场景
Java中对数据需要进行查找,归纳整理常用查找算法及示例。
注:
博客:
https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi
实现
1、顺序查找
顺序查找法就是将数据一项一项地按照顺序逐个查找,所以不管数据顺序如何,
都得从头到位遍历一遍。该方法的优点就是文件在查找前不需要进行任何处理与排序,
缺点就是查找速度较慢。
示例代码:
public class ShunXv {
public static void main(String args[]) throws IOException
{
String strM;
BufferedReader keyin=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
int data[] =new int[100];
int i,j,find,val=0;
for (i=0;i<80;i++)
data[i]=(((int)(Math.random()*150))%150+1);
while (val!=-1)
{
find=0;
System.out.print("请输入要查找的键值(1~150),输入-1则退出程序:");
strM=keyin.readLine();
val=Integer.parseInt(strM);
for (i=0;i<80;i++)
{
if(data[i]==val)
{
System.out.print("在第"+(i+1)+"个位置找到键值 ["+data[i]+"]\n");
find++;
}
}
if(find==0 && val !=-1)
System.out.print("######没有找到 ["+val+"]######\n");
}
System.out.print("数据内容:\n");
for(i=0;i<10;i++)
{
for(j=0;j<8;j++)
System.out.print(i*8+j+1+"["+data[i*8+j]+"] ");
System.out.print("\n");
}
}
}
2、二分查找法
如果要查找的数据已经实现排好序了,就可以使用二分查找法来进行查找。二分查找就是将数据分割成两份,
再比较键值与中间值的大小。如果键值小于中间值,就可以确定要查找的数据再前半部分,否则在后半部分,
如此分割数次直到找到或确定不存在为止。
示例代码:
public class ErFen {
public static void main(String args[]) throws IOException
{
int i,j,val=1,num;
int data[] =new int[50];
String strM;
BufferedReader keyin=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
for (i=0;i<50;i++)
{
data[i]=val;
val+=((int)(Math.random()*100)%5+1);
}
while (true)
{
num=0;
System.out.print("请输入查找键值(1-150),输入-1结束:");
strM=keyin.readLine();
val=Integer.parseInt(strM);
if(val==-1)
break;
num=bin_search(data,val);
if(num==-1)
System.out.print("##### 没有找到["+val+"] #####\n");
else
System.out.print("在第 "+(num+1)+"个位置找到 ["+data[num]+"]\n");
}
System.out.print("数据内容:\n");
for(i=0;i<5;i++)
{
for(j=0;j<10;j++)
System.out.print((i*10+j+1)+"-"+data[i*10+j]+" ");
System.out.print("\n");
}
System.out.print("\n");
}
public static int bin_search(int data[],int val)
{
int low,mid,high;
low=0;
high=49;
System.out.print("正在查找......\n");
while(low <= high && val !=-1)
{
mid=(low+high)/2;
if(val<data[mid])
{
System.out.print(val+" 介于位置 "+(low+1)+"["+data[low]+"]及中间值 "+(mid+1)+"["+data[mid]+"],找左半边\n");
high=mid-1;
}
else if(val>data[mid])
{
System.out.print(val+" 介于中间值位置 "+(mid+1)+"["+data[mid]+"]及 "+(high+1)+"["+data[high]+"],找右半边\n");
low=mid+1;
}
else
return mid;
}
return -1;
}
}
3、差值查找法
差值查找法是二分法的改进版,按照数据位置的分布,利用公式预测数据所在的位置,再以二分法的方式渐渐逼近。
差值查找法的公式为:mid = low +((key – data[low]) / (data[high] – data[low])) *(high – low)
其中key是要查找的键值,data[high]、data[low]是剩余待查找记录中的最大最小值。
一般而言,差值查找法优先于顺序查找法,数据的分布越平均,查找速度越快。
示例代码:
public class ChaZhi {
public static void main(String args[]) throws IOException
{
int i,j,val=1,num;
int data[]=new int[50];
String strM;
BufferedReader keyin=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
for (i=0;i<50;i++)
{
data[i]=val;
val+=((int)(Math.random()*100)%5+1);
}
while(true)
{
num=0;
System.out.print("请输入查找键值(1-"+data[49]+"),输入-1结束:");
strM=keyin.readLine();
val=Integer.parseInt(strM);
if(val==-1)
break;
num=interpolation(data,val);
if(num==-1)
System.out.print("##### 没有找到["+val+"] #####\n");
else
System.out.print("在第 "+(num+1)+"个位置找到 ["+data[num]+"]\n");
}
System.out.print("数据内容:\n");
for(i=0;i<5;i++)
{
for(j=0;j<10;j++)
System.out.print((i*10+j+1)+"-"+data[i*10+j]+" ");
System.out.print("\n");
}
}
public static int interpolation(int data[],int val)
{
int low,mid,high;
low=0;
high=49;
int tmp;
System.out.print("正在查找......\n");
while(low<= high && val !=-1 )
{
tmp=(int)((float)(val-data[low])*(high-low)/(data[high]-data[low]));
mid=low+tmp; //插值查找法公式
if (mid>50 || mid<-1)
return -1;
if (val<data[low] && val<data[high])
return -1;
else if (val>data[low] && val>data[high])
return-1;
if (val==data[mid])
return mid;
else if (val < data[mid])
{
System.out.print(val+" 介于位置 "+(low+1)+"["+data[low]+"]及中间值 "+(mid+1)+"["+data[mid]+"],找左半边\n");
high=mid-1;
}
else if(val > data[mid])
{
System.out.print(val+" 介于中间值位置 "+(mid+1)+"["+data[mid]+"]及 "+(high+1)+"["+data[high]+"],找右半边\n");
low=mid+1;
}
}
return -1;
}
}
4、斐波那契查找
斐波那契查找要求有序,采用和二分查找/插值查找相似的区间分割策略,仅仅是改变了开始找点的位置,
mid不再是中间或插值得到,而是位于黄金分割点附近,即mid = low+F(k-1)-1。
黄金比例:整体与较大部分的比值为1:0.618 。斐波那契数(黄金分割数列:1,1,2,3,5,8,13,21…)随着此数列的递增,
前后两个数的比例会越来越接近0.618
示例代码:
public class FeiBoNaQi {
public static void main(String[] args) {
//待查找序列
int[] arr = {1,3,5,6,8,13,45,67,133};
int i = fiboSearch(arr, 133);
System.out.println("斐波那契查找目标值133在数组中的下标为: "+i);
}
//得到一个斐波那契数组
public static int[] fibonacci(int n) {
//初始化数组
int[] fibo = new int[n];
if (n >= 1) fibo[0] = 1;
if (n >= 2) fibo[1] = 1;
for (int i = 2; i < n; i++) {
fibo[i] = fibo[i - 1] + fibo[i - 2];
}
return fibo;
}
//主方法
/**
* @param arr 待查找序列
* @param findVal 查找的目标值
* @return 返回目标值所在的下标
*/
public static int fiboSearch(int[] arr, int findVal) {
int low = 0;
int high = arr.length - 1;
int k = 0;
int mid = 0;
int maxsize = 20;
//得到斐波那契数组
int[] fibo = fibonacci(maxsize);
//判断待查找序列长度应该为哪一个斐波那契数
while (high > fibo[k] - 1) {
k++;
}
//填充待排序列, 长度为f[k]-1
//把老数组复制到长度为 f[k]的新数组中
//超出老数组长度的用0填充
int[] temp = Arrays.copyOf(arr, fibo[k]-1);
//填充temp数组中为0的部分
for (int i = high + 1; i < temp.length; i++) {
temp[i] = arr[high];
}
System.out.println("填充了最后元素的临时数组: "+Arrays.toString(temp));
//正式开始查找
while (low <= high) {
mid = low + fibo[k - 1] - 1;
//不断比较不同区间内 findVal 与 temp[mid]的关系
if( findVal < temp[mid]){
high = mid -1;
k -= 1;
}else if( findVal > temp[mid]){
low = mid+1;
k -= 2;
}else{
//需要确定返回的是那个下标
if(mid <= high){
return mid;
}else{
return high;
}
}
}
return -1;
}
}
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