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  • 斐波那契查找算法

    斐波那契查找算法

    什么是斐波那契查找算法?

    1.黄金分割点是把一条线段分割成两个部分,使得一部分与全长之比等于另一部分与这一部分之比,取其前三位的近似值大概是0.618。

    2.斐波那契数列{1,1,2,3,5,8,13,...}两个相邻数的比例无限接近0.618

    斐波那契思想

    1.斐波那契思想与二分法相类似,不过中间点不再是中点,而变成了黄金分割点的附近mid=low+F(k-1)-1,F代表斐波那契数列

    对于F(k-1)-1的含义的理解

    1.F代表的斐波那契数列
    2.k代表斐波那契数列的第k个元素
    3.由F[k]=F[k-1]+F[k-2]可以得知,可以得到F[k]-1=(F[k-1]-1)+(F[k-2]-1)+1,这个式子说明只要是顺序表的长度为F[k]-1,就可以分为(F[k-1]-1)和(F[k-2]-1)两段,另外一个1就是
    mid位置的元素

    4.类似的每一个子段也可以用同样的方式来进行分隔
    5.但是顺序表的长度不一定是恰好等于F[k]-1,所以需要将原来的顺序表的长度增加到F[k]-1,这里的k值仅仅需要恰好使得F[k]-1恰好大于或者等于n,新增位置,都赋值为下标为n-1位置的值就可以了

    代码实现

    package search;
    
    import java.util.Arrays;
    
    public class FibonacciSearch {
    	
    	public static int maxSize=20;
    	public static void main(String[] args) {
    		// TODO Auto-generated method stub
    		int[] a= {1,2,3,4,5,6,7,8};
    		int index=fibonacciSearch(a, 5);
    		System.out.println(index);
    
    	}
    	
    	public static int[] fib() {//返回一个斐波那契数组
    		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;
    	}
    	
    	public static int fibonacciSearch(int[] a,int key)
    	{
    		int low=0;
    		int high=a.length-1;
    		int k=0;//表示斐波那契分割值的下标
    		int[] f=fib();//获取斐波那契分割数值的下标
    		while(high>f[k]-1)
    		{
    			k++;
    		}
    		
    		//因为f[k]这个值可能大于数组a的长度,因此需要使用Arrays类,构造一个新的数组并指向a
    		int[] temp=Arrays.copyOf(a, f[k]);//不足的部分会使用0填充
    		//用数组的最后一个数来填充
    		for(int i=high+1;i<temp.length;i++)
    		{
    			temp[i]=a[high];
    		}
    		
    		while(low<=high)
    		{
    			int	mid=low+f[k-1]-1;
    			if(key<temp[mid])//应当向前面进行查找
    			{
    				high=mid-1;
    				k--;//全部元素=前面的元素+后面的元素
    				//f[k]=f[k-1]+f[k-2]
    				//因为前面有f[k-1]个元素所以可以继续拆分分配f[k-1]=f[k-2]+f[k-3]
    				//即f[k-1]的前面继续查找k--
    				//下次训话mid=f[k-1-1]-1
    			}
    			else if(k>temp[mid])//后面查找,右边查找
    			{
    				low=mid+1;
    				k-=2;
    				
    			}
    			else
    			{
    				if(mid<=high)
    				{
    					return mid;
    				}
    				else
    				{
    					return high;
    				}
    			}
    			
    		}
    		return -1;
    	}
    
    }
    
    
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