幾種常見的查詢演算法之比較
1樓：
一、順序查詢。
條件：無序或有序佇列。
原理：按順序比較每個元素，直到找到關鍵字為止。
時間複雜度：o(n)
二、二分查詢（折半查詢）
條件：有序陣列。
原理：查詢過程從陣列的中間元素開始，如果中間元素正好是要查詢的元素，則搜素過程結束；
如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在陣列大於或小於中間元素的那一半中查詢，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。
如果在某一步驟陣列為空，則代表找不到。
時間複雜度：o(logn)
三、雜湊表（雜湊表）
條件：先建立雜湊表（雜湊表）
原理：根據鍵值方式(key value)進行查詢，通過雜湊函式，定位資料元素。
時間複雜度：幾乎是o(1)，取決於產生衝突的多少。
2樓：網友
二分法平均查詢效率是o(logn)，但是需要陣列是排序的。如果沒有排過序，就只好先用o（nlogn)的預處理為它排個序了。而且它的插入比較困難，經常需要移動整個陣列，所以動態的情況下比較慢。
雜湊查詢理想的插入和查詢效率是o(1)，但條件是需要找到乙個良好的雜湊函式，使得分配較為平均。另外，雜湊表需要較大的空間，至少要比o(n)大幾倍，否則產生衝突的概率很高。
二叉排序樹查詢也是o(logn)的，關鍵是插入值時需要做一些處理使得它較為平衡（否則容易出現輕重的不平衡，查詢效率最壞會降到o(n)），而且寫起來稍微麻煩一些，具體的演算法你可以隨便找一本介紹資料結構的書看看。當然，如果你用的是c語言，直接利用它的庫型別map、multimap就可以了，它是用紅黑樹實現的，理論上插入、查詢時間都是o(logn)，很方便，不過一般會比自己實現的二叉平衡樹稍微慢一些。
含五個節點元素值均不相同的二叉搜尋樹有幾種
3樓：網友
bst樹5個元素均不相同，那麼一定能對他們從小到大排序，那麼元素的位置都是相對固定的，假如從小到大設為1,2,3,4,5號結點，那麼3號位置一定是根，1,2是3號的左子樹，4,5是3號的右子樹，1,2有兩種排法，4,5也有兩種排法，那有2*2=4種排法，所以含五個節點元素值均不相同的二叉搜尋樹有4種。
這個給你參考，假如行儲存優先，address(a[2][2]) address(a[0][0]) 2*n + 3)-1,所以676=644 + 2n +3-1,n= 15,所以元素有15列。
address(a[4][5])=address(a[0][0]) 4*n+6)-1 =644+66-1=709
假如列儲存優先，address(a[2][2]) address(a[0][0]) 2*m + 3)-1
m=15行，所以address(a[4][5])=address(a[0][0]) 4*m+6)-1 =644+66-1=709
4樓：
答案怎麼是42種？
我想了下 ，其實ls考慮的情況未免太少了。
1-5任何乙個數都可能成為根節點，這時候就要分情況考慮。
當跟節點是1時有14種情況。
當根節點是2時有5中情況。
3時是4種。
4和2對稱，5和1對稱。
故總共有 （14+5）*2+4=42種。
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