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file[low].key)
switch(ch = COMPARE (key, s_file[mid].key))
{
case ' <' : high = mid;
break;
case ' = ' : return(mid);
case ' >' : low = mid;
}
}
}
[예제] 다음 13개의 레코드에서 35를 보간 탐색으로 찾아보시오.
인덱스
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
키
1
2
7
13
18
19
21
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igh로, S보다 작다면 k값을 Low로 변경하고 다시 같은 방법으로 탐색을 하게된다. 보간 탐색의 경우 이진 탐색과 마찬가지로 재귀적인 방법으로 탐색을 하게되지만, 키가 대충 어디쯤에 있을 것이라는 추정 범위가 좀 더 정확하기 때문에 평균적
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탐색(Search)
* 선형 탐색(Linear Search, sequential Search)
* 이진 탐색(Binary Search)
* 이진 트리 탐색(Binary Tree Search)
* 피보나치 탐색(Fibonacci Search)
* 보간 탐색(Interpolation Search)
* 블록 탐색(Block Search)
3. 인덱스 구조
(1) 인덱스 응용 : B-트리
- B-
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탐색 성공: index= %d, 비교횟수: %d\n", index, count);
else
printf(" 이진탐색 실패: 비교횟수: %d\n", count);
inter_srch(data, k); // 보간탐색 호출
isum=isum+count;
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로 수행 속도가 다소 떨어질 수 있음
비교할 키의 위치 계산을 할 때 이진탐색처럼 나눗셈을 사용하지 않고덧셈과 뺄셈을 사용함으로서 평균 검색 효율을 높일 수 있음
피보나치 탐색의 구현
public void fibonacciSearch( int A[ ], int size, int key
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