求分块查找的算法

hikozl 2004-10-04 08:06:27
恩。 。请回复在下面,谢谢。。
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挺拔的劲松 2004-10-09
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下面是分块查找的程序,表table的长度为16,分为4块。程序先建立索引表index,然后对给出的关键码查找索引以确定在哪一块,接着在块内进行查找。
#include<stdio.h>
#define n 16
#define m 4
typedef struct{int key;
int ip;
}indexelement;
typedef struct{int key;
float info;
}element;
typedef indexelement indextype[m];
typedef element sqlist[n];

int sequentialsearch(sqlist r,indextype index,int block,int k)
{
int i;
i=index[block].ip;
while(k!=r[i].key&&k<=index[block].key) i++;
if(k!=r[i].key) i=0;
return(i);
}

main()
{
int i,j,k;
sqlist table;
indextype index;
printf("input %d element's key\n",n);
for(i=0;i<n;i++)
{
scanf("%d",&j);
table[i].key=j;
}
printf("input %d element's ip to form an index'ip\n",m);
for(i=0;i<=m-1;i++)
{
scanf("%d",&j);
if(j<0||j>n)
{
printf("ERRORS!");
exit(0);
}
index[i].ip=j;
}
printf("input %d element's key to form the index'key\n",m);
for(i=0;i<=m-1;i++)
{
scanf("%d",&j);
index[i].key=j;
}
printf("search which key?\n");
scanf("%d",&k);
i=0;
while(k>index[i].key&&i<m-1) i++;
if(i>=m) printf("not fount\n");
else
{
j=sequentialsearch(table,index,i,k);
if(j==0) printf("not fount\n");
else printf("loc=%d\n",j);
}
}
hikozl 2004-10-06
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恩。。拜托各位了。。帮帮忙。。
hikozl 2004-10-05
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晕啊。。具体的解释我知道,但就是写不出来这算法。把算法帖在下面好吗?
hcj2002 2004-10-04
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分块查找就是把表分成若干块,每一个快中的关键字不一定是有序的,但块之间是有序的(后面的关键字均大于前面的);此外还建立一个索引表,索引表按关键字有序。

因此分块查找分两步:1.在索引表中找相关的快。
2.在块中找出关键字。
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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