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chapter_searching/summary.md

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 # 10.4.   小结
 
-- 线性查找是一种最基础的查找方法，通过遍历数据结构 + 判断条件实现查找。
-- 二分查找利用数据的有序性，通过循环不断缩小一半搜索区间来实现查找，其要求输入数据是有序的，并且仅适用于数组或基于数组实现的数据结构。
-- 哈希查找借助哈希表来实现常数阶时间复杂度的查找操作，体现以空间换时间的算法思想。
-- 下表总结对比了查找算法的各种特性和时间复杂度。
+- 线性查找通过遍历数据结构并进行条件判断来完成查找任务。
+- 二分查找依赖于数据的有序性，通过循环逐步缩减一半搜索区间来实现查找。它要求输入数据有序，且仅适用于数组或基于数组实现的数据结构。
+- 哈希查找利用哈希表实现常数阶时间复杂度的查找操作，体现了空间换时间的算法思维。
+- 下表概括并对比了三种查找算法的特性和时间复杂度。
 
 <div class="center-table" markdown>
 
 |                                       | 线性查找                 | 二分查找                      | 哈希查找                 |
 | ------------------------------------- | ------------------------ | ----------------------------- | ------------------------ |
-| 适用数据结构                          | 数组、链表               | 数组                          | 数组、链表               |
-| 输入数据要求                          | 无                       | 有序                          | 无                       |
-| 平均时间复杂度</br>查找 / 插入 / 删除 | $O(n)$ / $O(1)$ / $O(n)$ | $O(\log n)$ / $O(n)$ / $O(n)$ | $O(1)$ / $O(1)$ / $O(1)$ |
-| 最差时间复杂度</br>查找 / 插入 / 删除 | $O(n)$ / $O(1)$ / $O(n)$ | $O(\log n)$ / $O(n)$ / $O(n)$ | $O(n)$ / $O(n)$ / $O(n)$ |
-| 空间复杂度                            | $O(1)$                   | $O(1)$                        | $O(n)$                   |
+| 适用数据结构                           | 数组、链表               | 有序数组                          | 数组、链表               |
+| 时间复杂度</br>（查找，插入，删除）        | $O(n)$ , $O(1)$ , $O(n)$ | $O(\log n)$ , $O(n)$ , $O(n)$ | $O(1)$ , $O(1)$ , $O(1)$ |
+| 空间复杂度                             | $O(1)$                   | $O(1)$                        | $O(n)$                   |
 
 </div>