1. package com.atguigu.search;
    2. /**
    3. * ClassName: <br/>
    4. * Description: <br/>
    5. * Date: 2021-02-24 10:07 <br/>
    6. * @project data_algorithm
    7. * @package com.atguigu.search
    8. */
    9. import java.util.Arrays;
    10. public class FibonacciSearch {
    11. public static int maxSize = 20;
    12. public static void main(String[] args) {
    13. int [] arr = {1,8, 10, 89, 1000, 1234};
    14. System.out.println("index=" + fibSearch(arr, 189));// 0
    15. }
    16. //因为后面我们mid=low+F(k-1)-1,需要使用到斐波那契数列,因此我们需要先获取到一个斐波那契数列
    17. //非递归方法得到一个斐波那契数列
    18. public static int[] fib() {
    19. int[] f = new int[maxSize];
    20. f[0] = 1;
    21. f[1] = 1;
    22. for (int i = 2; i < maxSize; i++) {
    23. f[i] = f[i - 1] + f[i - 2];
    24. }
    25. return f;
    26. }
    27. //编写斐波那契查找算法
    28. //使用非递归的方式编写算法
    29. /**
    30. *
    31. * @param a 数组
    32. * @param key 我们需要查找的关键码(值)
    33. * @return 返回对应的下标,如果没有-1
    34. */
    35. public static int fibSearch(int[] a, int key) {
    36. int low = 0;
    37. int high = a.length - 1;
    38. int k = 0; //表示斐波那契分割数值的下标
    39. int mid = 0; //存放mid值
    40. int f[] = fib(); //获取到斐波那契数列
    41. //获取到斐波那契分割数值的下标
    42. while(high > f[k] - 1) {
    43. k++;
    44. }
    45. //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temp[]
    46. //不足的部分会使用0填充
    47. int[] temp = Arrays.copyOf(a, f[k]);
    48. //实际上需求使用a数组最后的数填充 temp
    49. //举例:
    50. //temp = {1,8, 10, 89, 1000, 1234, 0, 0} => {1,8, 10, 89, 1000, 1234, 1234, 1234,}
    51. for(int i = high + 1; i < temp.length; i++) {
    52. temp[i] = a[high];
    53. }
    54. // 使用while来循环处理,找到我们的数 key
    55. while (low <= high) { // 只要这个条件满足,就可以找
    56. mid = low + f[k - 1] - 1;
    57. if(key < temp[mid]) { //我们应该继续向数组的前面查找(左边)
    58. high = mid - 1;
    59. //为甚是 k--
    60. //说明
    61. //1. 全部元素 = 前面的元素 + 后边元素
    62. //2. f[k] = f[k-1] + f[k-2]
    63. //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]
    64. //即 在 f[k-1] 的前面继续查找 k--
    65. //即下次循环 mid = f[k-1-1]-1
    66. k--;
    67. } else if ( key > temp[mid]) { // 我们应该继续向数组的后面查找(右边)
    68. low = mid + 1;
    69. //为什么是k -=2
    70. //说明
    71. //1. 全部元素 = 前面的元素 + 后边元素
    72. //2. f[k] = f[k-1] + f[k-2]
    73. //3. 因为后面我们有f[k-2] 所以可以继续拆分 f[k-1] = f[k-3] + f[k-4]
    74. //4. 即在f[k-2] 的前面进行查找 k -=2
    75. //5. 即下次循环 mid = f[k - 1 - 2] - 1
    76. k -= 2;
    77. } else { //找到
    78. //需要确定,返回的是哪个下标
    79. if(mid <= high) {
    80. return mid;
    81. } else {
    82. return high;
    83. }
    84. }
    85. }
    86. return -1;
    87. }
    88. }