第七章では、検索アルゴリズムを学びました：
①リニアフォーム②③ハッシュテーブル木テーブル：3つの構造を含んで検索
リニアテーブル：
| シーケンシャル検索 | バイナリ検索 | ブロック検索 | |
| 時間の複雑さを探します | O（n） | O（log2N） | チェックブロックASL = L + Lブロックの外観 |
| 機能 | 特色 | 少し少し高効率 | でも、バイナリ検索など |
| 概況 | 任意の構造が行います | 整然としたシーケンステーブル | ブロック間は、ブロック内で順序付けられていないためテーブルを命じました |
第二に、木のテーブル：
1.バイナリ・ソートツリー：最高のバランスの取れたバイナリツリー
2.B-ツリー：外部メモリは、一般的に使用されるファイル・システムの動的な索引技術です。
3.Bの+ツリー：ドキュメントのインデックス作成システムのためのより適切な。厳密に言えば、それは木の章Vの定義に属していない（実際には、私は少しブロック検索中にブロックを注文するように感じます）
第三に、ハッシュテーブル（ハッシュテーブル）：
1.はじめに用語：
1）及びハッシュ関数Hash住所：P = H（鍵）の対応関係（H）; P（ハッシュアドレス）、キー（鍵）
2）衝突と同義語：競合現象;キーワードの同義語
2.ハッシュ関数の構成方法：
1）デジタル分析法の適用：種々の図面の各々におけるすべてのキーワードの正確な分布を知っています。
2）中間二乗法を：あなたは、キーワードから直接飛散数以上の値を見つけるために、事前にすべてのキーワードのケースを知っている、または困難なことはできません。
3）折りたたみ方法：重ね合わせに移行境界を重畳します。中央値以上のキーワード、および困難なキーワードから直接、さらにいくつかの散乱の場合の値を見つけることながら、少数のハッシュ・アドレス・ビットに適用されます。
3.紛争に対処する方法は：
1）オープンアドレス法：線形検出方法、検出方法、及び疑似ランダム二次検出方法。短所：「二次集合体」という現象があります。
2）チェーンアドレス法：基本的な考え方は、同じ単一のリンク・リスト（同義語リスト）内の同じハッシュアドレスを持つキーワード、アレイに各単一リンクリストのヘッダ、コンフィギュレーション・ストレージ構造隣接テーブルと同じですインチ
4.平均長さ（ASL）：ASLハッシュテーブル（充填率）、むしろnよりも（レコード数）関数、αの関数です。
見つけるために等しい確率の前提の下で、平均的な長さの成功の直接計算を探します。
平均長の失敗を探します：
---------------------------パーティングライン## ------------------- ------- ##
最後の目標は、私はアマガエルDDL圧力の下でNLP上や紙の記事を読むための論文のプレゼンテーションを完了するために、2週間、標準に達しました。
次の目標は、Pythonの基本を学ぶことです。また、この学期は2週間でDSについての知識の完全なフレームワークを構築します。