插值查找算法是什么意思啊（插值查找算法）

插值查找算法

插值查找原理介绍:

​ 插值查找算法类似于二分查找    
    
    
 ，不同的是插值查找每次从自适应 mid 处开始查找 
    
    
    
。

2.将折半查找中的求 mid 索引的公式 , low 表示左边索引 left, high 表示右边索引 right. key 就是前面我们讲的 findVal

int mid = low + (high - low) * (key - arr[low]) / (arr[high] - arr[low]) ;/插值索引/

​ 对应前面的代码公式：

​ int mid = left + (right – left) * (findVal – arr[left]) / (arr[right] – arr[left])

4.举例说明插值查找算法1-100的数组

举例

请对一个有序数组进行插值查找{1,8, 10, 89, 1000, 1234}  


     


     


     ，输入一个数看看该数组是否存在此数


 




 




 




，并且求出下标   

   

   

，如果没有就提示"没有这个数"
     


     


     


 。

核心代码： //编写插值查找算法 //说明：插值查找算法   

     

     

     ，也要求数组是有序的 /** * * @param arr 数组 * @param left 左边索引 * @param right 右边索引 * @param findVal 查找值 * @return 如果找到



  




  




  



，就返回对应的下标  


  


  


，如果没有找到    
     
     
    ，返回-1 */ public static int insertValueSearch(int[] arr, int left, int right, int findVal) { //注意：findVal < arr[0] 和 findVal > arr[arr.length - 1] 必须需要 //否则我们得到的 mid 可能越界 if (left > right || findVal < arr[0] || findVal > arr[arr.length - 1]) { return -1; } // 求出mid, 自适应 int mid = left + (right - left) * (findVal - arr[left]) / (arr[right] - arr[left]); int midVal = arr[mid]; if (findVal > midVal) { // 说明应该向右边递归 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; } }

主程序代码

public static void main(String[] args) { int arr[] = { 1, 8, 10, 89,1000,1000, 1234 }; int index = insertValueSearch(arr, 0, arr.length - 1, 1234); System.out.println("index = " + index); }

运行结果：

注意事项：

1.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.

2.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

这篇博客是我在B站看韩顺平老师数据结构和算法的课时的笔记




    




    




    

，记录一下















，防止忘记                 ，也希望能帮助各位朋友 




 




 




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