計算機科學中，查找表（Lookup Table）是查詢操作替換運行時計算數組或者關聯數組這樣數據結構。
於內存中提取數值要複雜計算速度快很多，所以這樣得到速度提升是顯著。
一個經典例子三角函數表。
另外需要注意一個問題是，儘管查找表效率，但是如果替換計算話會得失，這因為內存中提取結果需要時間，而且因為它增大了所需內存並且破壞了高速緩存。
計算機出現之前，人們使用類表格來加快手工計算速度。
流行表格有三角、數、統計density函數。
另外一種用來加快手工計算工具是計算尺。
一些折衷方法是同時使用查找表和插值這樣需要少許計算量方法，這種方法於兩個預計算值之間部分能夠提供精度，這樣地增加了計算量但是地提高了應用程序所需精度。
預先計算數值，這種方法保持精度前提下減小了查找表尺寸。
圖像處理中，查找表索引號輸出值建立聯繫。
顏色表作一種普通 LUT 是用來確定圖像中每一像素所要顯示顏色和強度。
另外需要注意一個問題是，儘管查找表效率，但是如果替換計算話會得失，這因為內存中提取結果需要時間，而且因為它增大了所需內存並且破壞了高速緩存。
如果查找表，那麼每次訪問查找表會導致高速緩存缺失，這處理器速度超過內存速度時候發成一個問題。
編譯器優化實例化（英語：rematerialization）（rematerialization）過程中會出現類問題。
一些環境如Java編程語言中，於制性邊界檢查帶來每次查找附加和分支過程，所以查找表可能開銷。
如何構建查找表有兩個基本約束條件，一個是可用內存數量；不能構建一個超過能用內存空間表格，儘管可以構建一個以查找速度代價基於磁盤查找表。
另外一個約束條件是初始計算查找表時間——儘管這項工作需要做，但是如果耗費時間不可接受，那麼適合使用查找表。
許多計算機只能執行基本算術運算，而不能直接計算定值正弦值，它們使用如下面泰勒級數這樣複雜公式計算高精度正弦值：
sin
(
x
)
≈
x
−
x
3
6
+
x
5
120
−
x
7
5040
{\displaystyle \operatorname {sin} (x)\approx x-{\frac {x^{3}}{6}}+{\frac {x^{5}}{120}}-{\frac {x^{7}}{5040}}}
（x接近0）然而，這樣計算費用可能是，是處理器上。
有許多應用程序，是傳統計算機圖形每秒需要幾千次正弦值計算。
如果指定輸入值，Simulink 執行“查找”操作，表中檢索對應輸出值。
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例如：
不幸的是，查找表需要空間：如果使用IEEE雙精度浮點數話，會需要16,000字節。
如果使用採樣點，那麼精度會地下降。
一個解決方案是線性插值，表中待計算點左右兩側兩個點值之間線，這個點對應直線上值計算點正弦值。
這種方法計算速度，於如正弦函數這樣函數來説有精度。
這裏是使用線性插值一個例子：
查找表是輸入值映射到輸出值數據數組，於逼近數學函數。
給定一組輸入值，查找操作表中檢索對應輸出值。
如果查找表沒有顯式定義輸入值，Simulink® 可以使用內插、外插或舍入來估計輸出值，其中：查找表模塊使用數據數組輸入值映射到輸出值，來數學函數進行逼近。
如果指定輸入值，Simulink 執行“查找”操作，表中檢索對應輸出值。
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如果查找表中義這些輸入值，模塊基於鄰近表值估算輸出值。
以下示例介紹了一個一維查找表，它於逼近函數 y = x3。
該查找表在輸入 (x) 範圍 [-3, 3] 內定義其離散輸出 (y) 數據。
下面表和圖説瞭輸入/輸出關係：如果輸入值為 -2，查找表查找並檢索對應輸出值 (-8)。
，如果輸入值為 3，查找表輸出對應值 27。
如果查找表模塊遇到輸入值與表中任何 x 值匹配情況，它會內插或外插答案。
例如，查找表沒有定義輸入值 -1.5；但是，模塊可以相鄰數據點 (xi, yi) 和 (xi+1, yi+1) 進行線性插值得出結果。
例如，給定以下兩個點：(xi, yi) 為 (-2,-8) (xi+1, yi+1) 為 (-1,-1)，雖然查找表中沒有包含超出 [-3, 3] 範圍 x 值數據，但該模塊可以使用查找表任一端一對數據點進行外插值。
如果輸入值為 4，查找表模塊最近數據點 (2, 8) 和 (3, 27) 進行線性外插，從而估算出輸出值 46。
於用表進行查找和估算可能計算數學函數速度，所以進行模型時，使用查找表模塊可能提高速度。
下列情況下，可以考慮使用查找表代替數學函數計算：