在日常的算法中，查找是一个经常涉及到的话题，而如何提高查找的速度，也是很多程序员、软件研究的话题。
先看一个例子。
有这样一个数据类型 S ：
学生姓名（name），性别(sex)，年龄(age)。。。，
现在假设有这样一个需求;
文件A、B中分别存放大量 S 的记录，需要将A、B中重复的记录去掉。
我们用c代码来演示今天的话题：
typedef struct tagSTUDENT
{
char *name ;
bool bSex ;
int age ;
…
} S ;
对于这样一个问题，简单的做法应该是如下：
A 中读取记录，保存到一个链表（指针链表，数组链表都可以）ListA中，B中读取记录，保存到ListB中，然后用两重循环来实现查找：
int i ,j;
int nCountA = ListA.GetCount() ;
int nCountB = ListB.GetCount() ;
for (i=0; i < nCountA ;i++)
{
S *pA = (S*)ListA.GetAt(i) ;
for (j=0; j< nCountB ;j++)
{
S *pB = (S*)ListB.GetAt(j) ;
//比较，匹配
if (strcmp(pA->name, pB->name) == 0)
{
ListA.DeleteAt(i) ;
ListB.DeleteAt(j) ;
i — ;
nCountB — ;
nCountA– ;
break ;
}
}
}
假设比较匹配使用的是strcmp类似的算法，时间复杂度为O(m)，
这样的算法，时间复杂度为 O(n1*n2*m)，空间复杂度为 O(n1)+O(n2)。
n1为ListA大小，n2为ListB大小，m为姓名长度。
下面，我们来对这个算法优化。
首先我们在这里讨论，使用指针链表好还是数组链表好。
指针链表的优点在于插入，删除快，但定位慢。
数组链表的优点在于定位块，插入，删除，很慢。
第一感觉应该是指针链表会比较好，确实，我们在匹配过程中可以找到一个重复数据就删除，这样确实会比较方便。
其实，在这个地方，使用数组链表优势会更大。
我们分析一下指针链表和数组链表插入的原理。
链表指针每次插入的时候，直接在尾指针处插入一个新数据，时间复杂度为O(1)，不讨论其他细微的开销。
数组插入缓慢的原因，是因为，如果插入的数据不是最后一个，就需要把插入点之后的数据全部向后移动一个位置；删除也是一样的，时间复杂度为O（n）。但是，如果插入的数据是插入到末尾的话，那么这种弊端就不存在。相反，插入，删除，还会变的很快。这就如同链表的尾指针一样，可以达到O（1）时间内完成。
分析了数组的插入原理，我们再对上面查找的过程做修改。在每次查找到重复数据的时候，不要立刻删除，而先做个标记。当查找结束后，再将没有标记的数据复制到另外一个数组中，这样就可以避开数组的缺点，而发挥数组的长处。C代码演示如下
typedef struct tagSTUDENT
{
char *name ;
bool bSex ;
int age ;
bool bRepeat;// 增加一个标记位
…
} S ;
int i ,j;
int nCountA = ListA.GetCount() ;
int nCountB = ListB.GetCount() ;
for (i=0; i < nCountA ;i++)
{
S *pA = (S*)ListA.GetAt(i) ;
if (!pA-> bRepeat)
{
for (j=0; j< nCountB ;j++)
{
S *pB = (S*)ListB.GetAt(j) ;
if (!pB-> bRepeat)
{
//比较，匹配
if (strcmp(pA->name, pB->name) == 0)
{
pA->bRepeat = true ;
pB->bRepeat = true ;
break ;
}
}
}
}
}
有人可能就会说了，使用链表一样也可以做标记，不删除啊，为什么不用链表呢？是的，可以使用链表，但是链表的操作是对指针的操作，定位操作，最快也需要移动一次指针（p = p->next），而对于数组，只需要 i++，这两个操作的速度还是有差别的。（当然，差别不大，但程序员不是经常为一个指令周期而疯狂吗？）
到这里，我们仅是对数据结构的设计，优化的重点就是暂时不删除重复数据，而做标记，等处理完毕后，再统一做处理。这个算法会增加空间复杂度，由O（n）变为O(2*n)。
那么还有没有办法对这样的算法进行更进一步的优化呢？
有的，这也就是我今天要描述的重点。
可以想象，在上面的算法中，有很多重复的步骤。例如，每次ListA中取一个数据，要去B中查找，都需要遍历B中一次，这就导致B中的操作太过频繁。最终算法缓慢。那么现在我们就要优化在B中遍历这一步。
我们这里是以学生姓名做为匹配关键字，为简单起见，假设数据A中的所有学生姓名不重复，数据B也满足这个条件，后面我们再考虑复杂一点的情况。
对于每个学生姓名，既然唯一，那么就可以使用一个数值来代表，例如，1代表“张三”，2代表“李四”，那么如果A中有“张三”，要在B中查找有无“张三”，就只需要看B中有没有1。有人会说，这样做有什么意义？意义有两点：
1） 使用数值（DWORD）查找，会比字符串查找速度快。因为字符串查找时间复杂度是O(n)，而数值匹配，时间复杂度为O(1)
2） 理解这个思路，对于后面的优化方法才能更加容易接受。
那么如何将“张三”，“李四”对应到数值1，2呢？
使用CRC(循环冗余校验)来实现这种对应关系。假设“张三”的Hex值为“d5 c5 c8 fd”，那么就可以定义数值DWORD dwIndex = d5 + c5 + c8 + fd，这就是CRC值。当然了，这个值如何计算，完全可以根据需要来，比如你觉得加法算出的CRC值重复性大，那么可以使用乘法，移位等算法，来使数值比较分散，降低重复的几率。但这样还是没有办法避免重复，所以，每次找到匹配数值后，还应该继续检查学生姓名是否匹配。算法描述就是：
typedef struct tagSTUDENT
{
unsigned long ulIndex ;// 在数据A、B中读取的时候填充
char *name ;
bool bSex ;
int age ;
bool bRepeat;// 增加一个标记位
…
} S ;
int i ,j;
int nCountA = ListA.GetCount() ;
int nCountB = ListB.GetCount() ;
for (i=0; i < nCountA ;i++)
{
S *pA = (S*)ListA.GetAt(i) ;
if (!pA-> bRepeat)
{
for (j=0; j< nCountB ;j++)
{
S *pB = (S*)ListB.GetAt(j) ;
if (!pB-> bRepeat)
{
//比较，匹配
if (pA->ulIndex == pB->ulIndex)
{
pA->bRepeat = true ;
pB->bRepeat = true ;
break ;
}
}
}
}
}
这样一来，算法就可以优化到O(n1*n2)了。
到这一步，估计不少人已经看出端倪了。不错，接下来，我们就要使用散列表（HashTable）来优化数据存储。
我们在上面说过，读取数据的时候保存到链表或者数组中，而现在，我们要保存到散列表中，而散列表的索引（index）就是我们上面说过的，根据学生姓名算出来的数值。散列表的大小可以根据情况定义。散列表的数据结构可以设计成散列链表，散列链表的优势在于：
1） 支持的数据可以无线扩大（链表可以存储无线大的）。
2） 对于碰撞的算法简单快速。
typedef struct tagSTUDENT
{
unsigned long ulIndex ;// 在数据A、B中读取的时候填充
char *name ;
bool bSex ;
int age ;
bool bRepeat;// 增加一个标记位
…
} S ;
iterator itA = HashA.begin() ;
for (; itA != itA.end(); ++itA)
{
S *pA = (S *)itA ;
S *pB = HashB.find(pA->ulIndex) ;
if (pB)
{
pA->bRepeat = true ;
pB->bRepeat = true ;
}
}
我们来看看现在的时间复杂度。假设散列表大小为M，每次匹配的算法复杂度为
O( n/M),完成整个操作的算法复杂度为 O(n1*n2/M)。
回头再看一下我们遗留的一个问题，如果学生姓名有重复，如何解决？
我们可以定义散列链表，如果有重复的数据，就放到链表中，所以匹配的时候，需要
在找到index数值后，然后再进一步使用字符串匹配找到符合的学生记录。
但是，需要知道的是，如果要支持模糊匹配，这种算法就没有办法进行优化。
但是，如果数据本身可以提取特征值，那么模糊匹配也可以支持。具体情况要根据实际的情况去看了。
针对链表，散列表的数据结构，可以自己设计，也可以使用STL，但我觉得，自己设计的数据结构，使用起来更加方便。速度慢？呵呵，STL的也没有使用特殊的算法，也没有使用汇编，自己设计的为什么就会慢呢？如果慢，那只能说明你设计的数据结构有问题了，呵呵。
转自：http://blog.csdn.net/snowboy1124/archive/2009/06/12/4263905.aspx
