插值查找
1.原理介绍
2.代码实现
public class InsertValueSearch {
public static void main(String[] args) { int arr[] = new int[100]; for (int i = 0; i < 100; i++) { arr[i] = i + 1; } System.out.println(Arrays.toString(arr)); int index = insertValueSearch(arr,0, arr.length-1,10); System.out.println("index="+index); }
//编写插值查找算法
/** * @param arr 数组 * @param left 左边索引 * @param right 右边索引 * @param findVal 查找值 * @return */ public static int insertValueSearch(int[] arr, int left, int right, int findVal) { if (left > right || findVal < arr[0] || findVal > arr[arr.length - 1]) { return -1; } //求出mid int mid = left + (right - left) * (findVal - arr[left]) / (arr[right] - arr[left]); int midVal = arr[mid]; if (findVal>midVal){//说明向右边递归 return insertValueSearch(arr,mid+1,right,findVal); }else if (findVal<midVal) {//说明向左递归查找 return insertValueSearch(arr, left, mid - 1, findVal); }else{ return mid; } }}
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3.注意
对于数据量较大，关键字分布比较均匀的查找表来说，采用插值查找，速度较快.
关键字分布不均匀的情况下，该方法不一定比折半查找要好
斐波那契查找算法
1.黄金分割原理
黄金分割点是指把一条线段分割为两部分，使其中一部分与全长之比等于另一部分与这部分之比。取其前三位数字的近似值是 0.618。由于按此比例设计的造型十分美丽，因此称为黄金分割，也称为中外比。这是一个神奇的数字，会带来意向不大的效果。
斐波那契数列{1,1,2,3,5,8,13,21,34,55}发现斐波那契数 列的两个相邻数的比例，无限接近黄金分割值 0.618
2.斐波那契额原理
斐波那契查找原理与前两种相似，仅仅改变了中间结点(mid)的位置，mid 不再是中间或插值得到，而是位于黄金分割点附近，即 mid=low+F(k-1)-1(F 代表斐波那契数列)，如下图所示
3.对 F(K-1)-1 理解
由斐波那契数列 F[K]=F[k-1]+Fk-2]的性质，可以得到(F[k]-1)=(Fk[-1]-1)+(F[k-2]-1)+1。该式说明：只要顺序表的长度为 Fk-1,则可以将该表分成长度为 F[k-1]-1 和 F[k-2]-1 的两段，即如上图所示。从而中间位置为 mid=low+F(k-1)-1
类似的，每一子段也可以用相同的方式分割
但顺序表长度不一定刚好等于 F[k]-1,所以需要将原来的顺序表长度增加至 F[k]-1。这里的 k 值只要能使得 F[k]-1 恰好大于或等于即可，由以下代码得到，顺序表长度增加后，新增的位置（从 n+1 到 F[k]-1 位置)，都赋为位置的值即可。
4.代码实现
public class FibonacciSearch { public static int maxSize = 20;
public static void main(String[] args) { int[] arr = {1, 8, 10, 89, 1000, 1234}; System.out.println(fibSearch(arr,1234)); }
//因为后面我们mid = low+F(K-1) -1,需要使用斐波那契数列,因此我们要先获取一个斐波那契数列 //非递归方式得到一个斐波那契数列 public static int[] Fib() { int[] f = new int[maxSize]; f[0] = 1; f[1] = 1; for (int i = 2; i < maxSize; i++) { f[i] = f[i - 1] + f[i - 2]; } return f; }
//编写斐波那契查找算法 //非递归方式编写算法
/** * @param a 数组 * @param key 我们需要查找的关键码(值) * @return 返回对应的下标, 如果没有就返回-1 */ public static int fibSearch(int[] a, int key) { int low = 0; int high = a.length - 1; int k = 0; //表示斐波那契分割数值的下标 int mid = 0; //存放mid值 int f[] = Fib(); //获取斐波那契数列 //获取到斐波那契分割数值的下标 while (high > f[k] - 1) { k++; } //因为f[k]值可能大于a的长度，因此我们需要使用Arrays类，构造一个新的数组，并指向a[] //不足的部分会使用0填充 int[] temp = Arrays.copyOf(a, f[k]); //实际上需求使用a数组最后的数填充temp for (int i = high + 1; i < temp.length; i++) { temp[i] = a[high]; } //使用while来循环处理，找到我们的数key while (low <= high) {//只要这个条件满足，就可以找 mid = low + f[k - 1] - 1; if (key < temp[mid]) {//我们应该继续向数组的前面查找 high=mid-1; //1.全部元素=前面的元素+后边元素 //2.f[k]=f[k-1]+f[k-2] //因为前面有f[k-1]个元素，所以可以继续拆分f[k-1]=f[k-2]+f[k-3] //即在f[k-1]的前面继续查找k-- k--; }else if (key>temp[mid]){//我们拉该继续向数组的后面查找（右边） low = mid +1; //1.全部元素=前面的元素+后边元素 //2.f[k]=f[k-1]+f[k-2] //3。因为后面我们有f[k-2]所以可以继续拆分f[k-1]=f[k-3]+f[k-4] //4.即在f[k-2]的前面进行查找k-=2 //5.即下次循环mid=f[k-1-2]-1 k-=2; }else{ //找到 //需要确定 if (mid<=high){ return mid; }else { return high; } } } return -1; }}
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其实对这两个算法，博主就是觉得斐波那契的比较，还希望小伙伴看完之后能跟博主有个交流，双向反馈才是对大家都有提高。
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