（一）顺序查找算法

1.顺序查找，又叫线性查找，是最基本的查找技术，它的查找过程是：从表中第一个（或最后一个）记录开始，逐个进行记录的关键字和给定值比较，若某个记录的关键字和给定值相等，则查找成功，找到所查的记录；如果直到最后一个（或第一个）记录，其关键字和给定值比较都不等时，则表中没有所查的记录，查找不成功

2.顺序查找算法的时间复杂度是O（n）

（二）有序查找算法

1.折半查找算法

（1）折半查找技术，又称为二分查找；它的前提是线性表中的记录必须是关键字有序（通常从小到大有序），线性表必须采用顺序存储；折半查找的基本思想是：在有序表中，取中间记录作为比较对象，若给定值与中间记录的关键字相等，则查找成功；若给定值小于中间记录的关键字，则在中间记录的左半区继续查找；若给定值大于中间记录的关键字，则在中间记录的右半区继续查找；不断重复上述过程，直到查找成功，或所有查找区域无记录，查找失败为止；计算分隔点的公式如下：

（2）折半查找算法的时间复杂度是O（logn）

2.插值查找算法

（1）插值查找算法是对折半查找算法的改进，折半查找是以对半分来查找，而插值查找不一定是对半；它假设关键字分布均匀，是根据要查找的关键字key与查找表中最大最小记录的关键字比较后的查找算法；计算分隔点的公式如下：

（2）插值查找算法的时间复杂度是O（logn）

3.斐波那契查找算法

（1）斐波那契查找算法是基于斐波那契数列进行分割查找的；

           1）已知斐波那契数列如下：

              2）如果一个有序表的元素个数为n,并且n正好是（某个斐波那契数 – 1），即n=F[k]-1时，才能用斐波那契查找法；

                     如果有序表的元素个n不等于（某个斐波那契数-1） ，即n≠F[k]-1，这时必须要将有序表的元素扩展到大于n的那个斐波那契数 – 1才行；

          基于以上2点，斐波那契查找的分隔点如下：

（2）斐波那契查找算法的时间复杂度是O（logn）

4.对比

（1）三种有序表的查找本质上是分隔点的选择不同，各有优劣，实际开发时可根据数据的特点综合考虑再做选择

（2）折半查找分隔点的计算包括加法跟除法；插值查找分隔点的计算包括加减乘除；斐波那契查找分隔点的计算包括加减法；

（三）散列表（哈希表）查找算法

1.散列表（哈希表）：是根据关键字（Key value）而直接访问在内存存储位置的数据结构；也就是说，它通过把键值通过一个函数的计算，映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度；这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表；

PS：散列技术既是一种存储方法，也是一种查找方法

2.散列函数的构造方法

（1）直接定址法

（2）数字分析法

（3）平方取中法

（4）折叠法

（5）除留余数法

（6）随机数法

3.散列表查找步骤

（1）在存储时，通过散列函数计算记录的散列地址，并按此散列地址存储该记录

（2）当查找记录时，我们通过同样的散列函数计算记录的散列地址，按此散列地址访问该记录

4.散列冲突：如果两个不同的关键字，却计算出相同的散列地址，这种现象称为散列冲突

5.散列冲突的处理方法：

（1）开放地址法：线性探测法，二次探测法，随机探测法

（2）再散列函数法

（3）链地址法

（4）公共溢出区法

6.哈希表插入的时间复杂度与冲突次数有关；如果没有冲突，散列查找的时间复杂度是O（1）；最坏情况是冲突n次，时间复杂度为O（n）

（四）索引

1.稠密索引

2.分块索引（块内无序，块间有序）

3.倒排索引

（1）概念：索引项的结构包括次关键码以及记录号表；其中记录号表存储具有相同次关键字的所有记录的记录号，这样的索引方法就是倒排索引‘

（2）例子：

记录如下：

倒排索引如下：

PS：

静态查找表：只做查找操作的查找表

动态查找表：在查找过程中同时插入查找表中不存在的数据元素，或者从查找表中删除已经存在的某个数据元素

1.二叉查找树：时间复杂度为O（n）

2.平衡二叉树：时间复杂度为O（logn）

3.红黑树：时间复杂度为O（logn）

4.B+树：时间复杂度为O（logn）