C++ - 查找算法和其他算法

#include <iostream>

// 顺序查找函数
int sequentialSearch(int arr[], int n, int target) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (arr[i] == target) {
            return i;
        }
    }
    return -1; // 表示未找到
}

int main() {
    int arr[] = { 10, 20, 30, 40, 50 };
    int target = 30;

    int result = sequentialSearch(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]), target);

    if (result != -1) {
        std::cout << "元素 " << target << " 在数组中的位置是: " << result << std::endl;
    }
    else {
        std::cout << "未找到元素 " << target << std::endl;
    }

    return 0;
}

2.二分查找：

二分查找是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。

原理：

不断将数组中间的元素与目标元素进行比较，如果相等则找到；如果目标元素小于中间元素，则在数组的前半部分继续查找；如果目标元素大于中间元素，则在数组的后半部分继续查找，如此反复，直到找到或者确定不存在。

优点：

查找效率高，时间复杂度为。

缺点：

要求数组必须是有序的，并且不适用于频繁插入和删除操作的场景。

具体步骤：

定义左边界 left 为 0，右边界 right 为数组长度减 1。
进入循环，当 left <= right 时：
- 计算中间索引 mid = (left + right) / 2。
- 如果中间元素等于目标元素，返回中间索引。
- 如果目标元素小于中间元素，将右边界更新为 mid - 1。
- 如果目标元素大于中间元素，将左边界更新为 mid + 1。
循环结束后仍未找到则返回特定表示未找到的值。

以下是一个用 C++ 实现二分查找的代码示例：

cpp 复制代码

#include <iostream>

// 二分查找函数
int binarySearch(int arr[], int left, int right, int target) {
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;

        if (arr[mid] == target) {
            return mid;
        }
        else if (arr[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        }
        else {
            right = mid - 1;
        }
    }
    return -1; // 表示未找到
}

int main() {
    int arr[] = { 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13 };
    int target = 7;

    int result = binarySearch(arr, 0, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]) - 1, target);

    if (result != -1) {
        std::cout << "元素 " << target << " 在数组中的位置是: " << result << std::endl;
    }
    else {
        std::cout << "未找到元素 " << target << std::endl;
    }

    return 0;
}

二. 其他算法：

1.遍历算法：

遍历算法是用于逐个访问数据结构（如数组、链表、树等）中每个元素的方法。

以下是一些常见的遍历算法：

数组的遍历：

顺序遍历：从数组的第一个元素开始，依次访问每个元素直到最后一个。

链表的遍历：

通常从链表的头节点开始，通过节点间的指针依次访问下一个节点。

二叉树的遍历：

前序遍历：先访问根节点，再递归地对左子树进行前序遍历，最后对右子树进行前序遍历。
中序遍历：先递归地对左子树进行中序遍历，再访问根节点，最后对右子树进行中序遍历。
后序遍历：先递归地对左子树和右子树进行后序遍历，最后访问根节点。

图的遍历：

深度优先遍历：沿着一条路径尽可能深地探索，直到无法继续前进，然后回溯并尝试其他路径。
广度优先遍历：先访问距离起始点最近的节点，再依次访问距离稍远的节点。

遍历算法的意义在于能够全面、系统地处理数据结构中的所有元素，以便进行各种操作，如查找、统计、修改等。

例如，在数组中查找特定元素、计算链表中节点的总和、在二叉树中进行特定节点的操作等都依赖于遍历算法。

不同的数据结构和应用场景可能需要选择不同的遍历方式，以达到最佳的效率和效果。

2.求和、求平均值等聚合算法。

a.求和算法：

就是将一组数据中的所有元素依次相加得到总和。

简单地遍历数据集合，将每个元素累加到一个累加变量中。
适用于各种数据结构，如数组、链表等。

b.求平均值算法：

通常是先利用求和算法得到总和，然后除以元素的数量。

先求出总和，再除以元素个数得到平均值。

具体步骤（以数组为例）：

定义一个变量用于存储总和，初始化为 0。
遍历数组的每个元素。
将元素累加到总和变量中。
计算平均值时，将总和除以数组的长度。

以下是用 C++ 实现求数组元素总和和平均值的代码示例：