algorithm/hello-algo
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94
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@ -26,7 +26,7 @@
<title>10.4.   重识搜索算法 - Hello 算法</title>
<title>10.5.   重识搜索算法 - Hello 算法</title>
@ -82,7 +82,7 @@
<div data-md-component="skip">
<a href="#104" class="md-skip">
<a href="#105" class="md-skip">
跳转至
</a>
@ -117,7 +117,7 @@
<div class="md-header__topic" data-md-component="header-topic">
<span class="md-ellipsis">
10.4. &nbsp; 重识搜索算法
10.5. &nbsp; 重识搜索算法
</span>
</div>
@ -1769,6 +1769,8 @@
@ -1837,14 +1839,50 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="../binary_search_insertion/" class="md-nav__link">
<span class="md-ellipsis">
10.2. &nbsp; 二分查找插入点
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="../binary_search_edge/" class="md-nav__link">
<span class="md-ellipsis">
10.2. &nbsp; 二分查找边界
10.3. &nbsp; 二分查找边界
</span>
<span class="md-status md-status--new" title="最近添加">
</span>
</a>
</li>
@ -1862,7 +1900,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.3. &nbsp; 哈希优化策略
10.4. &nbsp; 哈希优化策略
</span>
@ -1891,7 +1929,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.4. &nbsp; 重识搜索算法
10.5. &nbsp; 重识搜索算法
</span>
@ -1902,7 +1940,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.4. &nbsp; 重识搜索算法
10.5. &nbsp; 重识搜索算法
</span>
@ -1924,22 +1962,22 @@
<ul class="md-nav__list" data-md-component="toc" data-md-scrollfix>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1041" class="md-nav__link">
10.4.1. &nbsp; 暴力搜索
<a href="#1051" class="md-nav__link">
10.5.1. &nbsp; 暴力搜索
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1042" class="md-nav__link">
10.4.2. &nbsp; 自适应搜索
<a href="#1052" class="md-nav__link">
10.5.2. &nbsp; 自适应搜索
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1043" class="md-nav__link">
10.4.3. &nbsp; 搜索方法选取
<a href="#1053" class="md-nav__link">
10.5.3. &nbsp; 搜索方法选取
</a>
</li>
@ -1963,7 +2001,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.5. &nbsp; 小结
10.6. &nbsp; 小结
</span>
@ -3344,22 +3382,22 @@
<ul class="md-nav__list" data-md-component="toc" data-md-scrollfix>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1041" class="md-nav__link">
10.4.1. &nbsp; 暴力搜索
<a href="#1051" class="md-nav__link">
10.5.1. &nbsp; 暴力搜索
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1042" class="md-nav__link">
10.4.2. &nbsp; 自适应搜索
<a href="#1052" class="md-nav__link">
10.5.2. &nbsp; 自适应搜索
</a>
</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="#1043" class="md-nav__link">
10.4.3. &nbsp; 搜索方法选取
<a href="#1053" class="md-nav__link">
10.5.3. &nbsp; 搜索方法选取
</a>
</li>
@ -3387,7 +3425,7 @@
<h1 id="104">10.4. &nbsp; 重识搜索算法<a class="headerlink" href="#104" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<h1 id="105">10.5. &nbsp; 重识搜索算法<a class="headerlink" href="#105" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<p>「搜索算法 Searching Algorithm」用于在数据结构（例如数组、链表、树或图）中搜索一个或一组满足特定条件的元素。</p>
<p>根据实现思路，搜索算法总体可分为两种：</p>
<ul>
@ -3395,7 +3433,7 @@
<li><strong>利用数据组织结构或数据包含的先验信息，实现高效元素查找</strong>，例如二分查找、哈希查找和二叉搜索树查找等。</li>
</ul>
<p>不难发现，这些知识点都已在前面的章节中介绍过，因此搜索算法对于我们来说并不陌生。在本节中，我们将从更加系统的视角切入，重新审视搜索算法。</p>
<h2 id="1041">10.4.1. &nbsp; 暴力搜索<a class="headerlink" href="#1041" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h2 id="1051">10.5.1. &nbsp; 暴力搜索<a class="headerlink" href="#1051" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>暴力搜索通过遍历数据结构的每个元素来定位目标元素。</p>
<ul>
<li>「线性搜索」适用于数组和链表等线性数据结构。它从数据结构的一端开始，逐个访问元素，直到找到目标元素或到达另一端仍没有找到目标元素为止。</li>
@ -3403,7 +3441,7 @@
</ul>
<p>暴力搜索的优点是简单且通用性好，<strong>无需对数据做预处理和借助额外的数据结构</strong>。</p>
<p>然而，<strong>此类算法的时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span></strong> ，其中 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 为元素数量，因此在数据量较大的情况下性能较差。</p>
<h2 id="1042">10.4.2. &nbsp; 自适应搜索<a class="headerlink" href="#1042" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h2 id="1052">10.5.2. &nbsp; 自适应搜索<a class="headerlink" href="#1052" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>自适应搜索利用数据的特有属性（例如有序性）来优化搜索过程，从而更高效地定位目标元素。</p>
<ul>
<li>「二分查找」利用数据的有序性实现高效查找，仅适用于数组。</li>
@ -3416,7 +3454,7 @@
<p class="admonition-title">Note</p>
<p>自适应搜索算法常被称为查找算法，<strong>主要关注在特定数据结构中快速检索目标元素</strong>。</p>
</div>
<h2 id="1043">10.4.3. &nbsp; 搜索方法选取<a class="headerlink" href="#1043" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h2 id="1053">10.5.3. &nbsp; 搜索方法选取<a class="headerlink" href="#1053" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>给定大小为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 的一组数据，我们可以使用线性搜索、二分查找、树查找、哈希查找等多种方法在该数据中搜索目标元素。各个方法的工作原理如下图所示。</p>
<p><img alt="多种搜索策略" src="../searching_algorithm_revisited.assets/searching_algorithms.png" /></p>
<p align="center"> Fig. 多种搜索策略 </p>
@ -3584,7 +3622,7 @@
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@ -3594,20 +3632,20 @@
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<div class="md-ellipsis">
10.3. &nbsp; 哈希优化策略
10.4. &nbsp; 哈希优化策略
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