Java数据结构与算法: https://blog.csdn.net/weixin_46822367/article/details/115478461?spm=1001.2014.3001.5502.
1、线性查找
package com.lyp.search;
public class SeqSearch {
public static void main(String[] args) {
int arr[] = {1,9,11,-1,34,89};//没有顺序的数组
int index = seqSearch(arr,11);
if(index == -1) {
System.out.println("没有找到");
}else {
System.out.println("已找到,下标为:"+index);
}
}
public static int seqSearch(int[] arr, int value) {
//线性查找是逐一比对,发现相同的就返回下标
for(int i = 0; i < arr.length; i++) {
if(value == arr[i]) {
return i;
}
}
return -1;
}
}
2、二分查找
package com.lyp.search;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BinarySearch {
public static void main(String[] args) {
int arr[] = {1,2,3,4,5,6,6,6,7};
List<Integer> resIndexList = binarySearch2(arr,0,arr.length - 1,6);
System.out.println("resIndexList="+resIndexList);
//int index = binarySearch(arr,0,arr.length-1,5);
//System.out.println("Index="+index);
}
//二分查找算法
/**
*
* @param arr 数组
* @param left 左边的索引
* @param right 右边的索引
* @param findVal 要查找的值
* @return
*/
public static int binarySearch(int[] arr,int left, int right, int findVal) {
//当 left > right 时,说明递归整个数组,但是没有找到
if(left > right) {
return -1;
}
int mid = (left + right) / 2;
if(findVal > arr[mid]) {//向右递归
return binarySearch(arr,mid + 1,right,findVal);
} else if(findVal < arr[mid]) {//向左递归
return binarySearch(arr,left,mid - 1,findVal);
} else {
return mid;
}
}
public static List<Integer> binarySearch2(int[] arr,int left, int right, int findVal) {
//当 left > right 时,说明递归整个数组,但是没有找到
if(left > right) {
return new ArrayList<Integer>();
}
int mid = (left + right) / 2;
if(findVal > arr[mid]) {//向右递归
return binarySearch2(arr,mid + 1,right,findVal);
} else if(findVal < arr[mid]) {//向左递归
return binarySearch2(arr,left,mid - 1,findVal);
} else {
//思路分析
//1.找到 mid 索引值,不能马上返回
//2.向mid 索引值的左边扫描,将所有要查找的元素的下标添加到集合List
//3.向mid 索引值的左边扫描,将所有要查找的元素的下标添加到集合List
//4. 将ArrayList返回
List<Integer> resIndexList = new ArrayList<Integer>();
//向mid 索引值的左边扫描
int temp = mid - 1;
while(true) {
if(temp < 0 || arr[temp] != findVal) {//退出
break;
}
//否则,放入 resIndexList
resIndexList.add(temp);
temp -= 1;
}
resIndexList.add(mid);//将mid的下标添加到集合中
//向mid 索引值的右边扫描
temp = mid + 1;
while(true) {
if(temp > arr.length - 1 || arr[temp] != findVal) {
break;
}
//否则,放入 resIndexList
resIndexList.add(temp);
temp += 1;
}
return resIndexList;
}
}
}
3、插值查找
package com.lyp.search;
import java.util.Arrays;
public class InsertValueSearch {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[100];
for(int i = 0; i < 100; i++) {
arr[i] = i + 1;
}
//System.out.println(Arrays.toString(arr));
int resIndex = insertValueSearch(arr,0,arr.length - 1,50);
System.out.println("resIndex="+resIndex);
}
//编写插值查找算法
//差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,就返回-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]);
if(findVal > arr[mid]) {
return insertValueSearch(arr,mid + 1,right,findVal);
}
if(findVal < arr[mid]) {
return insertValueSearch(arr,left,mid - 1,findVal);
} else {
return mid;
}
}
}
4、斐波那契查找
package com.lyp.search;
import java.util.Arrays;
public class FibonacciSearch {
public static int maxSize = 20;
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {1,8,10,89,1000,1234};
System.out.println("index="+fibSearch(arr,1234));
}
//非递归方式的到一个斐波那契数列
public static int[] fib() {
int[] f = new int[maxSize];
f[0] = 1;
f[1] = 1;
for(int i = 2; i < maxSize; i++) {
f[i] = f[i - 1] + f[i - 2];
}
return f;
}
//编写斐波那契查找算法
//使用非递归的方式编写算法
/**
*
* @param a 数组
* @param Key 需要查找的关键码(值)
* @return 返回对应的下标,如果没有返回 -1
*/
public static int fibSearch(int[] a, int Key) {
int low = 0;
int high = a.length - 1;
int k = 0;//表示斐波那契分割数值的下标
int mid = 0;//存放mid值
int f[] = fib();//获取到斐波那契数列
//获取斐波那契分割数值的下标
while(high > f[k] - 1) {
k++;
}
//因为f[k] 值 可能大于 a 的长度,因此我们需要使用Arrays类,构造一个新的数组,并指向temp[]
//不足的部分会使用0填充
int[] temp = Arrays.copyOf(a, f[k]);
//实际上需要使用a数组最后的数填充 temp
//举例:
//temp = {1,8,10,89,1000,1234,0,0} => {1,8,10,89,1000,1234,1234,1234}
for(int i = high + 1; i < temp.length; i++) {
temp[i] = a[high];
}
//使用while来循环处理,找到我们的数key
while(low <= high) {//只要这个条件满足,就可以找
mid = low + f[k - 1] - 1;
if(Key < temp[mid]) {//继续向数组的前面查找(左边)
high = mid - 1;
//为什么是k--
//1.全部元素 = 前面的元素 + 后边元素
//2.f[k] = f[k-1] + f[k-2]
//因为 前面有 f[k-1]个元素,所以可以继续拆分 f[k-1] = f[k-2] + f[k-3]
//即 在f[k-1] 的前面继续查找 k--
//即 下次循环 mid = f[k-1-1]-1
k--;
} else if(Key > temp[mid]) {//继续向数组的后面查找(右边)
low = mid + 1;
//为什么是k -= 2
//1.全部元素 = 前面的元素 + 后边元素
//2.f[k] = f[k-1] + f[k-2]
//3.因为后面我们有f[k-2] 所以可以继续拆分 f[k-1] = f[k-3] + f[k-4]
//4.即在 f[k-2] 的前面继续查找 k -= 2
//5.即 下次循环 mid = f[k-1-2]-1
k -= 2;
} else {//找到
//需要确定,返回的是哪个下标
if(mid <= high) {
return mid;
} else {
return high;
}
}
}
return -1;
}
}
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