前言
在编程领域，数据结构与算法是构建高效、可靠和可扩展软件系统的基石。它们对于提升程序性能、优化资源利用以及解决复杂问题具有至关重要的作用。今天大姚给大家分享四种C#中常见的经典查找算法。
- C#数据结构与算法实战入门指南： https://mp.weixin.qq.com/s/XPRmwWmoZa4zq29Kx-u4HA
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C#二分查找算法
简介
二分查找算法是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。
- 详细文章描述： https://mp.weixin.qq.com/s/uCuqv0zOI0ZsF48Q1LoCsQ
代码实现
public class 二分查找算法
{
/// <summary>
/// 二分查找算法
/// </summary>
/// <param name="arr">arr是已排序的数组</param>
/// <param name="target">target是要查找的目标值</param>
/// <returns>目标值在数组中的索引，如果未找到则返回-1</returns>
public static int BinarySearch(int[] arr, int target)
{
int left = 0; // 定义左指针
int right = arr.Length - 1; // 定义右指针
while (left <= right)
{
// 计算中间元素的索引
int mid = left + (right - left) / 2;
if (arr[mid] == target)
{
// 如果中间元素等于目标值
return mid; // 查找成功，返回索引
}
else if (arr[mid] < target)
{
// 如果目标值小于中间元素，则在左半部分查找
left = mid + 1;
}
else
{
// 如果目标值大于中间元素，则在右半部分查找
right = mid - 1;
}
}
// 未找到 target，返回-1
return -1;
}
public static void BinarySearchRun()
{
int[] arr = { 1, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59 }; //注意：这里的数组是已排序的数组
int target = 31; //需要要查找的目标值
int result = BinarySearch(arr, target); //调用二分查找方法
if (result == -1)
{
Console.WriteLine("元素未找到");
}
else
{
Console.WriteLine($"元素找到，索引为：{result}，值为：{arr[result]}");
}
}
}
C#线性查找算法
简介
线性查找算法是一种简单的查找算法，用于在一个数组或列表中查找一个特定的元素。它从数组的第一个元素开始，逐个检查每个元素，直到找到所需的元素或搜索完整个数组。线性查找的时间复杂度为O(n)，其中n是数组中的元素数量。
- 详细文章描述： https://mp.weixin.qq.com/s/VKC5lEYCL7SHieNMaPOE3A
代码实现
public static void LinearSearchRun()
{
int[] arr = { 2, 3, 4, 10, 40, 50, 100, 77, 88, 99 };
int target = 100;
int result = LinearSearch(arr, target);
// 输出结果
if (result == -1)
{
Console.WriteLine("元素未找到");
}
else
{
Console.WriteLine($"元素在索引 {result} 处找到，index = {result}");
}
}
/// <summary>
/// 线性查找函数
/// </summary>
/// <param name="arr">arr</param>
/// <param name="target">target</param>
/// <returns></returns>
public static int LinearSearch(int[] arr, int target)
{
// 遍历数组
for (int i = 0; i < arr.Length; i++)
{
// 如果找到目标值，返回其索引
if (arr[i] == target)
{
return i;
}
}
// 如果没有找到，则返回-1
return -1;
}
C#二叉搜索树算法
简介
二叉搜索树（Binary Search Tree，简称BST）是一种节点有序排列的二叉树数据结构。
- 详细文章描述： https://mp.weixin.qq.com/s/qs8CZzjtmyXkQhkRWmqllA
代码实现
namespace HelloDotNetGuide.常见算法
{
public class 二叉搜索树算法
{
public static void BinarySearchTreeRun()
{
var bst = new BinarySearchTree();
// 插入一些值到树中
bst.Insert(50);
bst.Insert(30);
bst.Insert(20);
bst.Insert(40);
bst.Insert(70);
bst.Insert(60);
bst.Insert(80);
bst.Insert(750);
Console.WriteLine("中序遍历（打印有序数组）：");
bst.InorderTraversal();
Console.WriteLine("\n");
// 查找某些值
Console.WriteLine("Search for 40: " + bst.Search(40)); // 输出: True
Console.WriteLine("Search for 25: " + bst.Search(25)); // 输出: False
Console.WriteLine("\n");
// 删除某个值
bst.Delete(50);
Console.WriteLine("删除50后：");
bst.InorderTraversal();
}
}
/// <summary>
/// 定义二叉搜索树的节点结构
/// </summary>
public class TreeNode
{
public int Value;
public TreeNode Left;
public TreeNode Right;
public TreeNode(int value)
{
Value = value;
Left = null;
Right = null;
}
}
/// <summary>
/// 定义二叉搜索树类
/// </summary>
public class BinarySearchTree
{
private TreeNode root;
public BinarySearchTree()
{
root = null;
}
#region 插入节点
/// <summary>
/// 插入新值到二叉搜索树中
/// </summary>
/// <param name="value">value</param>
public void Insert(int value)
{
if (root == null)
{
root = new TreeNode(value);
}
else
{
InsertRec(root, value);
}
}
private void InsertRec(TreeNode node, int value)
{
if (value < node.Value)
{
if (node.Left == null)
{
node.Left = new TreeNode(value);
}
else
{
InsertRec(node.Left, value);
}
}
else if (value > node.Value)
{
if (node.Right == null)
{
node.Right = new TreeNode(value);
}
else
{
InsertRec(node.Right, value);
}
}
else
{
//值已经存在于树中，不再插入
return;
}
}
#endregion
#region 查找节点
/// <summary>
/// 查找某个值是否存在于二叉搜索树中
/// </summary>
/// <param name="value">value</param>
/// <returns></returns>
public bool Search(int value)
{
return SearchRec(root, value);
}
private bool SearchRec(TreeNode node, int value)
{
// 如果当前节点为空，表示未找到目标值
if (node == null)
{
return false;
}
// 如果找到目标值，返回true
if (node.Value == value)
{
return true;
}
// 递归查找左子树或右子树
if (value < node.Value)
{
return SearchRec(node.Left, value);
}
else
{
return SearchRec(node.Right, value);
}
}
#endregion
#region 中序遍历
/// <summary>
/// 中序遍历（打印有序数组）
/// </summary>
public void InorderTraversal()
{
InorderTraversalRec(root);
}
private void InorderTraversalRec(TreeNode root)
{
if (root != null)
{
InorderTraversalRec(root.Left);
Console.WriteLine(root.Value);
InorderTraversalRec(root.Right);
}
}
#endregion
#region 删除节点
/// <summary>
/// 删除某个值
/// </summary>
/// <param name="val">val</param>
public void Delete(int val)
{
root = DeleteNode(root, val);
}
private TreeNode DeleteNode(TreeNode node, int val)
{
if (node == null)
{
return null;
}
if (val < node.Value)
{
node.Left = DeleteNode(node.Left, val);
}
else if (val > node.Value)
{
node.Right = DeleteNode(node.Right, val);
}
else
{
// 节点有两个子节点
if (node.Left != null && node.Right != null)
{
// 使用右子树中的最小节点替换当前节点
TreeNode minNode = FindMin(node.Right);
node.Value = minNode.Value;
node.Right = DeleteNode(node.Right, minNode.Value);
}
// 节点有一个子节点或没有子节点
else
{
TreeNode? temp = node.Left != null ? node.Left : node.Right;
node = temp;
}
}
return node;
}
/// <summary>
/// 找到树中的最小节点
/// </summary>
/// <param name="node"></param>
/// <returns></returns>
private TreeNode FindMin(TreeNode node)
{
while (node.Left != null)
{
node = node.Left;
}
return node;
}
#endregion
}
}
C#哈希查找算法
简介
哈希查找算法是一种高效的查找算法，通过将键值映射到哈希表中的位置来实现快速访问。在C#中，哈希查找通常通过哈希表（Hashtable）或字典（Dictionary）来实现。
- 详细文章描述： https://mp.weixin.qq.com/s/WaXCFshzuqVQD6YX2Kcw5g
代码实现
public class 哈希查找算法
{
/// <summary>
/// 哈希查找函数
/// </summary>
/// <param name="target">target</param>
public static void HashSearchFunctionRun(int target)
{
//创建一个字典来存储键值对
var dic = new Dictionary<int, string>();
dic.Add(1, "one");
dic.Add(2, "two");
dic.Add(3, "three");
//查找目标值是否在Dictionary中存在
//TryGetValue方法可以返回一个bool值和值，如果找到了目标值，则返回true和对应的值，否则返回false和默认值
string value;
if (dic.TryGetValue(target, out value))
{
Console.WriteLine("Found Data: " + value);
}
else
{
Console.WriteLine("Not Found Data.");
}
}
}
![P5663 [CSP-J2019] 加工零件 题解](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_hosting/ely8i4dp.png)
