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根据数据量的大小，我们可将查找分为内部查找和外部查找。
- 内部查找：数据量小的文件可以一次性全部加载到内存中进行查找。
- 外部查找：数据量大的文件无法一次性加载到内存中处理，而需要使用辅助存储器来分次处理
如果从另外一个角度来看，查找的技巧又可分为“静态查找”和“动态查找”两种。
- 静态查找：在查找过程中，查找的表格或文件的内容不会被改动，例如符号表示的查找就是一种静态查找。
- 动态查找：在查找过程中，查找的表格或文件的内容可能会被改动，例如在树状结构中所谈的B-Tree查找就是一种动态查找。
查找技巧比较常见的方法有顺序法、二分查找法、斐波拉契法、插值法、哈希法等
一、顺序查找法（线性查找法）
顺序查找法是将数据一项一项地按顺序逐个查找，无论数据的顺序怎么样，都是从头到尾遍历一次。此方法的优点是文件在查找前不需要进行任何处理与排序，缺点是查找速度比较慢。时间复杂度为O(n)。
import random
data=[0]*80
for i in range(80):
data[i]=random.randint(1,150)
def order_Search(val):
find=0
for i in range(80):
if data[i]==val:
print('在第%d个位置找到键值[%d]'%(i+1,data[i]))
find=1
if find==0:
print('没有找到')二、二分查找法
如果要查找的数据已经事先排序好了，就可以使用二分查找法来进行查找。二分查找法是将数据分割成两等份，再比较键值与中间值的大小，如果键值小于中间值，就可以确定要查找的数据的在前半段，否则在后半段。如此分割数次直到找到或确定不存在为止。时间复杂度O(logn)。
def bin_Search(data,val):
low=0
high=len(data)-1
while low<=high:
mid=(low+high)//2
if data[mid]<val:
low=mid+1
elif data[mid]>val:
high=mid-1
else:
return mid
return -1
data=[2,4,5,7,9,11,14,17]
item=bin_Search(data,17)
if item==-1:
print('没有找到')
else:
print('在第%d个位置找到[%d]'%(item+1,data[item]))
三、插值查找法
按照数据位置的分布，利用公式预测数据所在的位置，再以二分法的方式渐渐逼近。使用插值法是假设数据平均分布在数组中，而每一项数据的差距相当接近或有一定的距离比例。插值法的公式为：
Mid=low+( (key-data[low])/(data[high]-data[low]))*(high-low)
其中key是要查找的键，data[high]、data[low]是剩余待查找记录中的最大值和最小值，假设数据项数为n,其插值查找法的步骤如下：
