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1 / 3一种高效率的信息检索算法来自：免费范文网 转载请注明出处！ 四、算法分析与实验结果 1.本算法的创新之处在于通过 HASH 函数可将被检索的数据 X 直接位置定位到相应的“块”中,再在“块”中进行二分检索。从而不再需要建立索引顺索表检索算法中的索引表,也就省去了索引顺索表检索算法中查找索引表确定所在“块”的平均检索长度。 2.此方法突破了 HASH 表的平均检索长度是装填因子(=( 表中填人的记录数 )/( 哈希表的长度 ) 的函数 , 而不是 N 的函数的弱点。 2 / 33.在理想情况下，即数据完全是均匀分布的情况下 ,本算法的平均检索长度可达理论极限值 ASL=1。即使是在最坏的情况下, 当 N 个数据经 HASH 函数转换后的地址均相同，所有数据均落在同一个“块”中, 其平均检索长度 ASL 也只会下降到二分检索法时的平均检索长度。 4.本算法对于均匀分布的数据是极为有效的, 通过计算得出其平均检索长度小于(N100 时)，因此检索效率很高。 5.本算法中的步骤 HS1HS12 仅仅是为检索作的准备工作，相当于初始化的工作，只需在检索开始时做一次即可。 6.实验结果。为了对本检索算法的检索效率进行验证，我们用编写了本算法以及二分检索法的程序，将二种检索算法的平均检索长度进行实际测定，实验中所用的数据由的随时函数产生，数据的范围为，实验结果如下表所示： 程序二种检索算法平均检索长度对比表 3 / 3我们在实验中测定平均检索长度时，通过程序对所有数据逐个检索，统计出检索完所有数据需进行比较的总次数再除以数据总数后得出。上表中当 N=100 时，本算法实际测定的值与理论计算()略有误差，原因是我们用中的随机函数产生的随机数在数据量较小时分布不一定很均匀。从表 1 中可以看到:当数据量稍大一些,本算法的平均检索长度的实测结果完全与理论分析一对致，并且远
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