前言：查找是开发中用的非常多的一项，比如mysql中的查找，下面主要简单介绍一下查找。
1：线性表查找
线性表查找主要分为顺序查找和链式查找，顺序表查找都是从一端到另一端进行遍历。比如下面代码
public int indexOf(T x){ if (x!=null){ for (int i=0;i<this.len;i++){ if (this.element[i].equals(x)){ return i; } } } return -1; } public T search(T key) { return indexOf(key)==-1?null:(T) this.element[indexOf(key)]; }第二种是链式查找也非常简单
public T search(T key) { if (key==null){ return null; } Node<T> p=this.head.next; while (p!=null){ if (p.data.equals(key)){ return p.data; } p=p.next; } return null; }2：基于有序顺序表的二分查找
这个用的比较多，因为查询效率比较高，但是有限制条件，1是顺序存储，2必须有序，所以每次只需要和中间值进行比对，如果大于中间值，说明在key值在后面，如果小于中间值，说明key在前面。
public static<T> int binarySearch(Comparable<T>[] values,int begin,int end,T key) { if (key != null) { while (begin <= end) { int mid = (begin + end) / 2; if (values[mid].compareTo(key) == 0) { return mid; } if (values[mid].compareTo(key) < 0) { begin = mid + 1; } if (values[mid].compareTo(key) > 0) { end = mid - 1; } } } return -1; } public static int binarySearch(int[] arrays, int key) { if (arrays == null || arrays.length == 0) { return -1; } int start=0,end=arrays.length-1; while (start <=end) { int mid = (start + end) / 2; if (arrays[mid] == key) { return mid; } if (arrays[mid] < key) { start = mid + 1; } if (arrays[mid] > key) { end = mid - 1; } } return -1; }3：分块索引查找
我们都知道查字典，首先要查询是字的拼音，然后定位到字页数的一个位置，比如查找张这个字，我们先查询z，然后看哪些页是z，然后在这一块进行查找。ok我们做个简单的例子
现在我们已知一个数组里面存放的是Java的关键字，那么我们给出一个关键字来判断是否在这个数组中。首先我们看下关键字的数组
private static String[] keyWords={"abstract","assert","boolean","break","byte","case", "catch","char","continue","default","do","double","else","extend","false","final", "finally","float","for","if","implements","import","instaceof","in","interface", "long","native","new","null","package","private","protectd","public","return","short", "static","super","switch","synchronized","this","throw","transient","true","try","void","volatile","while"};然后我们思考一下建立索引，因为英文单词是26个字母组成，那么我们效仿字典，把26个字母存起来，然后记录每个字母的位置。
private static class IndexItem implements Comparable<IndexItem>{ String frist; int start; public IndexItem(String frist,int start){ this.frist=frist; this.start=start; }其中frist是字母，二start是字母的索引，比如abstract是a0，那么assert就是a1了以此类推
public int compareTo(IndexItem o) { return this.frist.compareTo(o.frist); }private static IndexItem[] index;索引表 static { index = new IndexItem[26]; int i = 0, j = 0, size = 0; for (i = 0; j < keyWords.length && i < index.length; i++) { char ch = keyWords[j].charAt(0); IndexItem item = new IndexItem(ch + "", j); if (item != null) { index[i] = item; size++; } j++; while (j < keyWords.length && keyWords[j].charAt(0) == ch) { j++; } } int oldCount = index.length;利用trimTosize方法对数组进行压缩 if (size < oldCount) { IndexItem[] items = index; index = new IndexItem[size]; for (int m = 0; m < size; m++) { index[m] = items[m]; } } }我们创建一个静态块,在类被加载的时候运行。最后我们利用2次2分查找第一找到索引，然后通过索引匹配到值
public static boolean isKeyWord(String str){ IndexItem indexItem=new IndexItem(str.substring(0,1),-1); int pos=BSArry.binarySearch(index,indexItem); int begin=index[pos].start; int end; if (pos==index.length-1){ end=keyWords.length-1; }else { end=index[pos+1].start-1; } return BSArry.binarySearch(keyWords,begin,end,str)>=0; }4：散列表的查找
散列的查找非常高效，但是我们必须要完成2项工作，一个是散列函数，另一个是解决冲突。下面看一下如何利用单链表简单的实现hash。
public class HashSet<T> { private SingleLinkedList<T>[] table; public HashSet(int size) { this.table = new SingleLinkedList[Math.abs(size)]; for (int i = 0; i < table.length; i++) { table[i] = new SingleLinkedList<T>();//制造单链表 } } public HashSet() { this(97); } private int hash(T x) {//利用hashCode解决 int key = Math.abs(x.hashCode()); return key % table.length; } public void insert(T x) { this.table[hash(x)].insert(0, x); } public void remove(T x) { this.table[hash(x)].remove(x); } public T search(T key) { return table[hash(key)].search(key); }}以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，同时也希望多多支持VeVb武林网！
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