未完成。。
在数据结构课本中，查找，作为倒数的章节介绍，不是因为它不重要，而是它本身作为一种数据结构比较简单。但实用用性较强。
按照查找的引出的先后顺序介绍：
1. 静态查找(树)表
以下介绍的是有序表查找，无序表只能顺序查找
二分查找
作为有序表查找的一种非常普通且实用的方法。大家并不陌生。
思想：先确定待查记录所在的范围（区间），然后逐步缩小范围找到或找不到该记录为止。如果mid对应值大于key，high = 密度-1；如果mid对应值小于key，low = mid + 1；否则找到结果。
性能分析：对于任意的n，当较大（n>50)时，假设表中每个记录的查找概率相等（1/n），则查找成功时折半查找的近似平均查找长度为= log2(n+1)-1。
斐波那契查找
原理:根据斐波那契序列的特点对表进行分割。
其中：
假设开始时数组A中记录个数比某个斐波那契数小1，即n=Fu-1，然后将给定值key和查找序列中A[Fu-1]进行比较，
若相等，则查找成功
若key > A[Fu-1]，则在A[Fu-1+1]至A[Fu-1]区间的数组中进行查找；
若key < A[Fu-1]，则继续在A[0]至A[Fu-1-1]区间的数组中进行查找；
性能分析：斐波那契查找的平均性能比折半查找好，但最坏情况下的性能 (虽然仍为O(lgn)) 却比折半查找差。
小小优点：分割时只需进行加、减运算。
插值查找
原理：是根据给定值key来确定进行比较关键字A[i]的查找方法。
其中，A[l]和A[h]分别为有序表中具有最小关键字和最大关键字的下标
性能比较：它只适合于关键字均匀分布的数组，在这种情况下，对数组较长的数组来说，其平均性能比折半查找好。
由于上面讨论的查找都是等概率的查找，如果待查找数为非等概率出现，那么上述的方法并非是使平均查找长度最短
静态最优查找树（SOST）
提出背景：
定义：
性能分析：由于构造的代价比较大，达到O(n^3)
次优查找树（NOST）
提出背景：对于上述查找的所有结点来说，它们的出现是等概率的；
当它们被查找的概率不同时，这时原来的为了使整体的ASL(平均查找长度)最小
定义：递归定义，推到公式
构造过程：1、按照元素值大小进行排序，并记录每个元素的概率
2、每次选择最小的P值作为该子树的根
性能分析：
索引顺序表
提出背景：
定义：
原理：缩小区间的查找过程
性能：可以折半查找
2. 动态查找(树)表
二叉排序树或平衡二叉树-BST
提出背景：对于有序表的查找来说，在进行二分查找时，
定义：
平衡二叉查找树-AVL
提出背景：
定义：对于树中每个结点来说，它的左右子树高度差的绝对值不超过1
B树、B+、B-
提出背景：
键树
引入原因：
