场景

Java中对数据需要进行查找，归纳整理常用查找算法及示例。

注：

博客：
https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 

实现

1、顺序查找

顺序查找法就是将数据一项一项地按照顺序逐个查找，所以不管数据顺序如何，

都得从头到位遍历一遍。该方法的优点就是文件在查找前不需要进行任何处理与排序，

缺点就是查找速度较慢。

示例代码:

public class ShunXv {public static void main(String args[]) throws IOException{String strM;BufferedReader keyin=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));int data[] =new int[100];int i,j,find,val=0;for (i=0;i<80;i++)data[i]=(((int)(Math.random()*150))%150+1);while (val!=-1){find=0;System.out.print("请输入要查找的键值(1~150)，输入-1则退出程序：");strM=keyin.readLine();val=Integer.parseInt(strM);for (i=0;i<80;i++){if(data[i]==val){System.out.print("在第"+(i+1)+"个位置找到键值 ["+data[i]+"]\\n");find++;}}if(find==0 && val !=-1)System.out.print("没有找到 ["+val+"]\\n");}System.out.print("数据内容：\\n");for(i=0;i<10;i++){for(j=0;j<8;j++)System.out.print(i*8+j+1+"["+data[i*8+j]+"]  ");System.out.print("\\n");}}
}

2、二分查找法

如果要查找的数据已经实现排好序了，就可以使用二分查找法来进行查找。二分查找就是将数据分割成两份，

再比较键值与中间值的大小。如果键值小于中间值，就可以确定要查找的数据再前半部分，否则在后半部分，

如此分割数次直到找到或确定不存在为止。

示例代码:

public class ErFen {public static void main(String args[]) throws IOException{int i,j,val=1,num;int data[] =new int[50];String strM;BufferedReader keyin=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));for (i=0;i<50;i++){data[i]=val;val+=((int)(Math.random()*100)%5+1);}while (true){num=0;System.out.print("请输入查找键值(1-150)，输入-1结束：");strM=keyin.readLine();val=Integer.parseInt(strM);if(val==-1)break;num=bin_search(data,val);if(num==-1)System.out.print("## 没有找到["+val+"] ##\\n");elseSystem.out.print("在第 "+(num+1)+"个位置找到 ["+data[num]+"]\\n");}System.out.print("数据内容：\\n");for(i=0;i<5;i++){for(j=0;j<10;j++)System.out.print((i*10+j+1)+"-"+data[i*10+j]+" ");System.out.print("\\n");}System.out.print("\\n");}public static int bin_search(int data[],int val){int low,mid,high;low=0;high=49;System.out.print("正在查找......\\n");while(low <= high && val !=-1){mid=(low+high)/2;if(val<data[mid]){System.out.print(val+" 介于位置 "+(low+1)+"["+data[low]+"]及中间值 "+(mid+1)+"["+data[mid]+"]，找左半边\\n");high=mid-1;}else if(val>data[mid]){System.out.print(val+" 介于中间值位置 "+(mid+1)+"["+data[mid]+"]及 "+(high+1)+"["+data[high]+"]，找右半边\\n");low=mid+1;}elsereturn mid;}return -1;}
}

3、差值查找法

差值查找法是二分法的改进版，按照数据位置的分布，利用公式预测数据所在的位置，再以二分法的方式渐渐逼近。

差值查找法的公式为:mid = low +((key - data[low]) / (data[high] - data[low])) *(high - low)

其中key是要查找的键值，data[high]、data[low]是剩余待查找记录中的最大最小值。

一般而言，差值查找法优先于顺序查找法，数据的分布越平均，查找速度越快。

示例代码:

public class ChaZhi {public static void main(String args[]) throws IOException{int i,j,val=1,num;int data[]=new int[50];String strM;BufferedReader keyin=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));for (i=0;i<50;i++){data[i]=val;val+=((int)(Math.random()*100)%5+1);}while(true){num=0;System.out.print("请输入查找键值(1-"+data[49]+")，输入-1结束：");strM=keyin.readLine();val=Integer.parseInt(strM);if(val==-1)break;num=interpolation(data,val);if(num==-1)System.out.print("## 没有找到["+val+"] ##\\n");elseSystem.out.print("在第 "+(num+1)+"个位置找到 ["+data[num]+"]\\n");}System.out.print("数据内容：\\n");for(i=0;i<5;i++){for(j=0;j<10;j++)System.out.print((i*10+j+1)+"-"+data[i*10+j]+" ");System.out.print("\\n");}}public static int interpolation(int data[],int val){int low,mid,high;low=0;high=49;int tmp;System.out.print("正在查找......\\n");while(low<= high && val !=-1 ){tmp=(int)((float)(val-data[low])*(high-low)/(data[high]-data[low]));mid=low+tmp;   //插值查找法公式if (mid>50 || mid<-1)return -1;if (val<data[low] && val<data[high])return -1;else if (val>data[low] && val>data[high])return-1;if (val==data[mid])return mid;else if (val < data[mid]){System.out.print(val+" 介于位置 "+(low+1)+"["+data[low]+"]及中间值 "+(mid+1)+"["+data[mid]+"]，找左半边\\n");high=mid-1;}else if(val > data[mid]){System.out.print(val+" 介于中间值位置 "+(mid+1)+"["+data[mid]+"]及 "+(high+1)+"["+data[high]+"]，找右半边\\n");low=mid+1;}}return -1;}
}

4、斐波那契查找

斐波那契查找要求有序,采用和二分查找/插值查找相似的区间分割策略，仅仅是改变了开始找点的位置，

mid不再是中间或插值得到，而是位于黄金分割点附近，即mid = low+F(k-1)-1。

黄金比例:整体与较大部分的比值为1:0.618 。斐波那契数(黄金分割数列:1,1,2,3,5,8,13,21...)随着此数列的递增，

前后两个数的比例会越来越接近0.618

示例代码:

public class FeiBoNaQi {public static void main(String[] args) {//待查找序列int[] arr = {1,3,5,6,8,13,45,67,133};int i = fiboSearch(arr, 133);System.out.println("斐波那契查找目标值133在数组中的下标为: "+i);}//得到一个斐波那契数组public static int[] fibonacci(int n) {//初始化数组int[] fibo = new int[n];if (n >= 1) fibo[0] = 1;if (n >= 2) fibo[1] = 1;for (int i = 2; i < n; i++) {fibo[i] = fibo[i - 1] + fibo[i - 2];}return fibo;}//主方法/* @param arr     待查找序列* @param findVal 查找的目标值* @return 返回目标值所在的下标*/public static int fiboSearch(int[] arr, int findVal) {int low = 0;int high = arr.length - 1;int k = 0;int mid = 0;int maxsize = 20;//得到斐波那契数组int[] fibo = fibonacci(maxsize);//判断待查找序列长度应该为哪一个斐波那契数while (high > fibo[k] - 1) {k++;}//填充待排序列, 长度为f[k]-1//把老数组复制到长度为 f[k]的新数组中//超出老数组长度的用0填充int[] temp = Arrays.copyOf(arr, fibo[k]-1);//填充temp数组中为0的部分for (int i = high + 1; i < temp.length; i++) {temp[i] = arr[high];}System.out.println("填充了最后元素的临时数组: "+Arrays.toString(temp));//正式开始查找while (low <= high) {mid = low + fibo[k - 1] - 1;//不断比较不同区间内 findVal 与 temp[mid]的关系if( findVal < temp[mid]){high = mid -1;k -= 1;}else if( findVal > temp[mid]){low = mid+1;k -= 2;}else{//需要确定返回的是那个下标if(mid <= high){return mid;}else{return high;}}}return -1;}
}