Python:实现interpolation search插值搜索算法(附完整源码)

插值查找 (Interpolation Search)

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/133535431 查字典 当我们从字典中查找 “algorithm” 这个单词的时候，我们肯定不会傻傻地像二分查找一样首先从中间开始。相反，我们会从首字母为 a 的地方开始查找，然后根据第二个字母在字母表.

插值查找法又称为插补查找法，是二分查找法的改进版。它是按照数据位置的分布，利用公式预测数据所在的位置，再以二分法的方式渐渐逼近。使用插值查找法是假设数据平均分布在数组中，而每一项数据的差距相当接近或有一定的距离比例。其中，key是要查找的键值，data[high]、data[low]是剩余待查找记录中的最大值和最小值。

插值搜索是对实例二分搜索的改进，其中排序数组中的值是均匀分布的。另一方面，插值搜索可以根据正在搜索的键的值去不同的位置。线性插值采用两个数据点，我们假设为 (x1,y1) 和 (x2,y2)，公式为：在点 (x,y) 处。我们假设数组的元素是线性分布的，直线的一般方程：y = m*x + c，y 是数组中的值，x 是其索引。给定一个由 n 个均匀分布值 arr[] 组成的排序数组，编写一个函数来搜索数组中的特定元素 x。在二分查找的情况下，该常数的值为：K=(low+high)/2。

减治法——内插法搜索(Decrease and Conquer by a Factor - Interpolation Search)内插法搜索(Interpolation Search) If the elements of a sorted array are distributed reasonably evenly, interpolation search performs better

拉格朗日插值算法是一种多项式插值方法，用于根据已知数据点的坐标来求解未知点的近似值。拉格朗日插值算法是一种多项式插值方法，用于根据已知数据点的坐标来求解未知点的近似值。拉格朗日插值算法是一种多项式插值方法，用于根据已知数据点的坐标来求解未知点的近似值。拉格朗日插值算法是一种多项式插值方法，用于根据已知数据点的坐标来求解未知点的近似值。拉格朗日插值算法是一种多项式插值方法，用于根据已知数据点的坐标来求解未知点的近似值。拉格朗日插值算法是一种多项式插值方法，用于根据已知数据点的坐标来求解未知点的近似值。

下面分别介绍插值查找算法的原理、优缺点以及Python实现。插值查找算法的基本原理是通过使用公式来计算目标值在数组中的位置，然后根据计算所得的位置与目标值进行比较。插值查找算法的基本原理是通过使用公式来计算目标值在数组中的位置，然后根据计算所得的位置与目标值进行比较。插值查找算法的基本原理是通过使用公式来计算目标值在数组中的位置，然后根据计算所得的位置与目标值进行比较。插值查找算法的基本原理是通过使用公式来计算目标值在数组中的位置，然后根据计算所得的位置与目标值进行比较。

来源：greeksforgreeks 所有search的前提是sorted array Linear search是最简单粗暴的搜索，和第一位对比，不等于，和第二位对比。。。直到相等 A simple approach is to dolinear search, i.e Start from the leftmost element of arr[] and one by one c...

笔者介绍：姜雪伟，IT公司技术合伙人，IT高级讲师，CSDN社区专家，特邀编辑，畅销书作者，已出版书籍：《手把手教你架构3D游戏引擎》电子工业出版社和《Unity3D实战核心技术详解》电子工业出版社等。CSDN视频网址：http://edu.csdn.net/lecturer/144 再给读者介绍一种算法插值算法，给定n个均匀分布值arr []的排序数组，写一个函数来搜索数组中的特定元素x。我们

与二分搜索不同，插值搜索算法根据搜索值在数组中的大致位置，通过插值计算来预测元素的位置，从而缩小搜索范围，提高搜索效率。插值搜索算法是基于二分搜索的一种改进方法，其核心思想是根据搜索值在数组中的大致位置，通过插值计算来预测元素的位置。插值计算使用了线性插值的思想，假设数组是均匀分布的，通过搜索值与数组边界元素的比较，可以估计出搜索值在数组中的相对位置。插值计算使用了线性插值的思想，假设数组是均匀分布的，通过搜索值与数组边界元素的比较，可以估计出搜索值在数组中的相对位置。

1. 问题 在有序数组 T[1...n]T[1...n]T[1...n] 中查找 xxx 如果 xxx 在 TTT 中，输出 xxx 在 TTT 的下标 jjj 如果 xxx 不在 TTT 中，输出 j=0j = 0j=0 2. 解析 二分查找算法： 二分查找通过将当前查询区间一分为二的思想进行查找，由于 xxx 必然在当前查询区间中，那么我们通过左边界 LLL 和 RRR 可以确定分割点为 mid=(L+R)/2mid = (L+R)/2mid=(L+R)/2 ，那么 xxx 必然在分割点

最近用到多维插值，本来打算手撸，后来查了一下有现成的包，就直接拿过来用了，源码中的参数介绍不是很清楚，重新记录下。 Example 一个简单的例子

插值查找算法（Interpolation Search）是二分查找算法的一种改进，特别适用于数据分布比较均匀的有序数组。它根据要查找的键值与数组两端值的差异比例来估算查找的中间位置，从而减少了不必要的比较次数，提高了查找效率。以下是插值查找算法的关键知识点和Java实现示例。

python中的插值 scipy-interp的实现代码具体代码如下所示：import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom scipy.interpolate import interp1dx=np.linspace(0,10*np.pi,num=20)y=np.sin(x)f1=interp1d(x,y,kind='linear...

插值搜索法（Interpolation search）是利用插值公式来计算猜测搜索键值的位置。搜索方式与二分搜索相同 插值公式： 插值 = (设算数 -­ 最小数) / (最大数 -­ 最小数)：[2] 搜索键值 = left + parseInt( ( key - data[ left ] ) / ( data[ right ] - data[ left ] ) ) * ...