---

前言

查找算法是一种用于在数据集合中查找特定元素的算法。在计算机科学中，查找算法通常被用于在数组、链表、树等数据结构中查找目标元素的位置或者判断目标元素是否存在。
查找算法的目标是在尽可能短的时间内找到目标元素，以提高程序的效率和性能。常见的查找算法包括但不限于二分查找、哈希表查找、线性查找、二叉查找树等。

一、查找算法预备知识

查找算法分类

1）静态查找和动态查找；
注：静态或者动态都是针对查找表而言的。动态表指查找表中有删除和插入操作的表。
2）无序查找和有序查找。
无序查找：被查找数列有序无序均可；
有序查找：被查找数列必须为有序数列。

平均查找长度（Average Search Length，ASL）
需和指定key进行比较的关键字的个数的期望值，称为查找算法在查找成功时的平均查找长度。
对于含有n个数据元素的查找表，查找成功的平均查找长度为：ASL = Pi*Ci的和。

Pi：查找表中第i个数据元素的概率。
Ci：找到第i个数据元素时已经比较过的次数。

二、顺序查找

线性查找（Linear Search）：逐个遍历数据集合，适用于小规模数据或无序数据的查找，时间复杂度为O(n)。

    public static int SequenceSearch(int arr[], int value, int n) {
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (arr[i] == value) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }


    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {12, 11, 15, 50, 7, 65, 3, 99};
        int result = SequenceSearch(arr, 99, arr.length);
        if (result != -1) {
            System.out.println("目标元素 " + 99 + " 在数组中的索引位置为: " + result);
        } else {
            System.out.println("目标元素 " + 99 + " 未找到");
        }
    }

三、总结

3.1 查找性能

时间复杂度为O(n)

3.2 适用场景

数据规模较小：当数据规模较小，不超过几百个元素时，线性查找算法的性能表现较好。
数据无序：线性查找算法不要求数据有序，适用于无序数据的查找操作。
数据存储在链表中：在链表数据结构中，线性查找算法可以通过遍历链表实现查找操作。
查找频率较低：当目标元素不经常被查找，或者只需要进行少量查找操作时，使用线性查找算法可以简单高效。

需要注意的是，对于大规模数据或者需要频繁进行查找操作的场景，线性查找算法的性能可能比较低，建议选择更高效的查找算法，如二分查找或哈希表查找。