插值搜尋

$$O(\log (\log n))$$

插值搜尋法（Interpolation search）是利用插值公式來計算猜測搜尋鍵值的位置。搜尋方式與二分搜尋相同。

插值公式：

插值 = (設算數 - 最小數) / (最大數 - 最小數)：

搜尋鍵值 = left + parseInt( ( key - dataleft ) / ( dataright - dataleft ) )*( right - left ) )

## 演演算法

插值搜尋之演演算法與二分搜尋演演算法幾乎完全相同，差別在：

二分搜尋法：猜測鍵值在中間位置(middle)

插值搜尋法：用插值公式計算鍵值位置

### 時間複雜度

二分搜尋在一般的情況下時間複雜度是對數時間，進行$O(\log n)$次比較操作（$n$在此處是陣列的元素數量，$O$是大O記號，$\log$是對數）。

插值搜尋的最壞時間複雜度是$O(n)$，平均進行$O(\log(\log n))$次比較操作。因為用插值公式計算搜尋鍵值，能使搜尋範圍比二分法更快縮小。所以除非輸入數據數量很少，否則插值搜尋比二分搜尋與線性搜尋更快，但陣列必須事先被排序。無論對任何大小的輸入數據，插值搜尋演演算法使用的空間複雜度一樣是$O(1)$。

### 實作

C code:

```C
#include <stdio.h>

int InterSearch(int A[], int length, int key)
{
    int left = 0, right = length - 1, m;
    while (left <= right && A[left] != A[right]) {
        m = left + ((right - left) * (key - A[left])) / (A[right] - A[left]);
        if (m < left || m > right)
            break;
        if (key < A[m])
            right = m - 1;
        else if (key > A[m])
            left = m + 1;
        else
            return m;
    }
    if (A[left] == key)
        return left;
    return -1;
}

int main()
{
    int A[] = { 1, 3, 16, 31, 43, 354, 586 };
    int length = sizeof(A) / sizeof(A[0]);

    printf("Index of 43: %d\n", InterSearch(A, length, 43));
    printf("Index of 354: %d\n", InterSearch(A, length, 354));
    printf("Index of 3: %d\n", InterSearch(A, length, 3));

    return 0;
}
```

JS code:

```javascript
var interpolationSearch = function(data, key){
    var left = 0;
    var right = data.length - 1;
    var m = 0;
    while(left <= right){
        var m = parseInt((right - left)*(key - data[left])/(data[right] - data[left])) + left;
        if( m < left || m > right)
            break;
        if(key < data[m])
            right = m - 1;
        else if(key > data[m])
            left = m + 1;
        else
            return m;			
    }
    return -1;
};

//執行
var data = getRandomData();
quickSort(data, 0, data.length-1);
interpolationSearch(data, 5);        // (data, key)
```

### Julia (程式語言)

```julia
# Julia Sample : InterSearch
function InterSearch(A,key)
	left,right,m = 1, length(A), 1
	while(left<=right)
		m=floor(Int,((right-left)*(key-A[left])/(A[right]-A[left])+left))
	
		if (m<left)||(m>right)
			break
		end

		if key<A[m]
			right=m-1
		elseif key>A[m]
			left=m+1
		else
			return m
		end

	end
	return -1
end

# Main Code
A = [1,3,16,31,43,354,586]	 # Already Arrange
println(A)                   # Original Array
println(InterSearch(A,43))   # Interpolation Search Array
println(InterSearch(A,354))  # Interpolation Search Array
println(InterSearch(A,3))    # Interpolation Search Array
```

Python3

```python3
def interpolation_search(arr, x):
    low = 0
    high = len(arr) - 1
    while low <= high and arr[low] <= x <= arr[high]:
        mid = low + ((high - low) // (arr[high] - arr[low])) * (x - arr[low])
        if arr[mid] == x:
            return mid
        elif arr[mid] < x:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1
    return -1

# 测试用例
arr = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
x = 60
result = interpolation_search(arr, x)
print(f"元素在数组中的索引为: {result}")
```

## 基本資料

- 車輛類別：搜索算法
- data：陣列
- 時間：$O(n)$
- 容積、佔地面積：$O(1)$
- best-time：$O(1)$
- average-time：$O(\log (\log n))$
- optimal：Yes