如何在大数组中搜索对象？

Question

我今天接受了一次采访，有人问我是如何在数组中搜索一个数字的，我说二元搜索，他问我一个有数千个对象（例如股票）的大数组如何通过价格搜索库存，我再次说二元搜索，他说在应用二元搜索之前，对数千个数组进行排序会花费很多时间。

你能请我忍受并告诉我如何解决这个问题吗？ 谢谢 感谢您的帮助。

Answer 1

我被问到一个类似的问题。扭曲是搜索排序，然后是一个未排序的数组。这些是我的答案都是未被接受的

1. 对于排序我建议我们可以找到中心并进行线性搜索.Binary搜索也可以在这里工作
2. 对于未分类，我再次建议使用线性。
3. 然后我建议Binary有点不对。
4. 建议将数组存储在哈希集中并使用散列。 （自高空间复杂城市以来不接受）
5. 我建议使用Tree Set，它是一种非常适合查找的红黑树。（因为高空间复杂性而不被接受）
6. 复制到Arraylist蚀刻也被视为开销。

最后我收到了负面反馈。 虽然我们可能认为以上其中一个是解决方案，但肯定在线性搜索中有一些特殊的东西我不知道。

需要注意的是，在搜索之前进行排序也是一种开销，特别是如果您在其间使用任何额外的数据结构。

欢迎任何评论。

Answer 2

我不确定他的想法。

如果您只想找到一次数字，并且无法保证数组是否已排序，那么我认为您无法击败线性搜索。平均而言，您需要在找到值之前寻找数组的中途，即预期的运行时间O（N）;排序时，你必须至少触摸一次，甚至可能超过一次，即预期的运行时间O（N log N）。

但是如果你需要找到多个值，那么分类所花费的时间会很快得到回报。使用排序数组，您可以在O（log N）时间内进行二进制搜索，因此如果您投入时间进行排序，第三次搜索肯定会提前进行搜索。

如果允许您构建不同的数据结构来帮助解决问题，您可以做得更好。您可以构建某种索引，例如哈希表;但这类问题的冠军数据结构可能是某种树形结构。然后，您可以比添加新值并重新排序数组更快地将新值插入树中，并且查找仍然是O（log N）以查找任何值。有不同种类的树可供选择：二叉树，B树，特里等等。

但正如@Hot Licks所说，哈希表通常用于此类事情，并且更新起来非常便宜：您只需在主数组上附加一个值，并更新哈希表以指向新值。哈希表非常接近O（1）时间，这是你无法击败的。 （如果没有哈希冲突，哈希表是 O（1）;假设一个好的哈希算法和一个足够大的哈希表几乎没有冲突。我想你可以说哈希表是O（N）其中N是每个“桶”的平均哈希冲突数。如果我错了，我希望很快得到纠正;这是StackOverflow！）

Answer 3

我认为面试官希望你根据不同情况分析阵列初始状态，你将使用什么算法。当然，你必须知道你可以构建一个哈希表，然后O（1）可以找到数字，或者当数组被排序时（可能需要关注排序的时间），你可以使用binarysearch，或者使用其他一些数据结构来完成这项工作。