数据结构5.（哈希表及数据的排序和查找算法）
1.哈希算法
将数据通过哈希算法映射成一个键值，存取都在同一位置实现数据的高效存储和查找，将时间复杂度尽可能降低至O(1)，同样的参数返回同样的整数，不同的参数返回不同的整数
2. 哈希碰撞
多个数据通过哈希算法得到的键值相同，称为产生哈希碰撞。优秀的哈希算法会尽可能避免哈希碰撞。
3.哈希表（散列存储）
3.1哈希表的插入
int insert_hashtable(int tmpdata){int key = 0;linknode **pptmpnode = NULL;linknode *pnewnode = NULL;key = tmpdata % INDEX;for (pptmpnode = &phashtable[key]; *pptmpnode != NULL &&
(*pptmpnode)->data < tmpdata; pptmpnode = &(*pptmpnode)->pnext){} pnewnode = malloc(sizeof(linknode));if (NULL == pnewnode){perror("fail to malloc");return -1;}pnewnode->data = tmpdata;pnewnode->pnext = *pptmpnode;*pptmpnode = pnewnode;return 0;
}3.2哈希表的遍历
int show_hashtable(void){int i = 0;linknode *ptmpnode = NULL;for (i = 0; i < INDEX; i++){printf("%d:", i);ptmpnode = phashtable[i];while (ptmpnode != NULL){printf("%2d ", ptmpnode->data);ptmpnode = ptmpnode->pnext;}printf("\n");}return 0;}4.排序算法
4.1冒泡排序
排序方法： 相邻的两个元素比较，大的向后走，小的向前走，循环找len-1个大的值
int bubble_sort(int *parray, int len){int i = 0;int j = 0;int tmp = 0;for (j = 0; j < len-1; j++){for (i = 0; i < len-1-j; i++){if (parray[i] > parray[i+1]){ tmp = parray[i];parray[i] = parray[i+1];parray[i+1] = tmp;}}}return 0;}4.2选择排序
排序方法： 从前到后找最小值与前面的元素交换 找到len-1个最小值，最后一个最大值即排序完成。
int select_sort(int *parray, int len){int i = 0;int j = 0;int tmp = 0;int min = 0;for (j = 0; j < len-1; j++){min = j;for (i = j+1; i < len; i++){if (parray[i] < parray[min]){min = i;}}if (min != j){tmp = parray[min];parray[min] = parray[j];parray[j] = tmp;}}return 0;}4.3插入排序
比冒泡排序、选择排序更高效（实际移动次数更少），适用于小规模数据或近乎有序的数组（效率接近线性）。
原理：假设对数组 [5, 2, 4, 6, 1, 3] 进行升序排序：
初始已排序部分：
[5]，未排序部分：[2, 4, 6, 1, 3]。插入
2：[2, 5]（5向后移动）。插入
4：[2, 4, 5]（5向后移动）。插入
6：直接放到末尾 →[2, 4, 5, 6]。插入
1：需移动到最前 →[1, 2, 4, 5, 6]（所有元素后移）。插入
3：放到2和4之间 →[1, 2, 3, 4, 5, 6]。
int insert_sort(int *parray, int len){int tmp = 0;int i = 0;int j = 0;for (j = 1; j < len; j++){tmp = parray[j];for (i = j; i > 0 && tmp < parray[i-1]; i--){parray[i] = parray[i-1];}parray[i] = tmp;}return 0;}4.4希尔排序
希尔排序是 插入排序的改进版，通过将数组分成多个子序列进行插入排序，逐步缩小子序列的间隔（step），最终使整个数组基本有序，最后进行一次标准的插入排序。
算法思想：
分组插入排序：选择一个递减的间隔序列（step），将数组分成若干子序列，对每个子序列进行插入排序。
逐步缩小间隔：随着step 的减小，子序列越来越接近整个数组，最终 step=1 时，相当于一次标准的插入排序，此时数组已经基本有序，排序效率高。
步骤：
选择一个初始间隔序列（如 step
= n/2,step/= 2, ...直到 step= 1）。对每个 step，将数组分成 step 个子序列，每个子序列进行插入排序。
重复缩小 step，直到 step
= 1，最后进行一次标准插入排序。
示例：
假设数组 [8, 3, 1, 2, 7, 5, 6, 4]，初始 gap = 4：
gap=4：分成 4 个子序列[8,7], [3,5], [1,6], [2,4]，分别排序 →[7,3,1,2,8,5,6,4]。gap=2：分成 2 个子序列[7,1,8,6], [3,2,5,4]，分别排序 →[1,2,6,3,7,4,8,5]。gap=1：标准插入排序 →[1,2,3,4,5,6,7,8]。
//希尔排序int shell_sort(int *parray, int len){int step = 0;int j = 0;int i = 0;int tmp = 0;for (step = len/2; step > 0; step /= 2){for (j = step; j < len; j++){tmp = parray[j];for (i = j; i >= step && tmp < parray[i-step]; i -= step){parray[i] = parray[i-step];}parray[i] = tmp;}}return 0;}4.5快速排序
快速排序是一种 分治算法，通过选择一个键值，将数组分成两部分，左边小于键值，右边大于键值，然后递归排序左右两部分。
算法思想：
选择键值：通常选第一个、最后一个或随机元素。
分区：
将小于键值 的元素移到左边，大于键值的移到右边。
最终键值位于正确的位置。
递归排序：对左右子数组重复上述过程，直到子数组长度为 1。
步骤：
选择键值（如
arr[high]）。初始化指针
i（指向小于 键值 的最后一个元素）。遍历数组：
如果
arr[j] < 键值，交换arr[i+1]和arr[j]，并i++。
交换 pivot 到正确位置
i+1。递归排序 左右子数组。
示例：
对数组 [5, 3, 8, 4, 2, 7, 1, 10] 进行排序（选择 5 作为 键值）：
初始：
pivot = 5
[5, 3, 8, 4, 2, 7, 1, 10]↑i ↑j i 向右找 >5 的元素（8），j 向左找 <5 的元素（1），交换 8 和 1。
[5, 3, 1, 4, 2, 7, 8, 10]↑i ↑j i 继续右移找到 7，j 左移找到 2，交换：
[5, 3, 1, 4, 2, 7, 8, 10]↑j ↑i 此时 i > j，循环终止，交换 pivot 和 arr[j]
[2, 3, 1, 4, 5, 7, 8, 10] 继续递归调用：左子数组 [2, 3, 1, 4]（选 2 为 pivot），右子数组 [7, 8, 10]（选 7 为 pivot）
15.查找算法
5.1折半查找（二分查找）
二分查找（折半查找）是一种高效的 有序数组查找算法，它通过 逐步缩小搜索范围 来快速定位目标值。其核心思想是 “分而治之”，每次比较后排除一半的无效数据。
核心思想
前提条件：数组必须是有序的（升序或降序）。
查找过程：
每次取数组的 中间元素 与目标值比较。如果中间元素等于目标值，直接返回位置。如果目标值 小于 中间元素，则在 左半部分 继续查找。如果目标值 大于 中间元素，则在 右半部分 继续查找。找到目标值或搜索范围为空（未找到）则终止。
示例
假设有序数组 [1, 3, 5, 7, 9, 11]，查找 target = 7：
初始范围：
low = 0,high = 5。mid = 2，arr[2] = 5<7→ 搜索右半部分，low = 3。
新范围：
[7, 9, 11]（low = 3,high = 5）。mid = 4，arr[4] = 9>7→ 搜索左半部分，high = 3。
最终比较：
low = 3,high = 3。mid = 3，arr[3] = 7==target→ 返回3