查找在我们平时的使用中是非常频繁的，查找的算法也比较多。查找算法的优劣将影响到计算机的使用效率，应根据应用场合选择相应的查找算法。
常见的查找方法有顺序查找、折半查找、分块查找、Hash表查找等等。效率最高，应用较多的是哈希表查找，我们也是重点学习，但是别的查找我们也要知道怎么应用。
一．查找方法
1.顺序查找
应用：顺序查找适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表，最基本的查找技术。
基本思想：顺序查找也称为线形查找，属于无序查找算法。从数据结构线形表的一端开始，顺序扫描，依次将扫描到的结点关键字与给定值k相比较，若相等则表示查找成功；若扫描结束仍没有找到关键字等于k的结点，表示查找失败。
顺序查找的时间复杂度为：O(n)。
明显顺序表的查找是非常费时的，在顺序查找的基础上进行优化就有了二分查找。
2.二分查找（折半查找）
应用：折半查找的前提条件是需要有序表顺序存储，对于静态查找表，一次排序后不再变化，折半查找能得到不错的效率。但对于需要频繁执行插入或删除操作的数据集来说，维护有序的排序会带来不小的工作量，那就不建议使用。
说明：元素必须是有序的，如果是无序的则要先进行排序操作。
基本思想：也称为是折半查找，属于有序查找算法。用给定值k先与中间结点的关键字比较，中间结点把线形表分成两个子表，若相等则查找成功；若不相等，再根据k与该中间结点关键字的比较结果确定下一步查找哪个子表，这样递归进行，直到查找到或查找结束发现表中没有这样的结点。
简单理解其实就像电视中的看物品猜价格，先取个值，然后说大了小了，然后逐渐缩小范围，得到最后的物品价格。
复杂度分析：最坏情况下，关键词比较次数为log2(n+1)，且期望时间复杂度为O(log2n)；
例：
3.分块查找
说明：分块查找又称索引顺序查找，它是顺序查找的一种改进方法。在块内还能再使用折半查找，方法是灵活的。
算法思想：将n个数据元素"按块有序"划分为m块（m ≤ n）。每一块中的结点不必有序，但块与块之间必须"按块有序"；即第1块中任一元素的关键字都必须小于第2块中任一元素的关键字；而第2块中任一元素又都必须小于第3块中的任一元素，……
算法流程：
step1 先选取各块中的最大关键字构成一个索引表；
step2 查找分两个部分：先对索引表进行二分查找或顺序查找，以确定待查记录在哪一块中；然后，在已确定的块中用顺序法进行查找。
4.哈希表查找（效率高）
我们的重点来啦，哈希表查找，它的效率是比较高，应用的也比较多。
"直接定址"与"解决冲突"是哈希表的两大特点
Hash是一种典型以空间换时间的算法
那么哈希函数到底是什么呢？
官方话语太难理解了，简单说，我们通过一些算法和公式，得到许多的虚拟地址，我们查找的时候，只需要相同的公式就能找到该元素。但是有个问题就是不同元素通过一个公式计算的地址可能相同，就产生了“冲突”。
算法流程：
- hash函数的选取
- 用给定的哈希函数构造哈希表
- 根据选择的冲突处理方法解决地址冲突
- 在哈希表的基础上执行哈希查找
那么我们的疑问就来了？哈希函数怎么选？冲突怎么解决？
直接举个例子，例子讲完了，所有的一些零碎的概念就能串起来了。
例：
k={23，34，14，38，46，16，68，15，07，31，26};
我们要存储这么一串数据，他的记录数也就存储个数n=11;那么我们怎么存呢，就需要构造一个hash函数。
常用的构造hash函数的方法有很多，直接地址法，平方取中法，叠加法，随机函数法
保留除数法，用的最多的是保留除数法，那么我们就选择这个方法。
那么什么是保留除数法？
又称质数除余法，设Hash表空间长度为m，选取一个不大于m的最大质数p，令： H(key)=key%p。质数的选取（越大越好）
有了公式，但是我们的空间长度m和质数p我们都不知道。
m的选取涉及到一个概念表的装填因子α。
α=n/m，其中m为表长，n为表中记录（存储）个数。一般α在0.7～0.8之间，使表保持一定的空闲余量，以减少冲突和聚积现象
根据存储个数，得到M，根据m又可以得到质数p。
令装填因子α=0.75，取表长m= én/αù =15。
用“保留余数法”选取Hash函数（p=13）： H(key)=key%13
根据这个公式我们就可以得到地址了，然后将数据存到指定的位置，但是这时候问题就来了，不同的数据却计算出了相同的地址，也就是产生了冲突。
那么怎么解决冲突？
这里主要用了两种方法一个是开放地址法，一个是链地址的方法。
开放地址法：
Hi=(H(key)+di)%m
原来hash函数基础上，在它的附近找空间。
但是出现一直冲突就聚集了，这种方法就不太灵了。
那就用链地址的方法
链地址法解决冲突的优点：无聚积现象；删除表中记录容易实现
那么一个完整的hash表的建立过程就完成了。
特殊说明：
哈希表是一个在时间和空间上做出权衡的经典例子。如果没有内存限制，那么可以直接将键作为数组的索引。那么所有的查找时间复杂度为O(1)；如果没有时间限制，那么我们可以使用无序数组并进行顺序查找，这样只需要很少的内存。哈希表使用了适度的时间和空间来在这两个极端之间找到了平衡。只需要调整哈希函数算法即可在时间和空间上做出取舍。
Hash是一种典型以空间换时间的算法