查找算法

折半查找，也称为二分查找，是一种针对已排序数组或列表的高效查找算法。该算法的核心思想是将目标元素与数组中间元素进行比较。 如果目标元素等于中间元素，则返回中间元素的下标。 如果目标元素小于中间元素，则在数组左半部分继续查找。 如果目标元素大于中间元素，则在数组右半部分继续查找。 不断重复上述过程，直至找到目标元素或搜索范围为空。折半查找的时间复杂度为 O(log n)，其中 n 代表数组长度。相较于线性查找和冒泡排序等算法，折半查找的效率更高。然而，折半查找算法的使用前提是数组必须有序，否则无法应用该算法。

本实验报告基于李春葆教授的《数据结构与算法》课程，着重探讨两种典型查找算法——二分查找和分块索引查找的实际应用。通过对这两种算法的代码实现和性能分析，深入理解其工作原理和适用场景，并比较其优缺点。

回顾了在有根、带标记和有序树中基于两棵树的公共子树查找算法及其历史背景。文章将公共子树查找问题分为三大类，并详细探讨了每类算法的代表性方法。特别地，结合数据挖掘领域的枚举树技术，提出了一种新的公共子树查找算法思路。最后，文章比较了各算法的效率，并深入分析了公共子树研究的现状和未来发展方向。

MATLAB 符号变量查找 在 MATLAB 中，findsym 函数可以用于查找符号表达式中的符号变量。 函数语法 findsym(expr)：列出符号表达式 expr 中的所有符号变量，按字母顺序排序。 findsym(expr, N)：列出 expr 中离 x 最近的 N 个符号变量，按距离排序。 注意：常量 pi 和 j 不被视为符号变量。 距离判定 如果表达式中存在多个符号变量与 x 的距离相等，则 ASCII 码值较大的符号变量优先输出。

我偶然发现了元胞自动机（CA），并相信我们可以利用它。元胞自动机是一种用于重复计算的小型基本模型，适用于查找质数的算法。它遵循边界条件并执行特定规则，可生成复杂模型或所需数值。与一维CA类似，下一步细胞的状态取决于邻居的状态，这种迭代过程可以产生多达265种可能状态。我探索了CA理论的应用，并发现了一些有趣的应用场景，如人口迁移模拟、植物遗传学和生物突变模拟等。简单的规则可以建立复杂的模型，这些模型可以用计算机重复计算。类似于能够模拟运输流的法令184，我编写了一个简单的代码来验证其可行性，结果显示，经过7次迭代后，汽车以相同速度无阻碍地行驶在道路上，这符合人们的直觉。这种简单而有效的方法具有解决实际运输系统问题的巨大潜力。程序的效率在于离散的时间。后来我意识到，尽管我们可以继续前进，但是回溯很困难。例如，我们可以找到100以内的质数，但使用CA算法如何找到下一个质数，以及确定相应的规则和初始值。编码后，我们需要解码。我认为可以利用类似于数字电路中使用的卡诺图工具来解决这些问题。

Java经典笔试算法详解与代码：二分查找.zip

精心整理的 SQL 学习资源，方便开发人员和数据库管理员快速查找和使用，提升效率。

这份资源提供了一系列数据结构课程设计中关于查找算法的实例。

给定整数数组nums，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。示例1：输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长递增子序列是[2,3,7,101]，因此长度为4。

开始时，程序会要求输入节点数量，并生成一个在空间中分布的图形，节点之间带有时间延迟。接着，根据维基百科链接中的理论解释，使用距离向量路由算法计算从源节点到目的节点的最短路径。