查找算法综述：线性、二分、哈希、插值及跳跃查找

该思维导图总结了多种查找算法，包括线性查找、二分查找、哈希查找、插值查找和跳跃查找。线性查找时间复杂度为O(n)；二分查找适用于已排序数组，时间复杂度为O(log n)；哈希查找平均时间复杂度为O(1)，但需要额外空间；插值查找在数据分布均匀时效率更高；跳跃查找适用于大型数组，时间复杂度为O(√n)。所有算法均返回目标元素索引，找不到则返回-1。算法选择取决于数据规模、分布和空间限制。

源码

# 查找算法综述
## 查找算法类型
- 线性查找
- 二分查找
- 哈希查找
- 插值查找
- 跳跃查找

## 线性查找
- 概述
  - 逐个比较数组元素与目标值
- 时间复杂度
  - O(n)
- 特点
  - 简单易懂
  - 无需排序

## 二分查找
- 概述
  - 仅适用于已排序数组
  - 通过不断缩小查找范围
- 时间复杂度
  - O(log n)
- 特点
  - 高效
  - 需要预先排序

## 哈希查找
- 概述
  - 使用哈希表存储元素及其索引
- 时间复杂度
  - 平均: O(1)
  - 最坏: O(n)
- 特点
  - 高效查找
  - 需要额外空间
  - 哈希冲突问题

## 插值查找
- 概述
  - 类似于二分查找
  - 计算中间位置时考虑目标值与数组端点值的关系
- 时间复杂度
  - 平均: O(log log n) 到 O(log n)
- 特点
  - 在数据分布均匀情况下效率更高
  - 需已排序

## 跳跃查找
- 概述
  - 先进行跳跃式查找
  - 再进行线性查找
- 时间复杂度
  - O(√n)
- 特点
  - 适用于大型数组
  - 减少比较次数

## 返回结果
- 目标元素的索引
- 未找到返回 -1
- 特殊要求
  - 二分查找和插值查找需已排序
  - 哈希查找需额外的空间

## 选择算法
- 依据
  - 数据规模
  - 数据分布
  - 空间限制
- 影响因素
  - 数据类型
  - 查询频率

图片