差值查找（二分查找plus）

最新推荐文章于 2023-02-18 23:32:40 发布

萌茶๑

最新推荐文章于 2023-02-18 23:32:40 发布

阅读量249

点赞数

分类专栏：数据结构文章标签： java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xj15291519671/article/details/120913096

版权

数据结构专栏收录该内容

14 篇文章

订阅专栏

本文对比了差值查找和二分查找两种算法，指出二分查找适用于数据分布均匀的情况，而差值查找在数据分布不均匀时能提供更精确的查找。在给定的示例中，当数组极度不均衡如{1,1,1,...,1,9}

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

差值查找和二分查找的区别所在

二分查找：顾名思义每一次都是取得了数据的一半进行查找，在数据分布的相对比较均匀的时候，二分查找的效率还是很不错的。

 比如说这个数组：{1, 2，3 , 4 ，5 , 6 ，7 , 8 ，9 , 10}

查找里面的任意一个数组最多也就只会花费3次的分组
但是如果这个数组的分配是极其不均匀的，比如以下数组

  {1 , 1 ，1 , 1 ，1 , 1 ，1 , 1 ，1 , 1 ，9}

我们希望能够以更少的次数就可以找到这个数据9（当然二分查找是完全没有问题的），此时就是差值查找所要解决的事情了，二分查找每次都是分了一半。差值就是每次都分的更加的精确

差别所在

二分查找 mid = left + (right - left)/2
差值查找 mid = left + (right - left)*(findValue - nums[left] )/(nums[right] - nums[left])

二分查找代码：

 private static int binarySearch(int[] arr, int left, int right, int findval) {
        //如果左索引大于右索引，结束循环，因为没有找到
        if (left > right){
            return -1;
        }
        //声明变量
        int mid = (left + right) / 2;
        if (arr[mid] < findval){
           return binarySearch(arr,mid + 1 ,right,findval);
        }else if (arr[mid] > findval){
            return binarySearch(arr,left,mid - 1,findval);
        }else {
            return mid;
        }
    }

差值查找代码

 private static int insertValueSearch(int[] arr, int left, int right, int findVal) {
        System.out.println("差值查找的次数~~");
        if (left > right || findVal < arr[left] || findVal > arr[right]){
            return -1;
        }
        int mid = left + (right - left)*(findVal - arr[left])/(arr[right] - arr[left]);
        int midVal = arr[mid];
        if (findVal > midVal){
            return insertValueSearch(arr,mid + 1,right,findVal);
        }else if (findVal < midVal){
            return insertValueSearch(arr,left,mid - 1,findVal);
        }else {
            return mid;
        }
    }