Дати сортирани низ од н равномерно распоређених вредности арр[] напишите функцију за тражење одређеног елемента к у низу.
Линеарна претрага проналази елемент у О(н) времену Јумп Сеарцх траје О(н) времена и Бинарно претраживање траје О(лог н) времена.
Претрага интерполације је побољшање у односу на Бинарно претраживање на пример где су вредности у сортираном низу равномерно распоређене. Интерполација конструише нове тачке података унутар опсега дискретног скупа познатих тачака података. Бинарна претрага увек иде до средњег елемента да провери. С друге стране, интерполационо претраживање може ићи на различите локације у складу са вредношћу кључа који се тражи. На пример, ако је вредност кључа ближа последњем елементу, интерполационо претраживање ће вероватно започети претрагу према крајњој страни.
Да би пронашао позицију која се тражи, користи се следећа формула.
// Идеја формуле је да врати вишу вредност пос
// када је елемент који се тражи ближи арр[хи]. И
// мања вредност када је ближе арр[ло]
арр[] ==> Низ где треба претраживати елементе
к ==> Елемент за претрагу
ло ==> Почетни индекс у арр[]
здраво ==> Завршни индекс у арр[]
инурл:.гит/хеадпосле = +
Постоји много различитих метода интерполације, а једна је позната као линеарна интерполација. Линеарна интерполација узима две тачке података које претпостављамо као (к1и1) и (к2и2), а формула је: у тачки (ки).
Овај алгоритам функционише на начин на који тражимо реч у речнику. Алгоритам интерполационе претраге побољшава алгоритам бинарне претраге. Формула за проналажење вредности је: К = >К је константа која се користи за сужавање простора за претрагу. У случају бинарног претраживања вредност за ову константу је: К=(ниска+висока)/2.
Формула за пос се може извести на следећи начин.
Let's assume that the elements of the array are linearly distributed.
General equation of line : y = m*x + c.
y is the value in the array and x is its index.
Now putting value of lohi and x in the equation
arr[hi] = m*hi+c ----(1)
arr[lo] = m*lo+c ----(2)
x = m*pos + c ----(3)
m = (arr[hi] - arr[lo] )/ (hi - lo)
subtracting eqxn (2) from (3)
x - arr[lo] = m * (pos - lo)
lo + (x - arr[lo])/m = pos
pos = lo + (x - arr[lo]) *(hi - lo)/(arr[hi] - arr[lo])
Алгоритам
Остатак интерполационог алгоритма је исти осим горње логике партиције.
- Корак 1: У петљи израчунајте вредност 'пос' користећи формулу положаја сонде.
- Корак 2: Ако се подудара, вратите индекс ставке и изађите.
- Корак 3: Ако је ставка мања од арр[пос] израчунајте позицију сонде левог подниза. У супротном израчунајте исто у десном поднизу.
- Корак 4: Понављајте све док се не пронађе подударање или док се подниз не смањи на нулу.
Испод је имплементација алгоритма.
// C++ program to implement interpolation // search with recursion #include
// C program to implement interpolation search // with recursion #include
// Java program to implement interpolation // search with recursion import java.util.*; class GFG { // If x is present in arr[0..n-1] then returns // index of it else returns -1. public static int interpolationSearch(int arr[] int lo int hi int x) { int pos; // Since array is sorted an element // present in array must be in range // defined by corner if (lo <= hi && x >= arr[lo] && x <= arr[hi]) { // Probing the position with keeping // uniform distribution in mind. pos = lo + (((hi - lo) / (arr[hi] - arr[lo])) * (x - arr[lo])); // Condition of target found if (arr[pos] == x) return pos; // If x is larger x is in right sub array if (arr[pos] < x) return interpolationSearch(arr pos + 1 hi x); // If x is smaller x is in left sub array if (arr[pos] > x) return interpolationSearch(arr lo pos - 1 x); } return -1; } // Driver Code public static void main(String[] args) { // Array of items on which search will // be conducted. int arr[] = { 10 12 13 16 18 19 20 21 22 23 24 33 35 42 47 }; int n = arr.length; // Element to be searched int x = 18; int index = interpolationSearch(arr 0 n - 1 x); // If element was found if (index != -1) System.out.println('Element found at index ' + index); else System.out.println('Element not found.'); } } // This code is contributed by equbalzeeshan
# Python3 program to implement # interpolation search # with recursion # If x is present in arr[0..n-1] then # returns index of it else returns -1. def interpolationSearch(arr lo hi x): # Since array is sorted an element present # in array must be in range defined by corner if (lo <= hi and x >= arr[lo] and x <= arr[hi]): # Probing the position with keeping # uniform distribution in mind. pos = lo + ((hi - lo) // (arr[hi] - arr[lo]) * (x - arr[lo])) # Condition of target found if arr[pos] == x: return pos # If x is larger x is in right subarray if arr[pos] < x: return interpolationSearch(arr pos + 1 hi x) # If x is smaller x is in left subarray if arr[pos] > x: return interpolationSearch(arr lo pos - 1 x) return -1 # Driver code # Array of items in which # search will be conducted arr = [10 12 13 16 18 19 20 21 22 23 24 33 35 42 47] n = len(arr) # Element to be searched x = 18 index = interpolationSearch(arr 0 n - 1 x) if index != -1: print('Element found at index' index) else: print('Element not found') # This code is contributed by Hardik Jain
// C# program to implement // interpolation search using System; class GFG{ // If x is present in // arr[0..n-1] then // returns index of it // else returns -1. static int interpolationSearch(int []arr int lo int hi int x) { int pos; // Since array is sorted an element // present in array must be in range // defined by corner if (lo <= hi && x >= arr[lo] && x <= arr[hi]) { // Probing the position // with keeping uniform // distribution in mind. pos = lo + (((hi - lo) / (arr[hi] - arr[lo])) * (x - arr[lo])); // Condition of // target found if(arr[pos] == x) return pos; // If x is larger x is in right sub array if(arr[pos] < x) return interpolationSearch(arr pos + 1 hi x); // If x is smaller x is in left sub array if(arr[pos] > x) return interpolationSearch(arr lo pos - 1 x); } return -1; } // Driver Code public static void Main() { // Array of items on which search will // be conducted. int []arr = new int[]{ 10 12 13 16 18 19 20 21 22 23 24 33 35 42 47 }; // Element to be searched int x = 18; int n = arr.Length; int index = interpolationSearch(arr 0 n - 1 x); // If element was found if (index != -1) Console.WriteLine('Element found at index ' + index); else Console.WriteLine('Element not found.'); } } // This code is contributed by equbalzeeshan
<script> // Javascript program to implement Interpolation Search // If x is present in arr[0..n-1] then returns // index of it else returns -1. function interpolationSearch(arr lo hi x){ let pos; // Since array is sorted an element present // in array must be in range defined by corner if (lo <= hi && x >= arr[lo] && x <= arr[hi]) { // Probing the position with keeping // uniform distribution in mind. pos = lo + Math.floor(((hi - lo) / (arr[hi] - arr[lo])) * (x - arr[lo]));; // Condition of target found if (arr[pos] == x){ return pos; } // If x is larger x is in right sub array if (arr[pos] < x){ return interpolationSearch(arr pos + 1 hi x); } // If x is smaller x is in left sub array if (arr[pos] > x){ return interpolationSearch(arr lo pos - 1 x); } } return -1; } // Driver Code let arr = [10 12 13 16 18 19 20 21 22 23 24 33 35 42 47]; let n = arr.length; // Element to be searched let x = 18 let index = interpolationSearch(arr 0 n - 1 x); // If element was found if (index != -1){ document.write(`Element found at index ${index}`) }else{ document.write('Element not found'); } // This code is contributed by _saurabh_jaiswal </script>
// PHP program to implement $erpolation search // with recursion // If x is present in arr[0..n-1] then returns // index of it else returns -1. function interpolationSearch($arr $lo $hi $x) { // Since array is sorted an element present // in array must be in range defined by corner if ($lo <= $hi && $x >= $arr[$lo] && $x <= $arr[$hi]) { // Probing the position with keeping // uniform distribution in mind. $pos = (int)($lo + (((double)($hi - $lo) / ($arr[$hi] - $arr[$lo])) * ($x - $arr[$lo]))); // Condition of target found if ($arr[$pos] == $x) return $pos; // If x is larger x is in right sub array if ($arr[$pos] < $x) return interpolationSearch($arr $pos + 1 $hi $x); // If x is smaller x is in left sub array if ($arr[$pos] > $x) return interpolationSearch($arr $lo $pos - 1 $x); } return -1; } // Driver Code // Array of items on which search will // be conducted. $arr = array(10 12 13 16 18 19 20 21 22 23 24 33 35 42 47); $n = sizeof($arr); $x = 47; // Element to be searched $index = interpolationSearch($arr 0 $n - 1 $x); // If element was found if ($index != -1) echo 'Element found at index '.$index; else echo 'Element not found.'; return 0; #This code is contributed by Susobhan Akhuli ?> Излаз
Element found at index 4
Временска сложеност: О(лог2(лог2н)) за просечан случај и О(н) за најгори случај
Сложеност помоћног простора: О(1)
Други приступ: -
Ово је итерацијски приступ за претрагу интерполације.
- Корак 1: У петљи израчунајте вредност 'пос' користећи формулу положаја сонде.
- Корак 2: Ако се подудара, вратите индекс ставке и изађите.
- Корак 3: Ако је ставка мања од арр[пос] израчунајте позицију сонде левог подниза. У супротном израчунајте исто у десном поднизу.
- Корак 4: Понављајте све док се не пронађе подударање или док се подниз не смањи на нулу.
Испод је имплементација алгоритма.
C++// C++ program to implement interpolation search by using iteration approach #include
// Java program to implement interpolation // search with recursion import java.util.*; class GFG { // If x is present in arr[0..n-1] then returns // index of it else returns -1. public static int interpolationSearch(int arr[] int lo int hi int x) { int pos; if (lo <= hi && x >= arr[lo] && x <= arr[hi]) { // Probing the position with keeping // uniform distribution in mind. pos = lo + (((hi - lo) / (arr[hi] - arr[lo])) * (x - arr[lo])); // Condition of target found if (arr[pos] == x) return pos; // If x is larger x is in right sub array if (arr[pos] < x) return interpolationSearch(arr pos + 1 hi x); // If x is smaller x is in left sub array if (arr[pos] > x) return interpolationSearch(arr lo pos - 1 x); } return -1; } // Driver Code public static void main(String[] args) { // Array of items on which search will // be conducted. int arr[] = { 10 12 13 16 18 19 20 21 22 23 24 33 35 42 47 }; int n = arr.length; // Element to be searched int x = 18; int index = interpolationSearch(arr 0 n - 1 x); // If element was found if (index != -1) System.out.println('Element found at index ' + index); else System.out.println('Element not found.'); } }
# Python equivalent of above C++ code # Python program to implement interpolation search by using iteration approach def interpolationSearch(arr n x): # Find indexes of two corners low = 0 high = (n - 1) # Since array is sorted an element present # in array must be in range defined by corner while low <= high and x >= arr[low] and x <= arr[high]: if low == high: if arr[low] == x: return low; return -1; # Probing the position with keeping # uniform distribution in mind. pos = int(low + (((float(high - low)/( arr[high] - arr[low])) * (x - arr[low])))) # Condition of target found if arr[pos] == x: return pos # If x is larger x is in upper part if arr[pos] < x: low = pos + 1; # If x is smaller x is in lower part else: high = pos - 1; return -1 # Main function if __name__ == '__main__': # Array of items on whighch search will # be conducted. arr = [10 12 13 16 18 19 20 21 22 23 24 33 35 42 47] n = len(arr) x = 18 # Element to be searched index = interpolationSearch(arr n x) # If element was found if index != -1: print ('Element found at index'index) else: print ('Element not found')
// C# program to implement interpolation search by using // iteration approach using System; class Program { // Interpolation Search function static int InterpolationSearch(int[] arr int n int x) { int low = 0; int high = n - 1; while (low <= high && x >= arr[low] && x <= arr[high]) { if (low == high) { if (arr[low] == x) return low; return -1; } int pos = low + (int)(((float)(high - low) / (arr[high] - arr[low])) * (x - arr[low])); if (arr[pos] == x) return pos; if (arr[pos] < x) low = pos + 1; else high = pos - 1; } return -1; } // Main function static void Main(string[] args) { int[] arr = {10 12 13 16 18 19 20 21 22 23 24 33 35 42 47}; int n = arr.Length; int x = 18; int index = InterpolationSearch(arr n x); if (index != -1) Console.WriteLine('Element found at index ' + index); else Console.WriteLine('Element not found'); } } // This code is contributed by Susobhan Akhuli
// JavaScript program to implement interpolation search by using iteration approach function interpolationSearch(arr n x) { // Find indexes of two corners let low = 0; let high = n - 1; // Since array is sorted an element present // in array must be in range defined by corner while (low <= high && x >= arr[low] && x <= arr[high]) { if (low == high) { if (arr[low] == x) { return low; } return -1; } // Probing the position with keeping // uniform distribution in mind. let pos = Math.floor(low + (((high - low) / (arr[high] - arr[low])) * (x - arr[low]))); // Condition of target found if (arr[pos] == x) { return pos; } // If x is larger x is in upper part if (arr[pos] < x) { low = pos + 1; } // If x is smaller x is in lower part else { high = pos - 1; } } return -1; } // Main function let arr = [10 12 13 16 18 19 20 21 22 23 24 33 35 42 47]; let n = arr.length; let x = 18; // Element to be searched let index = interpolationSearch(arr n x); // If element was found if (index != -1) { console.log('Element found at index' index); } else { console.log('Element not found'); }
Излаз
Element found at index 4
Временска сложеност: О(лог2(лог2 н)) за просечан случај и О(н) за најгори случај
Сложеност помоћног простора: О(1)