原理
斐波那契查找的原理与二分查找、插值查找相似,仅仅是改变了中间节点(mid)的位置,mid 不再是中间或插值得到的,而是位于黄金分割点的附近,即 mid = low + F(k-1)-1 (F代表斐波那契数列)
对 F(k-1)-1 的理解
1.由斐波那契数列 F[k] = F[k-1] + F[k-2] 的性质,可以得到 (F[k]-1) = (F[k-1]-1) + (F[k-2]-1) + 1 .由此说明,只要顺序表的长度为 F[k]-1,则可以将该表分成长度为 F[k-1]-1 和 F[k-2]-1 的两段,从而中间位置为 mid = low + F[k-1]-1
2.类似的,每一子段也可以用相同的方式分割
3.但顺序表长度 n 不一定刚好等于 F[k]-1 ,所以需要将原来的顺序表长度 n 增加至 F[k]-1 。这里的 k 值只要能使得 F[k]-1 恰好大于或等于 n 即可,由以下代码得到,顺序表长度增加后,新增的位置(从 n+1 到 F[k]-1 位置),都赋为 n 位置的值即可。
while(n > fib(k) - 1)
k++;
public class FibonacciSearch {
public static int maxSize = 20;
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {1, 2, 11, 1000, 1024};
int findVal = 1024;
int index = fibSearch(arr, findVal);
System.out.printf("%d的下标索引为%d\n\n", findVal, index);
}
//因为后面使用 mid = low + F[k-1] - 1,因此我们先获取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 我们需要查找的值
* @return 返回对应的下标,如果没有返回 -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;
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 (f[k] - 1 <= high) {
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 a[]
//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 数组最后的值填充 temp;
/*
举例
temp = {1, 2, 11, 1000, 1024, 0, 0, 0} ==> {1, 2, 11, 1000, 1024, 1024, 1024, 1024}
*/
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) { //只要满足这个条件就可以查找
mid = low + f[k - 1] - 1;
if (key < temp[mid]) { //向左边查找
high = mid - 1;
//为什么是 k--
/*
说明
1.全部元素 = 前面的元素 + 后面的元素
2.f[k] = f[k - 1] + f[k - 2]
3.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]
4.即在 f[k - 1] 的前面继续查找, k--
5.即下次循环 mid = f[k - 1 - 1] - 1
*/
k--;
} else if (key > temp[mid]) {
low = mid + 1;
//为什么是 k -= 2
/*
说明
1.全部元素 = 前面的元素 + 后面的元素
2.f[k] = f[k - 1] + f[k - 2]
3.因为后面有 f[k-2] 个元素 ,所以可以继续拆分 f[k - 2] = f[k - 3] + f[k - 4]
4.即在 f[k - 2] 的前面继续查找, 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;
}
}