else
return (diguisearch(a+Mid+1,n-Mid,key));//在右边的更大的范围内查找
}
//二分法非递归
int feidiguisearch(int a[],int n,int key)/*数组a[1] ~ a[n]存放查找集合，n是数组中元素的个数（即查找表的长度），key是要查找的元素*/
4.2.4
改进后的二分查找算法思路：若k不等于a[mid]，则同时改变low和high的值，使下一次的啊[low]与k之间的距离尽可能等于k与a[high]之间的距离，为下一次的二分查找k成功提供最大的可能。伪代码如下：
（1）low=0；high=n-1
（2）Index=1
（3）Mid=(high+low)/2
在数据结构课程中，我们已经学过了几种查找算法，比较有代表性的有顺序查找（蛮力查找），二分查找（采用分治技术），哈希查找（理论上来讲是最好的查找方法）。
第二章：算法定义（
2.1
三种查找都是以整形数组作为主要的数据结构，如Int a[n]。我们主要测试的是算法的性能，并不是仅仅对算法的查找，以数组作为主要的数据结构能满足实验的要求。
else if (key>a[mid])
low=mid+1;//在后半区间查找
else
high=mid-1;//在前半区间查找
}
return -1;//查找失败
}
void main()
{
int n=200; //定义一个变量n，n=200
int a[200]; //定义一个数组a[]，数组里数的个数是200
返回：寻找出给定值。
伪代码如下：
int search(int a[],int n,int k)//查找表放在数组a中，n是查找表中元;//选择查找的最大的范围
Mid=(Low+High)/2;
if ((Low>=High)||(n==-1)) return -1;//数字-1表示没有结果
算法设计与分析
各种查找算法的性能测试
摘要
在计算机许多应用领域中，查找操作都是十分重要的研究技术。查找效率的好坏直接影响应用软件的性能，而查找算法又分静态查找和动态查找。
我们设置待查找表的元素为整数，用不同的测试数据做测试比较，长度取固定的三种，对象由随机数生成，无需人工干预来选择或者输入数据。比较的指标为关键字的查找次数。经过比较可以看到，当规模不断增加时，各种算法之间的差别是很大的。这三种查找方法中，顺序查找是一次从序列开始从头到尾逐个检查，是最简单的查找方法，但比较次数最多，虽说二分查找的效率比顺序查找高，但二分查找只适用于有序表，且限于顺序存储结构。
int key=59;
srand((unsigned)time(NULL)); /*初始化随机函数种子，這句是拿系统时间作为种子，由于时间是变化的，种子变化，可以产生不相同的随机数*/
for(int i=0;i<n;i++)//初始化变量i的值为0，当i=0时执行循环，在每次循环后i执行加1操作
{
a[i]=rand()%100; //随机数的取值从0到100之间
printf("%d",key);//输出要查找的元素，即key
end=clock();//停止记录时间
duration=(double)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC; //求时间差并把时间差记录在duration中
printf("\nthe SeqSearch time is=%f seconds\n",duration); //输出时间差，也就是计算所用的时间
{
Low=0;
high=n-1; //置区间初值
while(low<high)
{
mid=(low+high)/2;
if (key==a[mid])
return mid;//查找成功
else
if (key>a[i])
low=middle+1;//在后半区间查找
else
high=middle-1;//在前半区间查找
在实验过程中我们在同规模5000的情况下把key值取了10、25、120、477、5000；取這些值是想看看在查找值不一的情况下所用时间的不同。经过实验发现无论key取值多少三种查找时间依旧相同。
实验中我们所预期的结果是：输入不同的规模，根据随机数的产生，三种查找方法都会出现相应的时间。可是，实验过程中，随机数的原因，很多次测量都是0，就只有极少数的情况下会出现时间，而且出现的时间都很小，都是0.001或者0.002。
}
/*for(int b=0;b<n;b++)
{
printf("%d ",a[b]);
}*/
clock_t start,end; //声明时间变量
double duration; //声明用于记录时间的变量
start=clock();//开始记录时间
SeqSearch(a,n,key);//计算直接查找规模为n的时候用的时间
else if (a[Mid]==k) return Mid; //找到要查找的元素
else if (a[Mid]>g)
return (search(a,Mid-1,g));//需要在左边的更小的范围内查找
else
return (search(a+Mid+1,n-Mid,g));//在右边的更大的范围内查找
start=clock();//开始记录时间
diguisearch(a,n,key); //计算二分递归查找规模为n的时候用的时间
{
int i;//定义了一个整形变量i
i=n;//从后往前把表中的元素与要查找的元素进行比较
while (i>0 && a[i]!=key)/*当i大于0并且目前找到的元素和要找的元素不相等，则执行下一条语句*/
i--;
return i;//i的值为0则没找到，为非0则i为要查找元素的位置
}
/*二分查找的递归*/
{
i=n;//从后往前把表中的元素与要查找的元素进行比较
while (i>0 && r[i]!=k)
i--;
return i;//i的值为0则没找到，为非0则i为要查找元素的位置
}
算法：二分查找（递归）法
目的：在给定的集合（或者是多重集，允许多个元素具有相同的值）中找寻一个给定的值。
前提：给定一给定一个集合（或多重集）（A1、A2、A3、A4.....An）。
10
25
120
477
5000
顺序查找
0
0
0
0
0
二分查找（递归）
0
0
0
0
0
二分查找（非递归）
0
0
0
0
0
3.2
在测试过程中n的值取了30、80、200、2000、10000；取这些值是因为我想测试在随机数多少不一的情况下所用时间的区别。经过实验发现查找过程中三种查找方法都很迅速，但当数字增大时还是有些差别，顺序查找用时最多。
（4）While ( low<=high and index=-1)
（5）If k<[mid]
（6）{high=mid-1
（7）Low=high-2*pos1}
（8）Else if x>a[mid]
（9）Low=mid+1
（10）High=low+2*pos2
（11）Else index=mid
（12）Return index
}
return 0;//查找失败
}
第三章：测试结果（
3.1
实验项目二各种查找算法的性能测试（数据数多少不同时用时）数据
30
80
200
2000
10000
顺序查找
0
0
0
0.0015
0.002
二分查找（递归）
0
0
0
0
0.001
二分查找（非递归）
0
0
0
0
0
实验项目二各种查找算法的性能测试（查找值不同时用时）数据
Mid=(Low+High)/2;
if ((Low>=High)||(n==-1)) return -1;//数字-1表示没有结果
else if (a[Mid]==key) return Mid; //找到要查找的元素
else if (a[Mid]>key)
return (diguisearch(a,Mid-1,key));//需要在左边的更小的范围内查找
第四章：分析和讨论
4.1
4.1.1
从表的一端向另一端逐个进行记录的关键字和给定值（要查找的元素）的比较，若某个记录的关键字和给定值比较相等，则查找成功，找到所查找记录；反之，若直至第一个记录，其关键字和给定值比较都不等，则表明表中没有所查记录，查找不成功。
4.2.2
由于顺序查找是从表的一端向另一端逐个进行记录的关键字和给定值的比较，对于n个元素的表，不成功的比较次数为n，查找成功：最好的情况为1次，最差的情况为n次，所以查找成功时的平均查找长度为(n+1)/2，且顺序查找的时间复杂度为O(n)。
int diguisearch(int a[],int n,int key)//数组a[1] ~ a[n]存放查找集合，n是数组中元素的个数（即查找表的长度），key是要查找的元素
{
int High,Low,Mid;//定义了整形变量High,Low,Mid