補間検索
二分探索手法では、リストは均等に分割されます。補間検索手法の場合、プロシージャは補間式を使用して正確な位置を見つけようとします。推定位置を見つけた後、その位置を使用してリストを分離できます。毎回正確な位置を見つけようとするため、検索時間が短縮されます。この手法では、アイテムが均一に分散されている場合、アイテムを簡単に見つけることができます。
補間検索手法の複雑さ
- 時間計算量: 平均的な場合はO(log2(log2 n))、最悪の場合(アイテムが指数関数的に分散されている場合)は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 780 Output: Item found at location: 16
アルゴリズム
interpolationSearch(array, start, end, key)
入力- 並べ替えられた配列、開始位置と終了位置、および検索キー
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 while start <= end AND key >= array[start] AND key <= array[end] do dist := key – array[start] valRange := array[end] – array[start] fraction := dist / valRange indexRange := end – start estimate := start + (fraction * indexRange) if array[estimate] = key then return estimate position if array[estimate] < key then start := estimate + 1 else end = estimate -1 done return invalid position End
例
#include<iostream> using namespace std; int interpolationSearch(int array[], int start, int end, int key) { int dist, valRange, indexRange, estimate; float fraction; while(start <= end && key >= array[start] && key <= array[end]) { dist = key - array[start]; valRange = array[end] - array[start]; //range of value fraction = dist / valRange; indexRange = end - start; estimate = start + (fraction * indexRange); //estimated position of the key if(array[estimate] == key) return estimate; if(array[estimate] < key) start = estimate +1; else end = estimate - 1; } 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 = interpolationSearch(arr, 0, n-1, 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: 780 Item found at location: 16
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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