c语言链表查找,c语言链表查找元素

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于c语言链表查找的问题，于是小编就整理了3个相关介绍c语言链表查找的解答，让我们一起看看吧。

1. c语言有字典类型吗？
3. 数据库中的索引，原理是什么？为什么查询使用索引就会快？

c语言有字典类型吗？

有字典类型。

数据结构的两个层次：

（图片来源网络，侵删）

1、逻辑结构

数据元素间抽象化的相互关系，与数据的存储无关，独立于计算机，它是从具体问题抽象出来的数学模型。

1）线性结构

有且仅有一个开始和一个终端结点，并且所有结点都最多只有一个直接前趋和一个后继。线性表，栈，队列。

2）非线性结构

一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。

在标准的C语言中，并没有内置的字典类型。不过，可以使用struct结构体和数组来自定义实现一个字典类型。

在C语言中，还可以使用链表、哈希表等数据结构来构建字典。其中，链表可以实现基本的添加、删除、查找功能，而哈希表则可以通过哈希函数将键值对映射到特定的索引位置，从而快速查找和访问操作。

一些第三方库，如GLib、Judy等，也提供了字典相关的API和数据结构，可以用于C语言的字典实现。

什么时候用链表合适？

单链表只有一个指向下一结点的指针，也就是只能next双链表除了有一个指向下一结点的指针外，还有一个指向前一结点的指针，可以通过prev()快速找到前一结点，顾名思义，单链表只能单向读取具体怎么用还要看实际情况了，比如快餐店订餐时就适合单链表，因为一般领餐后不需要叫上一个顾客；

设计系统流程的时候就可以用双链表，因为经常查看前一流程和后一流程

数据库中的索引，原理是什么？为什么查询使用索引就会快？

插入的时候对索引字段计算哈希值，把哈希值和行号对应关系放进一张哈希表。

查询的时候对索引字段计算哈希值，从哈希表中查到行号，就能找到这一行了。

用redis的key hash list能模拟一个简单的带索引的关系型数据库。

索引是存储引擎用于快速查找记录的数据结构，MySQL 数据库内部索引是由不同的引擎实现的，主要说一下最常用的InnoDB引擎中的索引，InnoDB引擎中的索引是使用B+ 树的结构来存储的，B+ 树结构如下图：

先来说一下B+ 树的特点：

叶子节点（最下面一层）存储关键字（索引字段的值）信息及对应的全部数据记录。

非叶子节点只存储关键字的信息及子节点的指针。

每个叶子节点相当于MySQL中的一个数据页，同层级的叶子节点以双向链表的形式连接。

每个节点中存储了多条记录，记录之间用单链表的形式连接组成了一条有序的链表。

在 B+ 树中检索数据时：每次检索都从根节点开始，一直搜索到叶子节点。

InnoDB 的数据是按数据页为单位来读写的。也就是说，当需要读取一条记录的时候，并不是将这个记录本身从磁盘读取出来，而是以页为单位，将整个也加载到内存中，一个页中可能有很多记录，然后在内存中对页通过二分法进行检索。在InnoDB 中，每个页的大小默认是16kb。

这个问题和线性查询、二分查询是有很大关系的。索引后的数据可以使用二分法查询，未索引的数据查询需要线性查询。下面详细说一下这两者之间的性能区别。

①、线性查询

线性查询又称顺序查询，它的查询原理就是从第一条记录开始，逐个比较要查找的字段，直到字段内容和查找值相等，则查找成功，返回结果。若比较结果与字段所有记录都不等，则查找失败。下面举例说明：

需要在某个记录数为N的数组a[]中查找元素k，那么，线性查询就是从a[1]开始和k进行对比，对比相等则返回a[i]，如果，不相等则继续下一个查询， i=i+1。直到 i=N为止。那线性查询的性能就一目了然：

②、二分查询

二分法查询也可以说是分段查询。主要原理就是对已经排序的一组数据进行中间分段，中间分界点和查询值对比。如果数值小于分界点，则要查找的数落在前半段；如果数字大于分界点，则要查找的数落在前半段；如果等于分界点，则要查找数就已经找到。下面同样举例说明：

需要在某个记录数为N且已经排好序的数组a[]中查找元素K，那么，二分查询首先是确定数组的中点a[x]，其实也就是a[N/2]这个值（N/2***用进一法取整）。然后对比a[x]和K值，按照前面的方法循环缩小对比的区间，最终找到想要的值。二分查询的性能如下：

数据库索引可以理解成图书馆的书架，书架按书目[_a***_]，或者理解成一本书的目录。想想如果没有这些目录，要找一本书中内容，就要从头把书翻一遍，或者把图书馆的书都找一遍，这样会有多慢？

数据库建立索引也是这个原理，数据有了分类目录了，查询数据的时候，先查找目录就会快了很多。

不过对现在的海量数据来讲，有了索引还是杯水车薪，查询依然很慢，而且建立索引要占用额外的存储空间，对数据库来讲存贮空间是非常值钱的，商业数据库存贮空间收费昂贵。

真正的海量数据存贮，查询效率都是用计算机硬件堆起来的，就是用钱堆起来的，不要想在软件上做点优化就会有多少本质的提高。

具体硬件优化有很多手段，前端查询，数据库缓存，分布式应用等等，要想掌握好数据库的优化，去看看实际的商业应用案例最好，书本上的那些东西，没多大意义。

很高兴能够看到和回答这个问题！

数据库中的索引类似于书籍中的目录，目录可以快速获取信息，而不需要阅读整本书。

在数据库中，索引可以让数据库程序在不扫描整张表的情况下找到所需的数据。本书包含一组章节，并列出包含章节的页码。数据库中的索引是表中一列或多列中的一组值，相应的索引列表代表这些值。

索引字段可以是单个字段也可以是多个字段的组合，如果是多个字段的组合，其索引值的排列首先按第一个字段值进行排列，如果其值相同，再按第二个字段的值进行排列，以此类推。

数据库中的糖指数类似于书中的目录值，用于提高信息检索速度。

使用索引搜索数据不需要扫描整个表格，也不需要快速搜索数据。

糖指数需要占据物理内存之外的位置。创建和运行索引需要一定的时间。

©更新索引表时，服务数据重建的速度要放慢。

索引不需要重新排列文件中记录的顺序。一个文件可以有多个相互关联的索引，每个索引支持键码，通过索引可以快速访问文件中的记录。

1、静态索引

到此，以上就是小编对于c语言链表查找的问题就介绍到这了，希望介绍关于c语言链表查找的3点解答对大家有用。

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