例如,假设我们有一个大小为n的数组arr []和块(要跳转)的大小m。然后我们搜索索引arr [0],arr [m],arr [2m] … ..arr [km]等等。一旦我们找到间隔(arr [km]
我们考虑以下数组:(0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610)。数组的长度为16.跳跃搜索将以下列步骤找到55,假设要跳过的块大小为4.
步骤1:从索引0跳转到索引4;
步骤2:从索引4跳转到索引8;
步骤3:从索引8跳转到索引16;
步骤4:由于索引16处的元素大于55,因此我们将返回一步到索引9.
步骤5:从索引9执行线性搜索以获取元素55。
要跳过的最佳块大小是多少?
在最坏的情况下,我们必须进行n / m跳转,如果最后一个检查值大于要搜索的元素,则对线性搜索进行m-1比较。因此,最坏情况下的比较总数将为((n / m)+ m-1)。当m =√n时,函数((n / m)+ m-1)的值将是最小值。因此,最好的步长是m = √n。
// C++ program to implement Jump Search #include <bits> using namespace std; int jumpSearch(int arr[], int x, int n) { // Finding block size to be jumped int step = sqrt(n); // Finding the block where element is // present (if it is present) int prev = 0; while (arr[min(step, n)-1] = n) return -1; } // Doing a linear search for x in block // beginning with prev. while (arr[prev] <p>输出:</p> <p>Number 55 is at index 10</p> <p>时间复杂度:O(√n)<br> 辅助空间:O(1)</p> <p><strong>注意:</strong></p> <p>该查找只针对已经排序的数组。<br> 要跳过的块的最佳大小是O(√n)。这使得跳跃搜索O(√n)的时间复杂度。<br> 跳跃搜索的时间复杂度在线性搜索((O(n))和二进制搜索(O(Log n))之间。<br> 二进制搜索比跳跃搜索更好,但跳转搜索具有我们仅遍历一次的优点(二进制搜索可能需要最多为0(Log n)跳转),考虑要搜索的元素是最小元素或小于最小的)。因此,在跳回成本高昂的系统中,我们使用Jump Search。</p></bits>
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