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