Java数据结构与算法(查找)

该代码示例展示了如何实现二分查找、插值查找和斐波那契查找算法。二分查找用于在有序数组中查找特定元素,插值查找和斐波那契查找则是对二分查找的优化,适用于不同情况。代码包括了处理重复元素的二分查找以及在数组中查找特定值的所有位置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

public class SearchTest {
	public static void main(String[] args) {
		Search s = new Search();
//		int arr[]= {0,2,3,4,12,23,23,23,23,23,23,23,23,23,23,23,23};
//		Set<Integer> resIndexSet=s.binarySearch2(arr, 23, 0, arr.length-1);
//		System.out.println(resIndexSet);
		int arr[] = new int[100];
		for (int i = 0; i < 100; i++) {
			arr[i] = i + 1;
		}
		System.out.println("二分查找" + s.binarySearch(arr, 100, 0, arr.length - 1));
		Set<Integer> resIndexSet1 = s.binarySearch2(arr, 100, 0, arr.length - 1);
		System.out.println("二分查找" + resIndexSet1);
		Set<Integer> resIndexSet2 = s.interpolationSearch(arr, 100, 0, arr.length - 1);
		System.out.println("插值查找" + resIndexSet2);
		System.out.println("黄金分割发查找"+s.fibonacciSearch(arr, 3));
	}
}

class Search {
	// 二分查找
	public int binarySearch(int arr[], int number, int left, int right) {
		if (left > right || arr[left] > number || arr[right] < number) {
			return -1;
		}
		int middle = (left + right) / 2;
		if (arr[middle] > number) {
			return binarySearch(arr, number, left, middle - 1);
		} else if (arr[middle] < number) {
			return binarySearch(arr, number, middle + 1, right);
		} else {
			return middle;
		}
	}

	// 二分查找(如果有重复的就全部输出)
	public Set<Integer> binarySearch2(int arr[], int number, int left, int right) {
		if (left > right || arr[left] > number || arr[right] < number) {
			return new TreeSet<Integer>();
		}
		int middle = (left + right) / 2;
		Set<Integer> resIndexSet = new TreeSet<Integer>();
		if (arr[middle] > number) {
			return binarySearch2(arr, number, left, middle - 1);
		} else if (arr[middle] < number) {
			return binarySearch2(arr, number, middle + 1, right);
		} else {
			int temp = middle - 1;
			while (true) {
				if (arr[temp] != number || temp < 0) {
					break;
				}
				resIndexSet.add(temp);
				temp--;
			}
			resIndexSet.add(middle);
			temp = middle + 1;
			while (true) {
				if (temp > arr.length - 1 || arr[temp] != number) {
					break;
				}
				resIndexSet.add(temp);
				temp++;
			}
			return resIndexSet;
		}
	}

	// 插值查找
	public Set<Integer> interpolationSearch(int arr[], int number, int left, int right) {
		if (left > right || arr[left] > number || arr[right] < number) {
			return new TreeSet<Integer>();
		}
		int middle = left + (number - arr[left]) / (arr[right] - arr[left]) * (right - left);
		Set<Integer> resIndexSet = new TreeSet<Integer>();
		if (arr[middle] > number) {
			return interpolationSearch(arr, number, left, middle - 1);
		} else if (arr[middle] < number) {
			return interpolationSearch(arr, number, middle + 1, right);
		} else {
			int temp = middle - 1;
			while (true) {
				if (arr[temp] != number || temp < 0) {
					break;
				}
				resIndexSet.add(temp);
				temp--;
			}
			resIndexSet.add(middle);
			temp = middle + 1;
			while (true) {
				if (temp > arr.length - 1 || arr[temp] != number) {
					break;
				}
				resIndexSet.add(temp);
				temp++;
			}
			return resIndexSet;
		}
	}

	// 斐波那契查找
	public int fibonacciSearch(int arr[], int key) {
		int low = 0;
		int high = arr.length - 1;
		int k = 0;// 表示斐波那契分割数值的下标
		int mid = 0;
		int f[] = fibonacci();
		while (high > f[k] - 1) {
			k++;
		}
		// 因为f[K]的值可能大于arr的长度,因此我们需要使用Arrays类,构建一个新的数组,并且指向arr[]
		// 不足的地方会使用0填充
		int[] temp = Arrays.copyOf(arr, f[k]);
		for (int i = high + 1; i < temp.length; i++) {
			temp[i] = arr[high];
		}
		while (low <= high) {
			mid = low + f[k - 1] - 1;
			if (key < temp[mid]) {
				high = mid - 1;
				k--;
			} else if (key > temp[mid]) {
				low = mid + 1;
				k -= 2;
			} else {
				if (mid <= high) {
					return mid;
				} else
					return high;
			}
		}
		return -1;
	}

	public int[] fibonacci() {
		int f[] = new int[20];
		f[0] = 1;
		f[1] = 1;
		for (int i = 2; i < 20; i++) {
			f[i] = f[i - 1] + f[i - 2];
		}
		return f;
	}
}
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