j],list_object[i]
print list_object
#list_object[random_choice] = list_object[j]
#list_object[j] = random_choice
return j

def quick_sort(list_object,start,end):
if start < end:
temp = partition(list_object,start,end)
quick_sort(list_object,start,temp-1)
quick_sort(list_object,temp + 1 ,end)

a_list = [69,65,90,37,92,6,28,54]
quick_sort(a_list,0,7)
print a_list

程序測試環境為Python2.7.6

輸出結果如下：

[54, 65, 28, 37, 6, 69, 92, 90]
[6, 37, 28, 54, 65, 69, 92, 90]
[6, 37, 28, 54, 65, 69, 92, 90]
[6, 28, 37, 54, 65, 69, 92, 90]
[6, 28, 37, 54, 65, 69, 90, 92]
[6, 28, 37, 54, 65, 69, 90, 92]

希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。

⑸ 快速演算法是什麼

快速演算法是1998-07-01國防科技大學出版社出版的一本書。

內容介紹

快速演算法是數字信號處理的支柱。本書是我國第一本綜合論述數字信號處理中快速演算法設計與分析的著作。

它深入而系統地論述了卷積和離散富里葉變換的各種經典和現代的快速演算法，Winograd富里葉變換演算法，多項式變換及其應用，離散餘弦變換和w變換的快速演算法，有關Toeplitz矩陣及Toeplitz系統的快速演算法，格與樹搜索的快速演算法等。本書所論及的演算法，大部分已在實際應用中起著非常重要的作用。

教學模式

快心算真正與小學數學教材同步的教學模式：

1：會演算法——筆算訓練，現今我國的教育體制是應試教育，檢驗學生的標準是考試成績單，那麼學生的主要任務就是應試，答題，答題要用筆寫，筆算訓練是教學的主線。與小學數學計算方法一致，不運用任何實物計算，無論橫式，豎式，連加連減都可運用自如，用筆做計算是啟動智慧快車的一把金鑰匙。

2：明算理—算理拼玩。會用筆寫題，不但要使孩子會演算法，還要讓孩子明白算理。使孩子在拼玩中理解計算的算理，突破數的計算。孩子是在理解的基礎上完成的計算。

⑹ 查找演算法有哪些

查找演算法常用的有，順序查找，二分查找，哈希表查找，等等。

⑺ 數據結構：重要的查找演算法有哪些

折半查找也就是二分查找，它必須滿足排序關系。
查找也可以用二叉查找樹，一般復雜度為O(logn),最壞為O(n)。
也可用平衡樹進行查找，如AVL,Treap,Splay等，可以做到保持O(logn)。

比二分查找性能更優的：大概只有Hash了吧。如果Hash函數設計的好，基本可以認為是O(1)

堆排序比較有意思，值得研究一下，理解了後，很有用～，也很重要。

⑻ 幾種搜索引擎演算法研究

2.1Google和PageRank演算法
搜索引擎Google最初是斯坦福大學的博士研究生Sergey Brin和Lawrence Page實現的一個原型系統[2]，現在已經發展成為WWW上最好的搜索引擎之一。Google的體系結構類似於傳統的搜索引擎，它與傳統的搜索引擎最大的不同處在於對網頁進行了基於權威值的排序處理，使最重要的網頁出現在結果的最前面。Google通過PageRank元演算法計算出網頁的PageRank值，從而決定網頁在結果集中的出現位置，PageRank值越高的網頁，在結果中出現的位置越前。
2.1.1PageRank演算法
PageRank演算法基於下面2個前提：
前提1：一個網頁被多次引用，則它可能是很重要的；一個網頁雖然沒有被多次引用，但是被重要的網頁引用，則它也可能是很重要的；一個網頁的重要性被平均的傳遞到它所引用的網頁。這種重要的網頁稱為權威（Authoritive）網頁。
前提2：假定用戶一開始隨機的訪問網頁集合中的一個網頁，以後跟隨網頁的向外鏈接向前瀏覽網頁，不回退瀏覽，瀏覽下一個網頁的概率就是被瀏覽網頁的PageRank值。

⑼ 怎樣才能快速搜索路由表有哪些著名的搜索演算法

有三個路由器，a，b和c。路由器a的兩個網路介面f0和s0
分別連接在
10.1.0.0和10.2.0.0網段上；路由器b的兩個網路介面s0和s1
分別連接在
10.2.0.0和10.3.0.0網段上；路由器c的兩個網路介面s0和e0
分別連接在
10.3.0.0和10.4.0.0網段上；
如上圖中各路由表的前兩行所示，通過路由表的網路介面到與之直接相連的網
絡的網路連接，其向量距離設置為0。這即是最初的路由表。
當路由器b和a以及b和c之間相互交換路由信息後，它們會更新各自的路由表。
例如，路由器b通過網路埠s1收到路由器c的路由信息（10.3.0.0,s0,0）和(10.4.0.0,e0,0)後，在自己的路由表中增加一條(10.4.0.0,s1,1)路由信息。該信息表示：通過路由器b的網路接
口s1可以訪問到10.4.0.0網段，其向量距離為1,該向量距離是在路由器c的基礎上加1獲得的。
同樣道理，路由器b還會產生一條(10.1.0.0,s0,1)路由，這條路由是通過網路埠s0從路由器a
獲得的。如此反復，直到最終收斂，形成圖中所示的路由表。
概括地說，距離向量演算法要求每一個路由器把它的整個路由表發送給與它直接連接的其它路由
器。路由表中的每一條記錄都包括目標邏輯地址、相應的網路介面和該條路由的向量距離。當一個路
由器從它的相鄰處收到更新信息時，它會將更新信息與本身的路由表相比較。如果該路由器比較出一條
新路由或是找到一條比當前路由更好的路由時，它會對路由表進行更新：將從該路由器到鄰居之間的
向量距離與更新信息中的向量距離相加作為新路由的向量距離。