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Python查找算法之插补查找算法的实现

看: 796次  时间:2021-05-11  分类 : python教程

一、插补查找算法

插补查找算法又称为插值查找,它是折半查找算法的改进版。插补查找是按照数据的分布,利用公式预测键值所在的位置,快速缩小键值所在序列的范围,慢慢逼近,直到查找到数据为止。根据描述来看,插值查找类似于平常查英文字典的方法。例如,在查一个以字母 D 开头的英文单词时,决不会用折半查找法。根据英文词典的查找顺序可知,D 开头的单词应该在字典较前的部分,因此可以从字典前部的某处开始查找。键值的索引计算,公式如下:

middle=left+(target-data[left])/(data[right]-data[left])*(right-left)

参数说明:

  • middle:所求的边界索引。
  • left:最左侧数据的索引。
  • target:键值(目标数据)。
  • data[left]:最左侧数据值。
  • data[right]:最右侧数据值。
  • right:最右侧数据的索引。

例如,已经有排序好的数列:34、53、57、68、72、81、89、93、99。要查找的数据是 53,使用插补查找法步骤如下:

步骤1:将数据列出来并利用公式找到边界值,计算过程如下:

将各项数据带入公式:

在这里插入图片描述

将数据取整,因此所求索引是 2,对应的数据是 57,将查找目标数据 53 与 57 进行比较,如下图所示。

在这里插入图片描述

步骤2:将 53 与 57 进行比较,结果是 53 小于 57,所以查找 57 的左半边数据,不用考虑右半边的数据,索引范围缩小到 0 和 2 之间,公式带入:

在这里插入图片描述

取整之后索引是 1,对应的数据是 53,将查找目标数据 53 与 53 进行比较,如下图所示:

在这里插入图片描述

步骤3:将 53 与 53 进行比较,所得结果相等,查找完成。说明:如果多次分割之后没有找到相等的值,表示这个键值没有在这个数列中。

通过上述的步骤1就能看出,插补查找算法比折半查找算法的取值范围更小,因此它的速度要比折半法查找快,这就是插补查找算法的优点。

二、实例:利用插补查找用户输入的数据

用户可以随意输入一组数据,例如本实例输入一组数据:34、53、57、68、72、81、89、93、99。在这组数据中用插补查找法分别查找数据 57、53、93、89、100,且显示每次查找的过程。用 Python 代码实现此过程,具体代码如下:

def insert_search(data, num):
    """
    自定义查找函数:该函数使用的是插补查找算法
    :param data: 原数列data
    :param num: 键值num
    :return:
    """
    # 计算
    left_index = 0  # 最左侧数据的索引
    right_index = len(data) - 1  # 最右侧数据的索引
    print("正在查找.......")  # 提示
    while left_index <= right_index:
        # 使用公式计算出索引值
        middle = left_index + (num - data[left_index]) / (data[right_index] - data[left_index]) * (
                right_index - left_index)
        # 取整
        middle = int(middle)
        # print(middle)
        if num == data[middle]:
            return middle  # 如果键值等于边界值,返回边界位置
        elif num < data[middle]:
            # 输出位置在数列中的左半边
            print(f"{num} 介于位置{left_index + 1}[{data[left_index]}]和边界值{middle + 1}[{data[middle]}]之间,找左半边......")
            right_index = middle - 1  # 如果键值小于边界值,最右边数据索引等于边界位置减1
        else:
            # 输出位置在数列中的左半边
            print(f"{num} 介于位置{middle + 1}[{data[middle]}]和边界值{right_index + 1}[{data[right_index]}]之间,找右半边......")
            left_index = middle + 1  # 如果键值大于边界值,最左边数据索引等于边界位置加1
    return -1  # 自定义函数到此结束


inp_num = 0  # 定义变量,用来输入键值
num_list = [34, 53, 57, 68, 72, 81, 89, 93, 99]  # 定义数列
print("数据内容是:")
for index, ele in enumerate(num_list):
    print(f" {index + 1}[{ele}]", end="")  # 输出数列
print("")
flag = True  # 开关,用来管控是否多次查找

while flag:  # 循环查找
    inp_num = int(input("请输入要查找的键值:").strip())  # 输入查找键值
    result = insert_search(num_list, inp_num)  # 调用自定义的查找函数——insert_search()函数
    if result == -1:  # 判断查找结果是否是-1
        print(f"没有找到[{inp_num}]")  # 若为-1,提示没有找到值
    else:
        # 若不为-1,提示查找位置
        print(f"在{result + 1}个位置找到[{inp_num}]")
    char = input("本次查找结束,是否继续查找,请输入 y(Y) 或 n(N):").strip()
    if char.upper() == "N":
        flag = False

程序执行结果如下图所示:

在这里插入图片描述

到此这篇关于Python查找算法之插补查找算法的实现的文章就介绍到这了,更多相关Python 插补查找算法内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!

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