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## 一.顺序查找
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**1.1 思路**：这是最简单的算法，从头开始遍历每个元素，并将每个元素与查找元素比较，如果一致则返回。
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**1.2 时间复杂度**: O(N)
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**1.3 空间复杂度**: O(1)
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**1.4 代码**：
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public int search(int[] array, int num) {
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if(array == null || array.length == 0) {
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return -1;
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}
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for(int i = 0; i < array.length; i++) {
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if (array[i] == num) {
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return i;
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}
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}
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return -1;
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}
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## 二.二分查找
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**2.1 思路**：二分查找前提是查找的数组是有序的，利用数据有序的特性提高查找性能。首先与数组中间位置的值比较，如果查找值大于中间位置值，则对数组右边以相同的思路查找，否则在左边以相同方式查找。这种方式使得每次查找范围变为原来的1/2.
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**2.2 时间复杂度**：O(log2n)
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**2.3 空间复杂度**: O(1)
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public int halfSearch(int[] array, int num) {
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if(array == null || array.length == 0) {
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return -1;
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}
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int lo = 0, hi = array.length-1;
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while(lo <= hi) {
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int mid = (lo + hi) >> 2;
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if (array[mid] == num) {
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return mid;
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} else if (array[mid] < num) {
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hi = mid -1;
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} else {
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lo = mid + 1;
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}
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}
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return -1;
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}
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## 三. 变种二分查找
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http://www.cr173.com/html/20428_1.html
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## 四. hash 算法
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**4.1 思想**：哈希表是根据设定的**哈希函数H(key)**和**处理冲突方法**将一组关键字映射到一个有限的地址区间上，并将关键字对应的值存储在该地址空间，可以通过关键字快速获取对应的值，这种表称为哈希表或散列，所得存储位置称为哈希地址或散列地址。作为线性数据结构与表格和队列等相比，哈希表无疑是查找速度比较快的一种。
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**4.2 查找复杂度:** O(1)
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**4.3 哈希函数**：
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1. **直接寻址法**：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a?key + b，其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数）
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2. **数字分析法**：因此数字分析法就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。比如一组员工的出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同，这样的话，出现冲突的几率就会很大，但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大，如果用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显降低。
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3. **平方取中法**：取关键字平方后的中间几位作为散列地址
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4. **折叠法**：将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。
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5. **除留余数法**：取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p, p<=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生同义词。
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**4.4 hash冲突及解决**
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hash冲突在所难免，解决冲突是一个复杂问题。冲突主要取决于：
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（1）与散列函数有关，一个好的散列函数的值应尽可能平均分布。
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（2）与解决冲突的哈希冲突函数有关。
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（3）与负载因子的大小。太大不一定就好，而且浪费空间严重，负载因子和散列函数是联动的。
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解决冲突的办法：
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（1）**开放定址法**：线性探查法、平方探查法、伪随机序列法、双哈希函数法。
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（2) **拉链法**：把所有同义词，即hash值相同的记录，用单链表连接起来。
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**4.5 应用：**
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1.字符串哈希
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2.加密哈希
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3.几何哈希
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4.布隆过滤器
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**4.6 不足：**获取有序序列复杂度高
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参考：
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http://www.tuicool.com/articles/RnErui
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## 五.二叉树搜索树
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#### 5.1 思想
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二叉查找树（Binary Search Tree），也称有序二叉树（ordered binary tree）,排序二叉树（sorted binary tree），是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：
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1.若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
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2.若任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
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3.任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树。
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4.没有键值相等的节点（no duplicate nodes）。
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复杂度: 插入和查找的时间复杂度均为O(logN), 最坏为O(N)
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#### 5.2 插入
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1. 如果当前结点是null，则创建新结点返回。
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2. 如果插入结点比当前结点值大，则插入其右孩子结点中。
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3. 如果插入结点比当前结点值小，则插入其左孩子结点中。
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**复杂度**: 平均 O(logn) 最坏O(n)
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**代码:**
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public Tree insert(Tree root, int val) {
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if (root == null) {
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return new Tree(val);
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}
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if (val == root.val) {
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return root;
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} else if (val > root.val) {
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root.right = insert(root.right, val);
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} else {
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root.left = insert(root.left, val);
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}
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return root;
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}
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### 5.3 查找
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#### 5.3.1 某个值
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**思想**:查找方式有点类型二分查找方法，知识这里采用的树结构进行存储。首先与根结点进行判断:
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1. 如果当前结点为null，则直接放回Null。
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2. 如果当前结点值与查找值相同则返回当前结点.
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3. 如果当前结点值小余查找值，则递归地到当前结点的右孩子查找
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4. 如果当前结点值大于查找值，则递归地到当前结点的左孩子查找。
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**时间复杂度**: 平均O(logn) 最坏O(n)
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public Tree search(Tree root, int val) {
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if(root == null) {
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return null;
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}
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if(root.val == val) {
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return root;
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} else if(root.val > val) {
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return search(root.left, val);
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} else {
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return search(root.right, val);
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}
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}
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####5.3.2 查找最小值
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**思想**:根据二叉搜索树的特点，最小结点都是在最左结点上或者如果根结点无左孩子便是其本身.
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public Tree min(Tree root) {
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if(root == null) {
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return null;
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}
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if (root.left != null) {
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return min(root.left);
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}
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return root;
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}
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#### 5.3.2 查找最大结点
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**思想**: 同最小结点。
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public Tree max(Tree root) {
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if(root == null) {
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return null;
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}
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if (root.right != null) {
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return max(root.right);
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}
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return root;
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}
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### 5.4 删除
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#### 5.4.1 删除最小结点
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**思想:**找到根结点最左结点，如果其不存在右孩子则直接删除，否则用右孩子替换最左结点。需要注意的是根结点可能为null和不存在做孩子的情况。
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public Tree deleteMin(Tree root) {
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if(root == null) {
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return null;
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}
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if(root.left != null) {
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root.left = deleteMin(root.left);
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} else if (root.right != null) {
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return root.right;
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}
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return null;
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}
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### 5.4.2 删除最大结点
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**思想:** 与删除最小结点类型，根据二叉搜索树的特性，最大结点是根结点的最右孩子。所以只要找到最右孩子结点，其存在左结点的话就用左结点替换否则直接删除.
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public Tree deleteMax(Tree root) {
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if(root == null) {
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return null;
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}
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if(root.right != null) {
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root.right = deleteMax(root.right);
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} else if(root.left != null) {
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return root.left;
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}
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return null;
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}
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### 5.4.3 删除某个结点
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**思想:**要删除一个结点首先需要找到该结点的位置，采用上面的查找方式进行查找。找到结点后就是删除的问题的，可以按照下面的策略进行删除。
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1. 如果一个结点无做孩子和右孩子，那么就可以直接删除
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2. 如果只存在一个孩子结点，则用孩子结点替换。
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3. 如果存在两个孩子结点，那么可以用其左孩子最大的结点或右孩子最小结点替换，并删除最左孩子结点或最右孩子结点.
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public Tree delete(Tree root, int val) {
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if(root == null) {
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return null;
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}
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if(root.val == val) {
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if(root.left == null && root.right == null) {
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return null;
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} else if(root.left!= null && root.right != null) {
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Tree leftBig = max(root.left);
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root.val = leftBig.val;
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root.left = delete(root.left, leftBig.val);
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} else if(root.left != null){
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return root.left;
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} else {
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return root.right;
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}
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} else if(root.val < val) {
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root.right = delete(root.right, val);
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} else {
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root.left = delete(root.left, val);
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}
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return root;
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}
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参考: http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2013/03/17/2962290.html
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http://blog.jobbole.com/79305/
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#### 5.5 相关的算法题
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**剑指offer**:
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## 6. AVL查找树
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### 6.1 思想
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二叉树查找树在插入时没有对二叉树的深度和结构做一个调整，使得叶子结点深度不一，在查找时深度越深的结点时间复杂度越高。为了改进查找的时间时间复杂度，于是出现了平衡二叉树(AVL).**平衡二叉树使得每个结点的左结点和右结点的深度差不超过1.**
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### 6.2 查找
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查找与二叉查找树一样。
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### 6.3 插入
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当在AVL中插入新的结点时，需要根据实际情况对AVL中的某些结点做单旋转或双旋转操作，单旋转表示做一次顺时针或逆时针的旋转操作，而双旋转则做两次单旋转操作（先顺时针后逆时针，或者先逆时针后顺时针），单旋转发生在LL型插入和RR型插入，而双旋转则发生在LR型插入和RL型插入。以下的失去平衡点都指的是离插入点最近的那个失去平衡的结点。
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LL型：插入点位于失去平衡点的左孩子的左子树上；
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RR型：插入点位于失去平衡点的右孩子的右子树上；
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LR型：插入点位于失去平衡点的左孩子的右子树上；
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||
RR型：插入点位于失去平衡点的右孩子的左子树上。
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**插入思路**
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和二叉搜索树的插入一样，首先在树中找到对应的位置然后插入，接着自底向上向根节点折回，于在插入期间成为不平衡的所有节点上进行旋转来完成。因为折回到根节点的路途上最多有 1.5 乘 log n 个节点，而每次AVL 旋转都耗费恒定的时间，插入处理在整体上耗费 O(log n) 时间。
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具体插入过程如下:
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1. 如果当前结点为空，创建新结点返回.
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2. 如果当前结点值和插入值相同，不做处理返回。
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3. 如果插入值大于当前结点则插入到右其右孩子结点中。插入完成后比较左右孩子结点进行判断树是否失去平衡。如果是判断属于那种类型(RR, RL),并响应的旋转。最后更新当前结点的深度(孩子结点的最大深度加1，默认null深度为-1)。
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4. 否则插入到其做孩子上。 同样比较左右孩子的深度判断是否平衡，对于失去平衡的情况下做出调整。
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private AvlNode<AnyType> insert(AnyType x, AvlNode<AnyType> t) {
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if (t == null)
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return new AvlNode<AnyType>(x, null, null);
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int compareResult = myCompare(x, t.element);
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if (compareResult < 0) {
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t.left = insert(x, t.left);
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if (height(t.left) - height(t.right) == 2) {
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if (myCompare(x, t.left.element) < 0) //左左情况
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t = rotateWithLeftChild(t);
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else //左右情况
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t = doubleWithLeftChild(t);
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}
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} else if (compareResult > 0) {
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t.right = insert(x, t.right);
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if (height(t.right) - height(t.left) == 2) {
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||
if (myCompare(x, t.right.element) < 0) //右左情况
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t = doubleWithRightChild(t);
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else //右右情况
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t = rotateWithRightChild(t);
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}
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}
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//完了之后更新height值
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t.height = Math.max(height(t.left), height(t.right)) + 1;
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return t;
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}
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### 6.4 删除
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从AVL树中删除可以通过把要删除的节点向下旋转成一个叶子节点，接着直接剪除这个叶子节点来完成。因为在旋转成叶子节点期间最多有 log n个节点被旋转，而每次 AVL 旋转耗费恒定的时间，删除处理在整体上耗费 O(log n) 时间。
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a.当被删除节点n是叶子节点，直接删除
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b.当被删除节点n只有一个孩子，删除n，用孩子替代该节点的位置
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c.当被删除结点n存在左右孩子时，真正的删除点应该是n的中序遍在前驱，或者说是左子树最大的节点，之后n的值替换为真正删除点的值。这就把c归结为a，b的问题。
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从删除的结点处自低向上向根结点折回，根据当前结点的左右孩子深度判断是否平衡，如果不平衡则按选择规则进行旋转。最后更新当前结点深度，如此递归折回到根结点。
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http://blog.csdn.net/xiaofan086/article/details/8294382
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http://blog.csdn.net/liyong199012/article/details/29219261
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http://www.mamicode.com/info-detail-90162.html
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## 七. B-树（B树）
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#### 7.1 定义
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B-树是一种平衡的多路查找树，它在文件系统中很有用。
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定义：一棵m 阶的B-树，或者为空树，或为满足下列特性的m 叉树：
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⑴树中每个结点至多有m 棵子树；
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⑵若根结点不是叶子结点，则至少有两棵子树；
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⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有⎡m/2⎤ 棵子树；
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⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据：（n，A0，K1，A1，K2，…，Kn，An）
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其中：Ki（i=1,2,…,n）为关键码，且Ki< Ki+1，Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n)，且指针Ai-1 所指子树中所有结点的关键码均小于Ki (i=1,2,…,n)，An 所指子树中所有结点的关键码均大于Kn， ⎡m/2⎤ −1 ≤ n ≤m −1 ，n 为关键码的个数。
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⑸所有的叶子结点都出现在同一层次上，并且不带信息（可以看作是外部结点或查找失败的结点，实际上这些结点不存在，指向这些结点的指针为空
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#### 7.2 查找
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B-树的查找是由两个基本操作交叉进行的过程，即
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⑴在B-树上找结点； ⑵在结点中找关键码。
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由于，通常B-树是存储在外存上的，操作⑴就是通过指针在磁盘相对定位，将结点信息读入内存，之后，再对结点中的关键码有序表进行顺序查找或折半查找。因为，在磁盘上读取结点信息比在内存中进行关键码查找耗时多，每次向下搜索一层都需要从内存中加载磁盘信息，B-树的层次树是决定B-树查找效率的首要因素。
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#### 7.2 插入
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1.插入
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在B-树上插入关键码与在二叉排序树上插入结点不同，关键码的插入不是在叶结点上
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进行的，而是在最底层的某个非终端结点中添加一个关键码，若该结点上关键码个数不超过m-1 个，则可直接插入到该结点上；否则，该结点上关键码个数至少达到m 个，因而使该结点的子树超过了m棵，这与B-树定义不符。所以要进行调整，即结点的“分裂”。方法为：关键码加入结点后，将结点中的关键码分成三部分，使得前后两部分关键码个数个结点将其插入到父结点中。若插入父结点而使父结点中关键码个数超过m-1，则父结点继续分裂，直到插入某个父结点，其关键码个数小于m。可见，B-树是从底向上生长的。
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#### 7.3 删除
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分两种情况：
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(1)删除最底层结点中关键码
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a)若结点中关键码个数大于⎡m / 2⎤ -1，直接删去。
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b)否则除余项与左兄弟(无左兄弟，则找左兄弟)项数之和大于等于2( -1) 就与它
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们父结点中的有关项一起重新分配
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(2)删除为非底层结点中关键码
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若所删除关键码非底层结点中的Ki，则可以指针Ai 所指子树中的最小关键码X 替代
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Ki，然后，再删除关键码X，直到这个X 在最底层结点上，即转为(1)的情形
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#### 7.2 B-树的特性：
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1.关键字集合分布在整颗树中；
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2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；
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3.搜索有可能在非叶子结点结束；
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4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；
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5.自动层次控制；
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http://c.biancheng.net/cpp/html/1028.html
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## 八. B+树
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#### 8.1 定义
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⑴有n 棵子树的结点中含有n 个关键码；
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⑵所有的叶子结点中包含了全部关键码的信息，及指向含有这些关键码记录的指针，且
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叶子结点本身依关键码的大小自小而大的顺序链接。
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⑶所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含有其子树根结点中最大（或最小）关键码。
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#### 8.2 B+的特性
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1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；
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||
2.不可能在非叶子结点命中；
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3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；
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||
4.更适合文件索引系统；
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#### 8.3 操作
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1)查找操作
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对B+树可以进行两种查找运算：
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a.从最小关键字起顺序查找；
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b.从根结点开始，进行随机查找。
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在查找时，若非终端结点上的剧组机等于给定值，并不终止，而是继续向下直到叶子结点。因此，在B+树中，不管查找成功与否，每次查找都是走了一条从根到叶子结点的路径。其余同B-树的查找类似。
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||
2).插入操作
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||
B+树的插入与B树的插入过程类似。不同的是B+树在叶结点上进行，如果叶结点中的关键码个数超过m，就必须分裂成关键码数目大致相同的两个结点，并保证上层结点中有这两个结点的最大关键码。(算法见百度百科)
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||
3)删除操作
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B+树的删除也仅在叶子结点进行，当叶子结点中的最大关键字被删除时，其在非终端结点中的值可以作为一个“分界关键字”存在。若因删除而使结点中关键字的个数少于m/2 （m/2结果取上界，如5/2结果为3）时，其和兄弟结点的合并过程亦和B-树类似。
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### 7.2 B+树和B-树最大的不同点：
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1).B-树的关键字和记录是放在一起的，叶子节点可以看作外部节点，不包含任何信息；B+树的非叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引，记录只放在叶子节点中。
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2).在B-树中，越靠近根节点的记录查找时间越快，只要找到关键字即可确定记录的存在；而B+树中每个记录的查找时间基本是一样的，都需要从根节点走到叶子节点，而且在叶子节点中还要再比较关键字。从这个角度看B-树的性能好像要比B+树好，而在实际应用中却是B+树的性能要好些。因为B+树的非叶子节点不存放实际的数据，这样每个节点可容纳的元素个数比B-树多，树高比B-树小，这样带来的好处是减少磁盘访问次数。尽管B+树找到一个记录所需的比较次数要比B-树多，但是一次磁盘访问的时间相当于成百上千次内存比较的时间，因此实际中B+树的性能可能还会好些，而且B+树的叶子节点使用指针连接在一起，方便顺序遍历(例如查看一个目录下的所有文件，一个表中的所有记录等)，这也是很多数据库和文件系统使用B+树的缘故。
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||
3）B+树支持range-query非常方便，而B树不支持。这是数据库选用B+树的最主要原因
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||
http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/25/2608880.html
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http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142/
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## 8. 红黑树
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#### 思想
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红黑树，一种二叉查找树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是Red或Black。通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍，因而是接近平衡的。
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#### 特性
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性质1. 节点是红色或黑色。
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性质2. 根是黑色。
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性质3. 所有叶子都是黑色（叶子是NIL节点）。
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性质4. 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
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性质5. 从任一节点到其每个叶子的所有简单路径 都包含相同数目的黑色节点。
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#### 插入
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II、红黑树插入的几种情况：
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情况1，z的叔叔y是红色的。
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情况2：z的叔叔y是黑色的，且z是右孩子
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情况3：z的叔叔y是黑色的，且z是左孩子
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#### 删除
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III、红黑树删除的几种情况。
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情况1：x的兄弟w是红色的。
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情况2：x的兄弟w是黑色的，且w的俩个孩子都是黑色的。
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情况3：x的兄弟w是黑色的，且w的左孩子是红色，w的右孩子是黑色。
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情况4：x的兄弟w是黑色的，且w的右孩子是红色的。
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http://www.cnblogs.com/daoluanxiaozi/p/3340382.html
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#### 红黑树和AVL树的比较：
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红黑树：
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(1)并不追求“完全平衡”——它只要求部分地达到平衡要求，降低了对旋转的要求，从而提高了性能。红黑树能够以O(log2 n) 的时间复杂度进行搜索、插入、删除操作。
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(2)此外，由于它的设计，任何不平衡都会在三次旋转之内解决。红黑树能够给我们一个比较“便宜”的解决方案。红黑树的算法时间复杂度和AVL相同，但统计性能比AVL树更高。
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AVL树：
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(1)它的左子树和右子树都是AVL树，左子树和右子树的高度差不能超过;
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(2) 查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O(log n),增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树;
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(3)一棵n个结点的AVL树的其高度保持在0(log2(n)),不会超过3/2log2(n+1)
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一棵n个结点的AVL树的平均搜索长度保持在0(log2(n)).
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一棵n个结点的AVL树删除一个结点做平衡化旋转所需要的时间为0(log2(n)).
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## 哈夫曼树。
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