详解插值查找算法原理与使用方法

一下是对 "插值查找算法" 的详细讲解、作用以及使用方法攻略。

什么是插值查找算法?

插值查找算法属于一种查找算法,类似于二分查找。不同的是,插值查找算法是按比例分配查找的位置,而不是固定地分配。插值算法假设数据有序是的基础上,根据所要查找数据的范围值与数组中最大、最小范围值的比例,算出所要查找元素应该处于数组的哪个位置。

插值查找算法的时间复杂度为 O(log log n),但是它对于数值规律的数据集合,效率较高。

插值查找算法的使用方法

插值查找算法的使用方法如下:

function interpolation_search($arr, $value) {
    $low = 0;
    $high = count($arr) - 1;

    while ($low <= $high && $value >= $arr[$low] && $value <= $arr[$high]) {
        $pos = intval($low + (($value - $arr[$low]) * ($high - $low)) / ($arr[$high] - $arr[$low]));
        if ($arr[$pos] == $value)
            return $pos;
        if ($arr[$pos] < $value)
            $low = $pos + 1;
        else
            $high = $pos - 1;
    }

    return -1;
}

插值查找算法示例

示例一

假设我们要在以下数组中查找值为 5 的元素:

[3,5,7,9,11,13,15,17]

根据插值算法计算公式,找到中间点坐标:

pos = low + ((value - arr[low]) * (high - low)) / (arr[high] - arr[low])
  • low = 0, high = 7,
  • value = 5,
  • arr[low] = 3,
  • arr[high] = 17

计算得到 pos = 1。

因此我们在数组索引 1 的位置找到了值为 5 的元素。

示例二

假设我们要在以下数组中查找值为 8 的元素:

[2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]

根据插值算法计算公式,找到中间点坐标:

pos = low + ((value - arr[low]) * (high - low)) / (arr[high] - arr[low])
  • low = 0, high = 9,
  • value = 8,
  • arr[low] = 2,
  • arr[high] = 20

计算得到 pos = 3。

因此我们在数组索引 3 的位置找到了值为 8 的元素。

总结来说,这就是插值查找算法的工作原理和使用方法。希望对你有所帮助。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:详解插值查找算法原理与使用方法 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • 算法是什么

    算法是一个解决特定问题的通用步骤或过程。它由一系列有限、可行且可重复执行的指令或操作组成,可以接受一些输入,按照合理的方式处理这些输入,并产生有意义的输出。算法是一种解决问题的思路和工具,可以帮助人们快速、高效地完成各种任务,同时也是计算机科学和工程学的核心。 算法的作用: 算法可以用来解决各种复杂的问题,如搜索、排序、最短路径、最大流等。它可以帮助人们在计…

    算法 2023年3月27日
    00
  • python目标检测SSD算法预测部分源码详解

    下面是详细讲解“python目标检测SSD算法预测部分源码详解”的完整攻略,包含两个示例说明。 python目标检测SSD算法预测部分源码详解 SSD(Single Shot MultiBox Detector是一种目标检测算法,它可以在一张图像中同时检测多个目标。在SSD算法中,预测部分非常重要的一部分,它可以根据输入图像预测出目标的位置和类别。下面是SS…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python算法之图的遍历

    下面是关于“Python算法之图的遍历”的完整攻略。 1. 图的遍历简介 图的遍历是指从图的某个顶点出发,按照一定的规则依访问图中的顶点,且每个点仅被访问一次的过程。图的遍历算法是图论中的基本算法一,常用于解决图论中一些问题,如最短路径、连通性等。 2 Python实现图的遍历 2.1 算法流程 图遍历算法主要有两种:深度优先遍历(DFS和广度优先遍历(BF…

    python 2023年5月13日
    00
  • 详解N皇后问题原理与使用方法

    N皇后问题 什么是N皇后问题 N皇后问题是算法以及计算机科学中的一个经典问题。N皇后问题是指摆放在N*N方格棋盘上面的N个皇后,而且每个皇后都不会被其他皇后所攻击(即同一行、同一列、同一斜线上没有其他皇后)。 N皇后问题的解法 暴力破解法 最简单的方法是使用暴力算法,即穷举每个皇后可以摆放的位置。这对于小规模的棋盘是可行的,但对于较大的棋盘则会非常耗时。 回…

    算法 2023年3月27日
    00
  • PAT甲级真题1020.树的遍历

    翻译和代码思路:Acwing 一个二叉树,树中每个节点的权值互不相同。 现在给出它的后序遍历和中序遍历,请你输出它的层序遍历。 输入格式 第一行包含整数 N,表示二叉树的节点数。 第二行包含 N个整数,表示二叉树的后序遍历。 第三行包含 N 个整数,表示二叉树的中序遍历。 输出格式 输出一行 N个整数,表示二叉树的层序遍历。 数据范围 1<=N<…

    算法与数据结构 2023年4月17日
    00
  • Python决策树分类算法学习

    Python决策树分类算法学习 决策树是一种常用的分类算法,它可以将数据集划分为多个类别。在本攻略中,我们将介绍如何使用Python实现决策树分类算法。 步骤1:导入相关库 在使用Python实现决策树分类算法之前,我们需要导入相关的库。在本攻略中,我们将使用NumPy库和Matplotlib库处理数据和可视化结果,使用sklearn库中DecisionTr…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python魔法方法详解

    下面是关于“Python魔法方法详解”的完整攻略。 1. 什么是魔法方法 在Python中,魔法方法是一种特殊的方法,它们以双下划线__开头和结尾。魔法方法在Python中被广泛使用,它们可以用于自定义类的行为,例如实例化、比较、运算等。 2. 常用的魔法方法 2.1 __init__方法 __init__方法是Python中常用的魔法方法之一,它在实例化对…

    python 2023年5月13日
    00
  • Python 普通最小二乘法(OLS)进行多项式拟合的方法

    以下是关于“Python普通最小二乘法(OLS)进行多项式拟合的方法”的完整攻略: 简介 普通最小二乘法(OLS)是一种常见的多项式拟合方法,它可以用于拟合任意次数的多项式函数。在本教程中,我们将介绍如何使用Python实现OLS进行多项式拟合,包括数据预处理、模型训练、模型评估等。 数据预处理 在使用OLS进行多项式拟合之前,我们需要对数据进行预处理。我们…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部