ジャンプ検索
ジャンプ検索手法の複雑さ
- 時間計算量:O(√n)
- スペースの複雑さ:O(1)
入力と出力
Input: A sorted list of data: 10 13 15 26 28 50 56 88 94 127 159 356 480 567 689 699 780 850 956 995 The search key 356 Output: Item found at location: 11
アルゴリズム
jumpSearch(array, size, key)
入力: 並べ替えられた配列、配列のサイズ、検索キー
出力- キーの場所(見つかった場合)、そうでない場合は間違った場所。
Begin blockSize := √size start := 0 end := blockSize while array[end] <= key AND end < size do start := end end := end + blockSize if end > size – 1 then end := size done for i := start to end -1 do if array[i] = key then return i done return invalid location End
例
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int jumpSearch(int array[], int size, int key) {
int start = 0;
int end = sqrt(size); //the square root of array length
while(array[end] <= key && end < size) {
start = end; //it it is not correct block then shift block
end += sqrt(size);
if(end > size - 1)
end = size; //if right exceeds then bound the range
}
for(int i = start; i<end; i++) { //perform linear search in selected block
if(array[i] == key)
return i; //the correct position of the key
}
return -1;
}
int main() {
int n, searchKey, loc;
cout << "Enter number of items: ";
cin >> n;
int arr[n]; //create an array of size n
cout << "Enter items: " << endl;
for(int i = 0; i< n; i++) {
cin >> arr[i];
}
cout << "Enter search key to search in the list: ";
cin >> searchKey;
if((loc = jumpSearch(arr, n, searchKey)) >= 0)
cout << "Item found at location: " << loc << endl;
else
cout << "Item is not found in the list." << endl;
} 出力
Enter number of items: 20 Enter items: 10 13 15 26 28 50 56 88 94 127 159 356 480 567 689 699 780 850 956 995 Enter search key to search in the list: 356 Item found at location: 11
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C++でゲームIVをジャンプする
arrという整数の配列があるとします。最初はインデックス0にいます。1つのステップで、インデックスiからi + xにジャンプできます。ここで、i +x =0。jここで:arr[i]とarr[j]は同じであり、iとjは同じではありません。ここで、nは配列のサイズです。配列の最後のインデックスに到達するための最小ステップ数を見つける必要があります。 したがって、入力が次のような場合、 その場合、出力は3になります。インデックス0から4、3から9への3つのジャンプが必要です。 これを解決するには、次の手順に従います- 1つのマップを定義するm n:=arrのサイズ 初期
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C#での二分探索
バイナリ検索はソートされた配列で機能します。値は配列の中央の要素と比較されます。同等性が見つからない場合は、値が存在しない半分の部分が削除されます。同様に、残りの半分の部分が検索されます。 これが配列のmid要素です。 62を見つける必要があるとしましょう。そうすると、左側の部分が削除され、右側の部分が検索されます- これらは二分探索の複雑さです- 最悪の場合のパフォーマンス O(log n) ベストケースのパフォーマンス O(1) 平均パフォーマンス O(log n) 最悪の場合のスペースの複雑さ O(1) 例 二分