Java数据结构与算法:4种查找算法的代码实现(顺序,二分,差值,斐波那契)

1.顺序查找

package searchDemo;

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, -1);
		if(index == -1) {
			System.out.println("没有找到到");
		} else {
			System.out.println("找到,下标为=" + index);
		}
	}

	/**
	 * 这里我们实现的线性查找是找到一个满足条件的值,就返回
	 * @param arr
	 * @param value
	 * @return
	 */
	public static int seqSearch(int[] arr, int value) {
		// 线性查找是逐一比对,发现有相同值,就返回下标
		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			if(arr[i] == value) {
				return i;
			}
		}
		return -1;
	}

}

2.二分查找

package searchDemo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

//注意:使用二分查找的前提是 该数组是有序的.
public class BinarySearch {

    public static void main(String[] args) {
        int arr[] = { 1, 8, 10, 89,1000,1000, 1234 };


        //
//		int resIndex = binarySearch(arr, 0, arr.length - 1, 1000);
//		System.out.println("resIndex=" + resIndex);

        List<Integer> resIndexList = binarySearch2(arr, 0, arr.length - 1, 89);
        System.out.println("resIndexList=" + resIndexList);
    }

    // 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 如果找到就返回下标,如果没有找到,就返回 -1
     */
    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;
        int midVal = arr[mid];

        if (findVal > midVal) { // 向 右递归
            return binarySearch(arr, mid + 1, right, findVal);
        } else if (findVal < midVal) { // 向左递归
            return binarySearch(arr, left, mid - 1, findVal);
        } else {

            return mid;
        }

    }

    //完成一个课后思考题:
    /*
     * 课后思考题: {1,8, 10, 89, 1000, 1000,1234} 当一个有序数组中,
     * 有多个相同的数值时,如何将所有的数值都查找到,比如这里的 1000
     *
     * 思路分析
     * 1. 在找到mid 索引值,不要马上返回
     * 2. 向mid 索引值的左边扫描,将所有满足 1000, 的元素的下标,加入到集合ArrayList
     * 3. 向mid 索引值的右边扫描,将所有满足 1000, 的元素的下标,加入到集合ArrayList
     * 4. 将Arraylist返回
     */

    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;
        int midVal = arr[mid];

        if (findVal > midVal) { // 向 右递归
            return binarySearch2(arr, mid + 1, right, findVal);
        } else if (findVal < midVal) { // 向左递归
            return binarySearch2(arr, left, mid - 1, findVal);
        } else {
//			 * 思路分析
//			 * 1. 在找到mid 索引值,不要马上返回
//			 * 2. 向mid 索引值的左边扫描,将所有满足 1000, 的元素的下标,加入到集合ArrayList
//			 * 3. 向mid 索引值的右边扫描,将所有满足 1000, 的元素的下标,加入到集合ArrayList
//			 * 4. 将Arraylist返回

            List<Integer> resIndexlist = new ArrayList<Integer>();
            //向mid 索引值的左边扫描,将所有满足 1000, 的元素的下标,加入到集合ArrayList
            int temp = mid - 1;
            while(true) {
                if (temp < 0 || arr[temp] != findVal) {//退出
                    break;
                }
                //否则,就temp 放入到 resIndexlist
                resIndexlist.add(temp);
                temp -= 1; //temp左移
            }
            resIndexlist.add(mid);  //

            //向mid 索引值的右边扫描,将所有满足 1000, 的元素的下标,加入到集合ArrayList
            temp = mid + 1;
            while(true) {
                if (temp > arr.length - 1 || arr[temp] != findVal) {//退出
                    break;
                }
                //否则,就temp 放入到 resIndexlist
                resIndexlist.add(temp);
                temp += 1; //temp右移
            }

            return resIndexlist;
        }

    }
}

3.差值查找

package searchDemo;

public class InsertValueSearch {

	public static void main(String[] args) {

		int arr[] = { 1, 8, 10, 89,1000,1000, 1234 };

		int index = insertValueSearch(arr, 0, arr.length - 1, 1234);
		System.out.println("index = " + index);
	}

	//编写插值查找算法
	//说明:插值查找算法,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,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
		//否则我们得到的 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]);
		int midVal = arr[mid];
		if (findVal > midVal) { // 说明应该向右边递归
			return insertValueSearch(arr, mid + 1, right, findVal);
		} else if (findVal < midVal) { // 说明向左递归查找
			return insertValueSearch(arr, left, mid - 1, findVal);
		} else {
			return mid;
		}

	}
}

4.斐波那契查找

package searchDemo;

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, 89));// 0

	}

	//因为后面我们mid=low+F(k-1)-1,需要使用到斐波那契数列,因此我们需要先获取到一个斐波那契数列
	//非递归方法得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 我们需要查找的关键码(值)
	 * @return 返回对应的下标,如果没有-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
		//获取到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]);
		//实际上需求使用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]) { //我们应该继续向数组的前面查找(左边)
				high = mid - 1;
				//为甚是 k--
				//说明
				//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]) { // 我们应该继续向数组的后面查找(右边)
				low = mid + 1;
				//为什么是k -=2
				//说明
				//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] 的前面进行查找 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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