順序表尋找最佳化（哨兵元素的重要作用）

應用：假設一個亂序數組，需要尋找一個元素是否在該數組中，這時需要用到順序尋找，也就是遍曆數組。

一般情況下我們會寫下如下代碼：

int Sequential_Search(int *a,int n,int key){//數組從1開始int i;for(int i=1;i<=n;i++){if(a[i]==key)return i;}return 0;//尋找失敗}

有的資料結構書上，會運用哨兵元素，改成這樣的代碼：

int Sequential_Search2(int *a int n,int key){int i=0;a[0]=key;//哨兵i=n;while(a[i]!=key){i--;}return i;//返回0就是尋找失敗}

仔細看來沒有什麼差別，但是來看下我測試的已耗用時間，數組有10億個元素。

方案1：3.494s   3.202s   3.216s   3.237s

方案2：2.332s   2.307s   2.24s   2.194s

為什麼基本一樣的代碼，方案2比方案1效能提升了30%~40%左右？？？

迴圈中，方案1有3條指令而方案2有兩條指令，少了i<n這個比較操作，所以方案2效能得到了提升，這也是哨兵元素的妙用

以上思想和代碼來自於《大話資料結構》中的296頁，測試實驗是我做的。

大話資料結構的原文“這種尋找方法在尋找方向的盡頭設定哨兵元素，免去了尋找過程中每次比較後都要判斷尋找位置是否越界的小技巧，看似與原先差別不大，但是總資料較多時，效率提高很明顯，是非常好的編程技巧。當然，“哨兵”也不一定在數組開始，也可以再末尾”

我的測試程式：

void main() { int num=1000000000;char *p=new char[num];p[0]=2;char key=p[0];clock_t start, finish; start=clock();if(true){for(int i=1;i<num;i++){if(p[i]==key)break;}}else{int i=num-1;while(p[i]!=key){i--;}}finish=clock();double Total_time = (double)(finish-start) / CLOCKS_PER_SEC; cout<<Total_time<<endl;}