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ASL
是查找算法的查找成功时的平均查找长度的缩写，是为确定记录在查找表中的位置，需和给定值进行比较的关键字个数的期望值。

P（i）=查找表中第i个记录的概率 C（i）=关键字与给定值相等的第i个记录时，和给定值进行过比较的关键字个数。

ASL（Average Search Length），即平均查找长度，在查找运算中，由于所费时间在关键字的比较上，所以把平均需要和待查找值比较的关键字次数称为平均查找长度。它的定义是这样的：

其中n为查找表中元素个数，Pi为查找第i个元素的概率，通常假设每个元素查找概率相同，Pi=1/n，Ci是找到第i个元素的比较次数。当然，有查找成功，就有查找不成功，即要查找元素不在查找表中。针对不同查找方式的查找成功与不成功，一个算法的ASL越大，说明时间性能差，反之，时间性能好，这也是显而易见的。

在顺序查找(Sequence Search)表中，查找方式为从头扫到尾，找到待查找元素即查找成功，若到尾部没有找到，说明查找失败。所以说，Ci（第i个元素的比较次数）在于这个元素在查找表中的位置，如第0号元素就需要比较一次，第一号元素比较2次…第n号元素要比较n+1次。所以Ci=i；所以

可以看出，顺序查找方法查找成功的平均比较次数约为表长的一半。当待查找元素不在查找表中时，也就是扫描整个表都没有找到，即比较了n次，查找失败

折半查找(Binary Search)，首先待查找表是有序表

，这是折半查找的要求。在折半查找中，用二叉树描述查找过程，查找区间中间位置作为根，左子表为左子树，右子表为右子树，，因为这颗树也被成为判定树(decision tree)或比较树(Comparison tree)。查找方式为(找k)，先与树根结点进行比较，若k小于根，则转向左子树继续比较，若k大于根，则转向右子树，递归进行上述过程，直到查找成功或查找失败。在n个元素的折半查找判定树中，由于关键字序列是用树构建的，所以查找路径实际为树中从根节点到被查结点的一条路径，因为比较次数刚好为该元素在树中的层数。所以

Pi为查找k的概率，level(Ki)为k对应内部结点的层次。而在这样的判定树中，会有n+!种查找失败的情况，因为将判定树构建为完全二叉树，又有n+1个外部结点(用Ei(0<=i<=n)表示)，查找失败，即为从根结点到某个外部结点也没有找到，比较次数为该内部结点的结点数个数之和，所以

，qi表示查找属于Ei中关键字的概率，level(Ui)表示Ei对应外部结点的层次。所以，在一颗有n个结点判定树中，总数

，所以判定树高度为

的满二叉树,第i层上结点个数为

，查找该层上的结点需要进行i次比较，因此，在等概率情况下ASL为

看个例子会更好理解。
例：给11个数据元素有序表（2,3,10,15,20,25,28,29,30,35,40）采用折半查找。则ASL成功和不成功分别是多少？

首先画出判定树，

即25查找一次，成功，10,30要查找2次，成功，2,15,28,35要查找3次，成功，3,20,29,40要查找4次，成功。而不成功的平均查找长度为

，为什么这么算呢，因为内部结点都能查找成功，而查找不成功的就是那些空的外部结点，所以到查询到2的左孩子，15的左孩子，28的左孩子，35的左孩子，3的左右孩子，20的左右孩子，29的左右孩子，40的左右孩子时，都是查找不成功的时候。如我要找1，比25小，转向左子树，比较一次，比10小，转左子树，2次，比2 小，转左子树，3次，此时2无左子树，所以失败。所以

。
哈希表中的ASL 查找成功的平均查找长度是指查找到哈希表中已有关键字的平均探测次数。而查找不成功的平均查找长度是指在哈希表中找不到待查的元素，最后找到空位置元素的探测次数平均值

AVL树
AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树。在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为1，所以它也被称为高度平衡树。增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树。

平衡点的问题
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