查找在我們平時的使用中是非常頻繁的，查找的算法也比較多。查找算法的優劣將影響到計算機的使用效率，應根據應用場合選擇相應的查找算法。
常見的查找方法有順序查找、折半查找、分塊查找、Hash表查找等等。效率最高，應用較多的是哈希表查找，我們也是重點學習，但是別的查找我們也要知道怎麼應用。
一．查找方法
1.順序查找
應用：順序查找適合於存儲結構爲順序存儲或鏈接存儲的線性表，最基本的查找技術。
基本思想：順序查找也稱爲線形查找，屬於無序查找算法。從數據結構線形表的一端開始，順序掃描，依次將掃描到的結點關鍵字與給定值k相比較，若相等則表示查找成功；若掃描結束仍沒有找到關鍵字等於k的結點，表示查找失敗。
順序查找的時間複雜度爲：O(n)。
明顯順序表的查找是非常費時的，在順序查找的基礎上進行優化就有了二分查找。
2.二分查找（折半查找）
應用：折半查找的前提條件是需要有序表順序存儲，對於靜態查找表，一次排序後不再變化，折半查找能得到不錯的效率。但對於需要頻繁執行插入或刪除操作的數據集來說，維護有序的排序會帶來不小的工作量，那就不建議使用。
說明：元素必須是有序的，如果是無序的則要先進行排序操作。
基本思想：也稱爲是折半查找，屬於有序查找算法。用給定值k先與中間結點的關鍵字比較，中間結點把線形表分成兩個子表，若相等則查找成功；若不相等，再根據k與該中間結點關鍵字的比較結果確定下一步查找哪個子表，這樣遞歸進行，直到查找到或查找結束髮現表中沒有這樣的結點。
簡單理解其實就像電視中的看物品猜價格，先取個值，然後說大了小了，然後逐漸縮小範圍，得到最後的物品價格。
複雜度分析：最壞情況下，關鍵詞比較次數爲log2(n+1)，且期望時間複雜度爲O(log2n)；
例：
3.分塊查找
說明：分塊查找又稱索引順序查找，它是順序查找的一種改進方法。在塊內還能再使用折半查找，方法是靈活的。
算法思想：將n個數據元素"按塊有序"劃分爲m塊（m ≤ n）。每一塊中的結點不必有序，但塊與塊之間必須"按塊有序"；即第1塊中任一元素的關鍵字都必須小於第2塊中任一元素的關鍵字；而第2塊中任一元素又都必須小於第3塊中的任一元素，……
算法流程：
step1 先選取各塊中的最大關鍵字構成一個索引表；
step2 查找分兩個部分：先對索引表進行二分查找或順序查找，以確定待查記錄在哪一塊中；然後，在已確定的塊中用順序法進行查找。
4.哈希表查找（效率高）
我們的重點來啦，哈希表查找，它的效率是比較高，應用的也比較多。
"直接定址"與"解決衝突"是哈希表的兩大特點
Hash是一種典型以空間換時間的算法
那麼哈希函數到底是什麼呢？
官方話語太難理解了，簡單說，我們通過一些算法和公式，得到許多的虛擬地址，我們查找的時候，只需要相同的公式就能找到該元素。但是有個問題就是不同元素通過一個公式計算的地址可能相同，就產生了“衝突”。
算法流程：
- hash函數的選取
- 用給定的哈希函數構造哈希表
- 根據選擇的衝突處理方法解決地址衝突
- 在哈希表的基礎上執行哈希查找
那麼我們的疑問就來了？哈希函數怎麼選？衝突怎麼解決？
直接舉個例子，例子講完了，所有的一些零碎的概念就能串起來了。
例：
k={23，34，14，38，46，16，68，15，07，31，26};
我們要存儲這麼一串數據，他的記錄數也就存儲個數n=11;那麼我們怎麼存呢，就需要構造一個hash函數。
常用的構造hash函數的方法有很多，直接地址法，平方取中法，疊加法，隨機函數法
保留除數法，用的最多的是保留除數法，那麼我們就選擇這個方法。
那麼什麼是保留除數法？
又稱質數除餘法，設Hash表空間長度爲m，選取一個不大於m的最大質數p，令： H(key)=key%p。質數的選取（越大越好）
有了公式，但是我們的空間長度m和質數p我們都不知道。
m的選取涉及到一個概念表的裝填因子α。
α=n/m，其中m爲表長，n爲表中記錄（存儲）個數。一般α在0.7～0.8之間，使表保持一定的空閒餘量，以減少衝突和聚積現象
根據存儲個數，得到M，根據m又可以得到質數p。
令裝填因子α=0.75，取表長m= én/αù =15。
用“保留餘數法”選取Hash函數（p=13）： H(key)=key%13
根據這個公式我們就可以得到地址了，然後將數據存到指定的位置，但是這時候問題就來了，不同的數據卻計算出了相同的地址，也就是產生了衝突。
那麼怎麼解決衝突？
這裏主要用了兩種方法一個是開放地址法，一個是鏈地址的方法。
開放地址法：
Hi=(H(key)+di)%m
原來hash函數基礎上，在它的附近找空間。
但是出現一直衝突就聚集了，這種方法就不太靈了。
那就用鏈地址的方法
鏈地址法解決衝突的優點：無聚積現象；刪除表中記錄容易實現
那麼一個完整的hash表的建立過程就完成了。
特殊說明：
哈希表是一個在時間和空間上做出權衡的經典例子。如果沒有內存限制，那麼可以直接將鍵作爲數組的索引。那麼所有的查找時間複雜度爲O(1)；如果沒有時間限制，那麼我們可以使用無序數組並進行順序查找，這樣只需要很少的內存。哈希表使用了適度的時間和空間來在這兩個極端之間找到了平衡。只需要調整哈希函數算法即可在時間和空間上做出取捨。
Hash是一種典型以空間換時間的算法