1. 插值查找
(1)说明算法
在介绍插值查找以前,首先考虑一个新问题,为何上述算法必定要是折半,而不是折四分之一或者折更多呢?
打个比方,在英文字典里面查“apple”,你下意识翻开字典是翻前面的书页仍是后面的书页呢?若是再让你查“zoo”,你又怎么查?很显然,这里你绝对不会是从中间开始查起,而是有必定目的的往前或日后翻。
一样的,好比要在取值范围1 ~ 10000 之间 100 个元素从小到大均匀分布的数组中查找5, 咱们天然会考虑从数组下标较小的开始查找。
通过以上分析,折半查找这种查找方式,不是自适应的(也就是说是傻瓜式的)。二分查找中查找点计算以下:数组
mid=(low+high)/2, 即mid=low+1/2*(high-low);
经过类比,咱们能够将查找的点改进为以下:app
mid=low+(key-a[low])/(a[high]-a[low])*(high-low),
也就是将上述的比例参数1/2改进为自适应的,根据关键字在整个有序表中所处的位置,让mid值的变化更靠近关键字key,这样也就间接地减小了比较次数。性能
(2)基本思想:
基于二分查找算法,将查找点的选择改进为自适应选择,能够提升查找效率。固然,差值查找也属于有序查找。
注:对于表长较大,而关键字分布又比较均匀的查找表来讲,插值查找算法的平均性能比折半查找要好的多。反之,数组中若是分布很是不均匀,那么插值查找未必是很合适的选择。
(3)复杂度分析
查找成功或者失败的时间复杂度均为O(log2(log2n))。
2.代码spa
public static int insertionSearch(int a[], int value, int low, int high) { int mid = low + (value - a[low]) / (a[high] - a[low]) * (high - low); if (a[mid] == value) return mid; if (a[mid] > value) return insertionSearch(a, value, low, mid - 1); if (a[mid] < value) return insertionSearch(a, value, mid + 1, high); return -1; } public static void main(String[] args) { int[] a = {27,38,49,50,65,76,197,213};//必须是有序的 int num = insertionSearch(a, 213,0,a.length-1); System.out.println("数组的下标是:" + num); }