Python查找算法（三）------ 插值查找

算法简介

插值查找时根据要查找的关键字key与查找表中最大最小记录的关健字比较后的查找方法。

其核心就在于插值的计算公式:

(key-a[low])/(a[high]-a[low])*(high-low)

时间复杂度O(logn)对于表长较大而关健字分布比较均匀的查找表来说，效率较高。

算法思想

基于二分查找算法，将查找点的选择改进为自适应选择，可以提高查找效率。当然，插值查找也属于有序查找。

注：对于表长较大，而关健字分布又比较均匀的查找表来说，插值查找算法的平均性能比折半查找好的多。反之，数组中如果分布非常不均匀，那么插值查找未必是很合适的选择。

复杂度分析

时间复杂度：如果元素均匀分布，则O(log(logn)),在最坏的情况下可能需要O(n)

空间复杂度：O(1)

算法实现

#插值查找算法def binary_search(lis, key):low = 0high = len(lis) - 1time = 0while low < high:time += 1#计算mid值是插值算法的核心代码mid = low + int((high - low) * (key - lis[low]) / (lis[high] - lis[low]))print("mid=%s, low=%s, high=%s" % (mid, low, high))if key < lis[mid]:high = mid -1elif key > lis[mid]:low = mid + 1else:#打印查找的次数print("times: %s" % time)print("times: %s" % time)return Falseif __name__ == '__main__':LIST = [1, 5, 7, 8, 22, 54, 99, 123, 200, 444]result = binary_search(LIST, 444)print(result)

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