一、算法描述:
先来看一个实际问题:
我们在一本英汉字典中寻找单词“worst”,我们决不会仿照对半查找(或Fibonacci查找)那样,先查找字典中间的元素,然后查找字典四
分之三处的元素等等. 事实上,我们是在所期望的地址(在字典的很靠后的地方)附近开始查找的,我们称这样的查找为插值查找.
可见,插值查找不同于前面讨论的几种查找算法,前面介绍的查找算法是基于严格比较的,即假定我们对线性表中元素的分布一无所知(或
称没有启发式信息). 然而实际中,很多查找问题所涉及的表满足某些统计的特点.
插值查找在实际使用时,一般要满足两个假设条件:
(1)每一次对数据的访问与通常的指令相比,费用都是相当昂贵的。例如,待查找的表一定是在磁盘而非内存中,因而每一次比较都
要进行磁盘访问。
(2)数据不仅是已被排好序的,而且呈现均匀分布特征。
二、伪代码:
insertValueSearch(R,n,element)
//实现给定有序均匀分布数组R中元素element的查找
//输入:数组R,数组长度n,待查找元素的位置
//有无待查找的元素
from←0 ,to←n-1 //初始化起止位置
while(from <= to)
middle ← from+(element-R[from])/(R[to]-R[from])*(to-from+0.5)//采用插值方法计算
if R[mid]=element return mid
if R[mid]>element to←mid-1
if R[mid]
三、具体实现:
/*
* 功能:该函数用来实现插值查找算法
* 输入:查找数组values,数组长度n,查找元素element
* 输出:返回元素的位置
*/
public static int insertValueSearch(int values[], int num, int element)
{
//初始化起止端口号
int from = 0;
int to = num-1;
//循环扫描
while(from <= to)
{
//采用插值算法得到中间元素的位置
int mid = (int)(from+(to-from)*(element-values[from])/(values[to]-values[from]));
//进行判断是否找到该元素
if(values[mid] > element)
{
to = mid-1;
}
else if(values[mid] < element)
{
from = mid+1;
}
else
{
//找到该元素,返回
return mid;
}
}
//未能查找到该元素
return -1;
}
主函数调用:
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
//定义数组,用来存放待查找的元素
int values[] = {1,2,5,7,11,14,16,17,20,22,25,28,30,33,35,38,40,42,46,50,53,57,58,60};
int len = values.length;
int result = insertValueSearch(values,len,21);
if(result != -1)
{
System.out.println("待查找的元素位置为---->"+result);
}
else
{
System.out.println("不存在该元素!!");
}
}