查找算法 作者：马育民 • 2026-02-06 08:49 • 阅读：10005 # 介绍 **查找算法**（Searching Algorithm），简单来说，就是**在一组数据中，找到某个特定目标元素的过程和方法**。 它是计算机科学中最基础、最常用的算法之一，核心任务只有一个：**判断目标是否存在，如果存在，找到它的位置。** --- # 概念 ### **查找表 (Search Table)** 由同一类型的数据元素（或记录）构成的集合。 例如：数组 `[5, 2, 9, 1, 5, 6]`。 ### **关键字 (Key)** 数据元素中某个数据项的值，用以标识一个数据元素。 例如：我们要找的数字 `9`。 ### **查找成功 / 失败** - 成功：找到关键字对应的元素，返回其位置或索引。 - 失败：表中不存在该关键字，返回特定标识（如 -1）。 --- # 常见分类 通常分为两大类：**静态查找**（只查不改）和 **动态查找**（可增删改查）。下面是最常用的几种： ### 顺序查找 (Sequential Search) - **适用场景**：数据**无序**或有序均可，对数据结构无要求（数组、链表都行）。 - **思路**：从第一个元素开始，一个一个往后比对，直到找到目标或遍历结束。 - **优点**：简单，无需预处理数据。 - **缺点**：效率低，平均时间复杂度为 **O(n)**。 ### 二分查找 / 折半查找 (Binary Search) - **适用场景**：数据**必须有序**，且通常是数组（支持随机访问）。 - **思路**：每次取中间元素与目标比较，排除一半数据，不断缩小范围。 - **优点**：效率极高，时间复杂度 **O(log n)**。 - **缺点**：要求数据有序，插入删除麻烦。 ### 哈希查找 (Hash Search) - **思路**：通过哈希函数，把关键字直接映射到数组下标，一步定位。 - **优点**：理论上接近 **O(1)** 时间复杂度。 - **缺点**：需要设计好哈希函数，处理哈希冲突。 ### 树查找 - 如二叉搜索树、平衡二叉树（AVL）、红黑树、B树/B+树等。 - 适合动态数据，插入、删除、查找都比较高效。 ### 分块查找 (Block Search) 相对不常见，介于顺序查找和二分查找之间，先分块有序，块内无序，先找块再顺序查。 # 对比 | 查找方式 | 时间复杂度 | 数据要求 | 典型场景 | |----------------|------------|------------------------|------------------------------| | 顺序查找 | O(n) | 无要求 | 小数据、无序、简单实现 | | 二分查找 | O(log n) | 必须有序、支持随机访问 | 数据库块、文件系统、索引结构 | | 哈希查找 | O(1) | 哈希函数设计好 | 有序数组、静态数据 | **提示：**树的分类太多，不同种类的情况不同，这里不列举 # 总结 **查找算法就是“在一堆数据里找东西”的标准化方法**，不同算法在**速度、空间、是否要求有序、是否支持动态更新**上各有取舍，实际开发中根据数据规模和使用场景选择。 原文出处：http://malaoshi.top/show_1GW2j8tfV3LY.html