常见的查找算法:插值查找
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插值搜索法(Interpolation search)是利用插值公式来计算猜测搜索键值的位置。搜索方式与二分搜索相同
插值公式:
插值 = (设算数 - 最小数) / (最大数 - 最小数): [2]
搜索键值 = left + parseInt( ( key - data[ left ] ) / ( data[ right ] - data[ left ] ) ) * ( right - left ) )
插值搜索之算法与二分搜索算法几乎完全相同,差别在:
- 二分搜索法:猜测键值在中间位置(middle)
- 插值搜索法:用插值公式计算键值位置
插值算法代码如下:
1 /** 2 * 差值查找的最好的一个典型就是翻词典,当你要翻一个c开头的词,你不会打开书中间往两边查找, 3 * 而是往靠前的那个位置去翻,插值查找就是对查找的范围查找的元素按比例做出调整。 4 * 这种算法比较适合较大的数组,还有数组中分布的值大小要比较均匀。 5 * <p>总结:对于表长较大,而关键字分布又比较均匀的查找表来说,插值查找算法的平均性能比折半查找要好的多。 6 * 反之,数组中如果分布非常不均匀,那么插值查找未必是很合适的选择。</p> 7 * 本例子使用不均匀且量小的例子。所以比较的次数比较多。 8 */ 9 public static int insertSearch(int[] a, int value, int low, int high) 10 int mid = low + ((value - a[low]) / (a[high] - a[low])) * (high - low); 11 count++; 12 if (a[mid] == value) 13 return mid; 14 count++; 15 if (a[mid] > value) 16 return insertSearch(a, value, low, mid - 1); 17 else 18 return insertSearch(a, value, mid + 1, high); 19
这种算法比较适合较大的数组,还有数组中分布的值大小要比较均匀。
最坏时间复杂度O(n)
最好时间复杂度O(1)
平均时间复杂度O(log?(log?n))
测试代码:
1 public static void main(String[] args) 2 int[] arr = 1, 1, 2, 0, 9, 3, 12, 7, 8, 3, 4, 65, 22; 3 4 //二分查找的前提是在排好序的数组中查找 5 QuickSort.quickSorts(arr, 0, arr.length - 1); 6 System.out.println(Arrays.toString(arr)); 7 8 int result = insertSearch(arr, 4, 0, arr.length - 1); 9 10 if (result != -1) 11 System.out.println("在数组中的位置:" + (result + 1)); 12 else 13 System.out.println("要查找的数不出存在"); 14 15 System.out.println("比较次数:"+count); 16
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