详解Java Fibonacci Search斐波那契搜索算法代码实现

网友投稿 460 2022-11-17


详解Java Fibonacci Search斐波那契搜索算法代码实现

一, 斐波那契搜索算法简述

斐波那契搜索(Fibonacci search) ,又称斐波那契查找,是区间中单峰函数的搜索技术。

斐波那契搜索采用分而治之的方法,其中我们按照斐波那契数列对元素进行不均等分割。此搜索需要对数组进行排序。

与二进制搜索不同,在二进制搜索中,我们将元素分成相等的两半以减小数组范围-在斐波那契搜索中,我们尝试使用加法或减法来获得较小的范围。

斐波那契数列的公式是:

Fibo(N)=Fibo(N-1)+Fibo(N-2)

此系列的前两个数字是Fibo(0) = 0和Fibo(1) = 1。因此,根据此公式,该级数看起来像是0、1、1、2、3、5、8、13、21。。。这里要注意的有趣观察是:

Fibo(N-2) 大约是1/3的 Fibo(N)

Fibo(N-1) 大约是2/3的 Fibo(N)

因此,当我们使用斐波那契数列来划分范围时,它会以与上述相同的比率进行分割。

二,斐波那契搜索算法代码实现

/**

*

* @param integers

* @param elementToSearch

* @return

*/

public static int fibonacciSearch(int[] integers, int elementToSearch) {

int fibonacciMinus2 = 0;

int fibonacciMinus1 = 1;

int fibonacciNumber = fibonacciMinus2 + fibonacciMinus1;

int arrayLength = integers.length;

while (fibonacciNumber < arrayLength) {

fibonacciMinus2 = fibonacciMinus1;

fibonacciMinus1 = fibonacciNumber;

fibonacciNumber = fibonacciMinus2 + fibonacciMinus1;

}

int offset = -1;

while (fibonacciNumber > 1) {

int i = Math.min(offset+fibonacciMinus2, arrayLength-1);

if (integers[i] < elementToSearch) {

fibonacciNumber = fibonacciMinus1;

fibonacciMinus1 = fibonacciMinus2;

fibonacciMinus2 = fibonacciNumber - fibonacciMinus1;

offset = i;

}

else if (integers[i] > elementToSearch) {

fibonacciNumber = fibonacciMinus2;

fibonacciMinus1 = fibonacciMinus1 - fibonacciMinus2;

fibonacciMinus2 = fibonacciNumber - fibonacciMinus1;

}

else return i;

}

if (fibonacciMinus1 == 1 && integers[offset+1] == elementToSearch)

return offset+1;

return -1;

}

三,斐波那契搜索算法总结

首先从找到斐波那契数列中最接近但大于数组长度的数字开始。这fibonacciNumber是在13刚好大于数组长度10时发生的。

接下来,我们比较数组的元素,并根据该比较,执行以下操作之一:

将要搜索的元素与处的元素进行比较fibonacciMinus2,如果值匹配,则返回索引。

如果elementToSearch比当前元素时,我们移动在斐波纳契数列上一步,而改变的值fibonacciNumber,fibonacciMinus1与fibonacciMinus2相应。偏移量将重置为当前索引。

如果elementToSearch比当前元素小,我们继续前进后退两步在斐波纳契数列和改变的值fibonacciNumber,fibonacciMinus1与fibonacciMinus2相应。

输出结果:

时间复杂度

此搜索的最坏情况时间复杂度为O(log(N))。

空间复杂度

虽然我们需要将三个数字保存在斐波那契数列中并要搜索的元素,但我们需要四个额外的空间单位。

对空间的要求不会随着输入数组的大小而增加。因此,可以说斐波那契搜索的空间复杂度为O(1)。

当除法运算是CPU要执行操作时,将使用此搜索。二进制搜索之类的算法由于使用除法对数组进行划分,因此效果较差。

这种搜索的另一个好处是当输入数组的元素无法放入RAM中时。在这种情况下,此算法执行的局部操作范围可帮助其更快地运行。

四,跳转搜索算法完整代码

If you are interested, try it.

public class SearchAlgorithms {

/**

*

* @param integers

* @param elementToSearch

* @return

*/

public static int fibonacciSearch(int[] integers, int elementToSearch) {

int fibonacciMinus2 = 0;

int fibonacciMinus1 = 1;

int fibonacciNumber = fibonacciMinus2 + fibonacciMinus1;

int arrayLength = integers.length;

while (fibonacciNumber < arrayLength) {

fibonacciMinus2 = fibonacciMinus1;

fibonacciMinus1 = fibonacciNumber;

fibonacciNumber = fibonacciMinus2 + fibonacciMinus1;

}

int offset = -1;

while (fibonacciNumber > 1) {

int i = Math.min(offset+fibonacciMinus2, arrayLength-1);

if (integers[i] < elementToSearch) {

fibonacciNumber = fibonacciMinus1;

fibonacciMinus1 = fibonacciMinus2;

fibonacciMinus2 = fibonacciNumber - fibonacciMinus1;

offset = i;

}

else if (integers[i] > elementToSearch) {

fibonacciNumber = fibonacciMinus2;

fibonacciMinus1 = fibonacciMinus1 - fibonacciMinus2;

fibonacciMinus2 = fibonacciNumber - fibonacciMinus1;

}

else return i;

}

if (fibonacciMinus1 == 1 && integers[offset+1] == elementToSearch)

return offset+1;

return -1;

}

/**

* 打印方法

* @param elementToSearch

* @param index

*/

public static void print(int elementToSearch, int index) {

if (index == -1){

System.out.println(elementToSearch + " 未找到");

}

else {

System.out.println(elementToSearch + " 在索引处找到: " + index);

}

}

//测试一下

public static void main(String[] args) {

int index = fibonachttp://ciSearch(new int[]{3, 22, 27, 47, 57, 67, 89, 91, 95, 99}, 67);

print(67, index);

}

}


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