Интерполяционный следящий поиск
Используя методы из предыдущих разделов можно выполнить следящий интерполяционный поиск (interpolativehuntandsearch). Вначале, как и раньше, сравним искомое значение из предыдущего поиска с новым. Если новое искомое значение меньше, начнем слежение влево, если больше — вправо.
Для слежения влево будем теперь использовать интерполяцию, чтобы предположить, где может находиться искомое значение в диапазоне между предыдущим значением и значением элемента List(1). Но это будет просто интерполяционный поиск, в которомmin = 1иmaxравно индексу, полученному во время предыдущего поиска. После первого шага, фаза слежения заканчивается и дальше можно продолжить обычный интерполяционный поиск.
Аналогично выполняется слежение вправо. Просто приравниваем max = Numitemsи устанавливаемminравным индексу, полученному во время предыдущего поиска. Затем продолжаем обычный интерполяционный поиск.
Если значения данных расположены почти равномерно, то интерполяционный поиск всегда выбирает значение, которое находится рядом с искомым на первом или последующем шаге. Это означает, что начиная с предыдущего найденного значения, нельзя значительно улучшить этот алгоритм. На первом шаге, даже без использования результата предыдущего поиска, интерполяционный поиск, вероятно, выберет индекс, который находится достаточно близко от индекса искомого элемента.
С другой стороны, использование предыдущего значения может помочь в случае, если данные распределены неравномерно. Если известно, что новое искомое значение находится близко к старому, интерполяционный поиск, начинающийся с предыдущего значения, обязательно найдет элемент, который находится рядом с предыдущим найденным. Это означает, что использование в качестве стартовой точки предыдущего найденного значения может давать определенное преимущество.
Результат предыдущего поиска также сильнее ограничивает диапазон возможных положений нового элемента, по сравнению с диапазоном от 1 до NumItems, поэтому алгоритм может сэкономить при этом один или два шага. Это особенно важно, если список находится на диске или каком-либо другом медленном устройстве. Если сохранять результат предыдущего поиска в памяти, то можно, по крайней мере, сравнить новое искомое значение с предыдущим без обращения к диску.
Резюме
Если элементы находятся в связном списке, используйте поиск методом полного перебора. По возможности используйте сигнальную метку в конце списка для ускорения поиска.
Если вам нужно время от времени проводить поиск в списке, содержащем десятки элементов, также используйте поиск методом полного перебора. Алгоритм в этом случае будет проще отлаживать и поддерживать, чем более сложные методы поиска, и он будет давать приемлемые результаты.
Если требуется проводить поиск в больших списках, используйте интерполяционный поиск. Если значения данных распределены достаточно равномерно, то интерполяционный поиск обеспечит наилучшую производительность. Если список находится на диске или каком-либо другом медленном устройстве, разница в скорости между интерполяционным поиском и другими методами поиска может быть достаточно велика.
Если используются строковые данные, можно попытаться закодировать их числами в формате integer,longилиdouble, при этом для их поиска можно будет использовать интерполяционный метод. Если строки слишком длинные и не помещаются даже в числа форматаdouble, то проще всего может оказаться использовать двоичный поиск. В табл. 10.1 перечислены преимущества и недостатки для различных методов поиска.
Используя двоичный или интерполяционный поиск, можно очень быстро находить элементы даже в очень больших списках. Если значения данных распределены равномерно, то интерполяционный поиск позволяет всего за несколько шагов найти элемент в списке, содержащем миллион элементов.
Таблица 1. Преимущества и недостатки различных методов поиска
|
Метод |
Преимущества |
Недостатки |
|
Полный перебор |
Простота Высокая скорость для небольших списков |
Низкая скорость для больших списков |
|
Двоичный поиск |
Высокая скорость для больших списков Не зависит от распределения данных Легко работает со строковыми данными |
|
|
Интерполяционный |
Очень высокая скорость для больших списков |
Очень сложен Данные должны быть распределены равномерно Сложно работать со строковыми данными |
Тем не менее, в такой большой список трудно вносить изменения. Вставка или удаление элемента из упорядоченного списка займет время порядка O(N). Если элемент находится в начале списка, выполнение этих операций может потребовать очень большого количества времени, особенно если список находится на каком‑либо медленном устройстве.