1. 插值查找
(1)说明
在介绍插值查找之前,首先考虑一个新问题,为什么上述算法一定要是折半,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还是后面的书页呢?如果再让你查“zoo”,你又怎么查?很显然,这里你绝对不会是从中间开始查起,而是有一定目的的往前或往后翻。
同样的,比如要在取值范围1 ~ 10000 之间 100 个元素从小到大均匀分布的数组中查找5, 我们自然会考虑从数组下标较小的开始查找。
经过以上分析,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如下:
mid=(low+high)/2, 即mid=low+1/2*(high-low);
通过类比,我们可以将查找的点改进为如下:
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,这样也就间接地减少了比较次数。
(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,可以提高查找效率。当然,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说,插值查找算法的平均性能比折半查找要好的多。反之,数组中如果分布非常不均匀,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
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); }