原文在這裏:http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Symbol-Table-and-Elementary-Implementations.html
前面幾篇文章介紹了基本的排序算法,排序通常是查找的前奏操作。從本文開始介紹基本的查找算法。
在介紹查找算法,首先需要了解符號表這一抽象數據結構,本文首先介紹了什麼是符號表,以及這一抽象數據結構的的API,然後介紹了兩種簡單的符號表的實現方式。
一符號表
在開始介紹查找算法之前,我們需要定義一個名爲符號表(Symbol Table)的抽象數據結構,該數據結構類似我們再C#中使用的Dictionary,他是對具有鍵值對元素的一種抽象,每一個元素都有一個key和value,我們可以往裏面添加key,value鍵值對,也可以根據key來查找value。在現實的生活中,我們經常會遇到各種需要根據key來查找value的情況,比如DNS根據域名查找IP地址,圖書館根據索引號查找圖書等等:
爲了實現這一功能,我們定義一個抽象數據結構,然後選用合適的數據結構來實現:
public class ST<Key, Value>
ST() |
創建一個查找表對象 |
void Put(Key key, Value val) |
往集合中插入一條鍵值對記錄,如果value爲空,不添加 |
Value Get(Key key) |
根據key查找value,如果沒找到返回null |
void Delete(Key key) |
刪除鍵爲key的記錄 |
boolean Contains(Key key) |
判斷集合中是否存在鍵爲key的記錄 |
boolean IsEmpty() |
判斷查找表是否爲空 |
int Size() |
返回集合中鍵值對的個數 |
Iterable<Key> Keys() |
返回集合中所有的鍵 |
二實現
1 使用無序鏈表實現查找表
查找表的實現關鍵在於數據結構的選擇,最簡單的一種實現是使用無序鏈表來實現,每一個節點記錄key值,value值以及指向下一個記錄的對象。
如圖,當我們往鏈表中插入元素的時候,從表頭開始查找,如果找到,則更新value,否則,在表頭插入新的節點元素。
實現起來也很簡單:
public class SequentSearchSymbolTable<TKey, TValue> : SymbolTables<TKey, TValue> where TKey : IComparable<TKey>, IEquatable<TKey> { private int length = 0; Node first; private class Node { public TKey key { get; set; } public TValue value { get; set; } public Node next { get; set; } public Node(TKey key, TValue value, Node next) { this.key = key; this.value = value; this.next = next; } } public override TValue Get(TKey key) { TValue result = default(TValue); Node temp = first; while (temp != null) { if (temp.key.Equals(key)) { result = temp.value; break; } temp = temp.next; } return result; } public override void Put(TKey key, TValue value) { Node temp = first; while (temp != null) { if (temp.key.Equals(key)) { temp.value = value; return; } temp = temp.next; } first = new Node(key, value, first); length++; } .... }
分析:
從圖或者代碼中分析可知,插入的時候先要查找,如果存在則更新value,查找的時候需要從鏈表頭進行查找,所以插入和查找的平均時間複雜度均爲O(n)。那麼有沒有效率更好的方法呢,下面就介紹二分查找。
2 使用二分查找實現查找表
和採用無序鏈表實現不同,二分查找的思想是在內部維護一個按照key排好序的二維數組,每一次查找的時候,跟中間元素進行比較,如果該元素小,則繼續左半部分遞歸查找,否則繼續右半部分遞歸查找。整個實現代碼如下:
class BinarySearchSymbolTable<TKey, TValue> : SymbolTables<TKey, TValue> where TKey : IComparable<TKey>, IEquatable<TKey> { private TKey[] keys; private TValue[] values; private int length; private static readonly int INIT_CAPACITY = 2; public BinarySearchSymbolTable(int capacity) { keys = new TKey[capacity]; values = new TValue[capacity]; length = capacity; } public BinarySearchSymbolTable() : this(INIT_CAPACITY) { } /// <summary> /// 根據key查找value。 /// 首先查找key在keys中所處的位置,如果在length範圍內,且存在該位置的值等於key,則返回值 /// 否則,不存在 /// </summary> /// <param name="key"></param> /// <returns></returns> public override TValue Get(TKey key) { int i = Rank(key); if (i < length && keys[i].Equals(key)) return values[i]; else return default(TValue); } /// <summary> /// 向符號表中插入key,value鍵值對。 /// 如果存在相等的key,則直接更新value,否則將該key,value插入到合適的位置 /// 1.首先將該位置往後的元素都往後移以爲 /// 2.然後再講該元素放到爲i的位置上 /// </summary> /// <param name="key"></param> /// <param name="value"></param> public override void Put(TKey key, TValue value) { int i = Rank(key); if (i < length && keys[i].Equals(key)) { values[i] = value; return; } //如果長度相等,則擴容 if (length == keys.Length) Resize(2 * keys.Length); for (int j = length; j > i; j--) { keys[j] = keys[j - 1]; values[j] = values[j - 1]; } keys[i] = key; values[i] = value; length++; } /// <summary> /// 返回key在數組中的位置 /// </summary> /// <param name="key"></param> /// <returns></returns> private int Rank(TKey key) { int lo = 0; int hi = length - 1; while (lo <= hi) { int mid = lo + (hi - lo) / 2; if (key.CompareTo(keys[mid]) > 0) lo = mid + 1; else if (key.CompareTo(keys[mid]) < 0) hi = mid - 1; else return mid; } return lo; } 。。。 }
這裏面重點是Rank方法,我們可以看到首先獲取mid位置,然後將當前元素和mid位置元素比較,然後更新lo或者hi的位置用mid來替換,如果找到相等的,則直接返回mid,否則返回該元素在集合中應該插入的合適位置。上面是使用迭代的方式來實現的,也可以改寫爲遞歸:
private int Rank(TKey key, int lo, int hi) { if (lo >= hi) return lo; int mid = lo + (hi - lo) / 2; if (key.CompareTo(keys[mid]) > 0) return Rank(key, mid + 1, hi); else if (key.CompareTo(keys[mid]) < 0) return Rank(key, lo, hi - 1); else return mid; }
二分查找的示意圖如下:
分析:
使用有序的二維數組來實現查找表可以看出,採用二分查找只需要最多lgN+1次的比較即可找到對應元素,所以查找效率比較高。
但是對於插入元素來說,每一次插入不存在的元素,需要將該元素放到指定的位置,然後,將他後面的元素依次後移,所以平均時間複雜度O(n),對於插入來說效率仍然比較低。
三 總結
本文介紹了符號表這一抽象數據結構,然後介紹了兩種基本實現:基於無序鏈表的實現和基於有序數組的實現,兩種實現的時間複雜度如下:
可以看到,使用有序數組的二分查找法提高了符號表的查找速度,但是插入效率仍舊沒有得到提高,而且在要維護數組有序,還需要進行排序操作。這兩種實現方式簡單直觀,但是無法同時達到較高查找和插入效率。那麼有沒有一種數據結構既能夠在查找的時候有較高的效率,在插入的時候也有較好的效率呢,本文只是一個引子,後面的系列文章將會介紹二叉查找樹,平衡查找樹以及哈希表。
希望本文對您瞭解查找表的基本概念以及兩種基本實現有所幫助。