插值查找,有序表的一种查找方式。插值查找是根据查找关键字与查找表中最大最小记录关键字比较后的查找方法。插值查找基于二分查找,将查找点的选择改进为自适应选择,提高查找效率。...(highIndex-lowIndx) 的比值 ≈≈(value-a[low])/(a[high]-a[low]))的比值 代码如下 /// /// 插值查找...name="low">初始索引 /// 末尾索引 /// 要找的值<...{ mid = low+((value - arr[low]) / (arr[high] - arr[low]))*(high-low);// 插值查找的核心代码...if (value > arr[mid])//值在arr[mid]的右边 { low = mid
概要 1.插值查找算法类似于二分查找,不同的是插值查找每次从自适应mid处开始查。 2.将这般查找中的求mid索引的公式,low表示左边索引,high表示右边索引。...对应前面的代码公式: int mid = left + (right - left) * (findval - arr[left]) / (arr[right] - arr[left]) 4.举例说明插值查找算法...1-100的数组 已有数组arr=[1,2,3....,100]; 假如我们需要查找的值为1 使用二分查找的话,我们需要多次递归,才能1 使用插值查找算法 int mid = left + (right...而二分查找需要比对四次。 对于数据量较大,关键字分部比较均匀的查找表来说,采用插值查找,速度较快。 关键子分布不均匀的情况下,该方法不一定比折半查找要好。...代码 public class InsertValueSearch { /// /// 插值查找算法(需要数组是有序的)
介绍 插值查找(Insert Value Search)是二分查找的一种改良,主要是改良了mid的值,mid的值由原来的mid = (left + right) / 2而变成了自适应获取mid的值mid...= left + (num - arr[left]) / (arr[right] - arr[left]) * (right - left),上述公式是前辈们推导出来的,其余和二分查找一样。...对于数据量较大,关键字分布比较均匀的查找表来说,采用插值查找,速度较快。而关键字分布不均匀的情况下,该方法不一定比二分查找要好。
注意:插值查找和二分查找都需要数组是有序的才可以进行查找 假设我有一组有序的线性表{1,2,3,4,...,20},我们来利用二分查找来找1,看看它会经过几次能找到我们的1代码如下: /**...从上述的结果图中我们发现,为了找1我们递归了4次才找到的,其实这样的话看来二分查找的效率不是很高,那么有没有一种自适应的方式来快速的帮助我们完成查找的这个操作,答案是有的,也就是我们本节学习的插值查找,...简单的来介绍下什么是插值查找算法?...插值查找算法介绍 其实插值查找算法的过程跟二分查找的类似,二者唯一的区别是插值查找每次都能从自适应的mid(中间值或者是中间索引或者是下标)处开始找,还记的我们在二分查找算法中求解mid的过程?...//说明:插值查找算法也是有序的 /** * * @param arr 待查找的数组 * @param left 左边下标 * @param right 右边下标 * @param findVal
插值查找 1.1 插值查找的基本介绍 与二分查找基本相似,就是 mid 的值不一样 ? 2....适用场景 1.对于数据量较大,关键字分布均匀的查找来说,插值查找要比二分查找快。 2.关键字分布不均匀的情况下,插值查找不一定比二分查找快甚至可能还慢。
---- 插值查找 插值查找是对二分查找的优化,是一种优秀的二分查找算法。插值查找也要求待查找的数组是有序的数列,是一种有序查找算法。...注: 对于表长较大,而关键字分布又比较均匀的查找表来说,插值查找算法的平均性能比折半查找要好的多。反之,数组中如果分布非常不均匀,那么插值查找未必是很合适的选择。...在介绍插值查找之前,首先考虑一个新问题,为什么上述算法一定要是折半,而不是折四分之一或者折更多呢? 打个比方,在英文字典里面查“apple”,你下意识翻开字典是翻前面的书页还是后面的书页呢?...[self binarySearch:srcArray key:key low:middle + 1 high:high]; } return -1; } /** * 插值查找循环实现...middle - 1; } else { low = middle + 1; } } return -1; } /** * 插值查找递归实现
插值查找算法 1.插值查找算法类似于二分查找,不同的就是插值查找每次从自适应mid处开始查找,例如我们要从{1,8,10,89,1000,1024}找1这个数,那我们就会从前边开始找,插值查找就是应用这种原理...]); 代码实现 /** * 插值查找算法 * * @create: 2021/10/4 * @author: Tony Stark */ public class InsertValueSearch...System.out.println(i); // System.out.println(Arrays.toString(arr)); } /** * 插值查找算法...//找到返回mid下标 return mid; } } } 输出 99 插值查找注意事项: 1.对于数据量较大,关键字分布比较均匀的查找表来说...,采用插值查找,速度较快 2.关键字分布不均匀的情况(数据跳跃很大)下该方法不一定比折半方法好
Inter interpMethod = Inter.Linear:插值类型的标识符,具体如表 ?...private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { Mat scr = new Mat(@"C:...dst = new Mat(); //CvInvoke.Resize(scr, dst, new Size(150, 200), 0, 0, Inter.Cubic);//三次样条插值...CvInvoke.Resize(scr, dst, new Size(150, 200), 0, 0, Inter.Lanczos4);//兰索斯算法插值
公众号:尤而小屋编辑:Peter作者:Peter大家好,我是Peter~今天给大家介绍7种插值方法:线性插值、抛物插值、多项式插值、样条插值、拉格朗日插值、牛顿插值、Hermite插值,并提供Python...在二维空间中,首先沿着一个轴进行两次线性插值,然后再沿着另一个轴进行一次线性插值,从而得到最终的插值结果。...然而,它基于线性变化的假设,对于非线性关系的数据,线性插值可能不会给出最准确的估计。在这些情况下,可能需要使用更高阶的插值方法,如多项式插值或样条插值等。...()# 显示图形plt.show()抛物插值抛物插值,也称为二次插值,是一种多项式插值方法。...),返回的是拟合多项式的系数 # 从最高次到最低次,例如对于ax^2 + bx + c,返回的是[a, b, c] coeffs = np.polyfit(x, y, 2) # 测试数据:x_min
若F(x)为多项式,称为多项式插值(或代数插值) ;常用的代数插值方法有:拉格朗日插值,牛顿插值。...Matlab采用的多项式插值都是分段插值法。从图形还可以看出,对解析函数,插值精度高;对有奇点的函数,插值精度低。多项式插值对靠近插值区间中点的部分插值精度高,远离中点部分精度低。...Method:(1)nearest 最邻近插值,(2)linear 双线性插值,(3)cubic双三次插值,默认为双线性插值。...,Yi,Zi); %%——————————- figure(4) t=0:100:1600; [c,h]= contourf(Xi,Yi,Zi,t); %等高线 clabel(c, h) colormap...h]=contourf(x1,y1,z1); clabel(c,h) 三、 三元函数插值 函数:interp3 格式:v = interp3(x0, y0, z0, v0 , x, y, z ,’method
查找(Searching)就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录)。 查找表按照操作方式来分有两大种:静态查找表和动态查找表。...折半查找的基本思想是:在有序表中,取中间记录作为比较对象,若给定值与中间记录的关键字相等,则查找成功;若给定值小于中间记录的关键字,则在中间记录的左半区继续查找;若给定值大于中间记录的关键字,则在中间记录的右半区继续查找...2、插值查找 插值查找(Interpolation Search)是根据要查找的关键字key与查找表中最大最小记录的关键字比较后的查找方法,其核心就在于插值的计算公式 (key-a[low])/(a[high... return INFINITLY; } /* 插值查找 */ int Interpolation_Search(int *arr, int n, int key) { int low =... 0; int high = n - 1; int mid; while (low < high) { /* 插值公式 */ mid =
而折半查找、插值查找以及Fibonacci查找的查找表都是有序的,下方的内容会详细的介绍到。进入今天博客的主题。...根据这些叙述,我们不难给出代码实现,下方代码段就是折半查找的Swift语言的实现。如下所示: ?...四、插值查找 插值查找其实说白了就是上面二分查找的优化,因为从中间对查找表进行拆分并不是最优的解决方案。因为我们的查找表是有序的,当我们感觉一个值比较大时,会直接从后边来查找。...插值查找就是让mid更趋近于我们要查找的值,将查找表缩小到更小的范围中,这样查找的效率肯定会提升的。至于如何将mid更趋近于我们要查找的值呢,那么这就是我们“插值查找”要做的事情了。...上面这个表达式就可以求出在当前查找表范围中,我们要查找的这个key值在查找表中的权值。 说这么多,其实插值查找与折半查找的区别就在于mid的计算方法上。下方就是插值查找的一个完整实例。
欢迎 点赞✍评论⭐收藏前言在编程语言中,查找算法是指在一个数据集合中查找某个元素是否存在的算法。...插值查找(Interpolation Search):在有序数据集合中,根据目标元素与数据集合首尾之间的差值,利用插值估算目标元素的位置,时间复杂度为O(log log n)或O(n)。...一、插值查找1.基本思想插值查找算法基于二分查找算法,但是它对于数据分布较为均匀的情况下,能够提供更快的查找效率。其基本思想是根据要查找的关键字值计算出一个相对位置,然后根据这个位置来进行查找。...2.复杂度分析插值查找算法是一种二分查找算法的优化,将查找点的选取与查找值的分布情况联系起来,可以更快地找到目标值。...插值查找算法适用于数据分布比较均匀,查找频率较高的有序数组场景,这种场景下插值查找算法可能会比二分查找效率更高。
val pageLevelId = 3 val pageLevelName = "entrance" val funnel = Map(2 -> List(11...
import matplotlib.pylab as plt import matplotlib.image as mpimg im=mpimg.imread('C:/Users/xpp/Desktop...) for ax, interp_method in zip(axes.flat, methods): ax.imshow(im,interpolation=interp_method)#图像插值...ax.set_title(str(interp_method), size=20) plt.tight_layout() plt.show() 算法:图像插值是在基于模型框架下,从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程...图像常见的插值算法可以分为两类:自适应和非自适应,如最近邻插值,双线性插值,双平方插值,双立方插值以及其他高阶方法等,应用于军事雷达图像、卫星遥感图像、天文观测图像、地质勘探数据图像、生物医学切片及显微图像等特殊图像及日常人物景物图像的处理...plt.imshow(X, cmap, norm, aspect, interpolation) X表示图像数据 cmap表示将标量数据映射到色彩图 aspect表示控制轴的纵横比 interpolation表示插值方法
一、接口 pad(array, pad_width, mode, **kwargs) 其中,第一个参数是输入数组; 第二个参数是需要pad的值,参数输入方式为:((before_1, after_1),..., after_N)),其中(before_1, after_1)表示第1轴两边缘分别填充before_1个和after_1个数值; 第三个参数是pad模式 ‘constant’——表示连续填充相同的值,...每个轴可以分别指定填充值,constant_values=(x, y)时前面用x填充,后面用y填充,缺省值填充0 ‘edge’——表示用边缘值填充 ‘linear_ramp’——表示用边缘递减的方式填充...‘maximum’——表示最大值填充 ‘mean’——表示均值填充 ‘median’——表示中位数填充 ‘minimum’——表示最小值填充 ‘reflect’——表示对称填充 ‘symmetric...’——表示对称填充 ‘wrap’——表示用原数组后面的值填充前面,前面的值填充后面 参考:https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78713663
双线型内插值算法就是一种比较好的图像缩放算法,它充分的利用了源图中虚拟点四周的四个真实存在的像素值来共同决定目标图中的一个像素值,因此缩放效果比简单的最邻近插值要好很多。...2.双线性插值 根据于待求点P最近4个点的像素值,计算出P点的像素值。...2)一般性 如上图,已知Q12,Q22,Q11,Q21,但是要插值的点为P点,这就要用双线性插值了,首先在x轴方向上,对R1和R2两个点进行插值,这个很简单,然后根据R1和R2对P点进行插值,这就是所谓的双线性插值...首先在 x 方向进行线性插值,得到: 然后在 y 方向进行线性插值,得到: 也即点P处像素值: 3.双三次插值 假设源图像A大小为m*n,缩放K倍后的目标图像B的大小为M*N,即K=M/m。...因此,a0X的横坐标权重分别为W(1+u),W(u),W(1-u),W(2-u);ay0的纵坐标权重分别为W(1+v),W(v),W(1-v),W(2-v);B(X,Y)像素值为: 对待插值的像素点(
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MATLAB中的插值函数为interp1,其调用格式为: yi= interp1(x,y,xi,’method’) 其中x,y为插值点,yi为在被插值点xi处的插值结果;x,y为向量, ‘method...’表示采用的插值方法,MATLAB提供的插值方法有几种: ‘method’是最邻近插值, ‘linear’线性插值; ‘spline’三次样条插值; ‘cubic’立方插值.缺省时表示线性插值 注意:所有的插值方法都要求
插值查找1.原理介绍插值查找算法类似于二分查找,不同的是插值查找每次从自适应id处开始查找。...= insertValueSearch(arr,0, arr.length-1,10); System.out.println("index="+index); } //编写插值查找算法...** * @param arr 数组 * @param left 左边索引 * @param right 右边索引 * @param findVal 查找值...,采用插值查找,速度较快....斐波那契数列{1,1,2,3,5,8,13,21,34,55}发现斐波那契数 列的两个相邻数的比例,无限接近黄金分割值0.6182.斐波那契额原理斐波那契查找原理与前两种相似,仅仅改变了中间结点(mid
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