查找算法

　　查找算法的定义是什么？维基百科的解释为：a search algorithm is an algorithm for finding an item with specified properties among a collection of items(20150327)。

　　既然已经知道了查找算法的定义(未找到对查找算法的权威定义，因此使用维基百科的定义)，那么如何能够得到一个快速的查找算法？这要求我们知道查找的本质。

      在百度百科中，对查找的定义为：在一些（有序的/无序的）数据元素中，通过一定的方法找出与给定关键字相同的数据元素的过程叫做查找(20150327)。

      定义中并没有给我们说明查找的本质是什么，它只是从结果上反推出了查找这个词的意义。查找是一个过程，一个用于从一群元素中得到带有特定属性元素的过程。那么这个过程是如何进行的？很明显，这个过程是通过对比验证来进行，也就是说这个过程实际上是一个去掉不符合给定属性元素的过程。那么很自然的，也就能得到查找的本质-去掉不符合给定属性的元素。

      根据这个本质可以知道，从n个数据元素中得出指定元素的最快查找算法是一次比较就能够去掉n-1元素(0次就能够去掉的不切合实际，不考虑)。也就说，如果说我们需要一个规则来确定这个算法是不是高效的查找算法，那么就可以看它一次比较能够去掉的元素个数。

      穷举，最简单粗暴的查找算法，就是从元素集中把元素一个个拿出来，将其属性与给定的属性对比，以决定是否是需要的元素。由于其一次最多只能过滤掉一个元素，因此，其效率最低。

      二分查找，其一次比较最多能过滤掉总数量一半的元素。因此其效率相比穷举，好了很多。

      n叉树，一次比较最多能过滤掉(n-1)。因此相比二分查找又要好，更进一步。

      理想hash表，由于一次比较必定能够过滤掉(n-1)个元素。因此其效率最高。

      从上面的理解可知，查找算法一般都可归为n叉树。当树的分支为1时，查找所用算法为穷举。当树的分支为n时，查找所用算法为理想hash表。

      

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