【发布时间】：2010-11-07 06:17:32
【问题描述】：
我正在寻找一种算法或数据结构，它是如此未知但非常有用，以至于您认为这是计算机科学或编程社区的可怕疏忽。如果只有我们都可以学到这一点，那么将来的许多程序都会有很多好处。
我能想到的最好的方法是插值搜索，只有极少数程序员知道，而每个人都知道二分搜索。我认为快速搜索有序列表是一种非常有用且基本的算法，这一点毫无疑问。
两者在实现上几乎相同 - 所以这不是问题。
它对均匀分布的数据执行 O(log(log(n)))，而二进制搜索 O(log(n))。这意味着搜索 40 亿个数字只需要 5 次探测，而不是 32 次，这要好得多！
在不完全统一的数据上，它在大多数情况下仍然表现得非常好。只有当数据真正倾斜时，它才会像二进制搜索一样糟糕或更糟。当数据高度倾斜时，这是 O(n) 最坏的情况，但这在大多数现实世界的情况下非常罕见。
即便如此，也可以构造一种偶数/奇数算法来在两者之间交替，得到二分搜索的最坏情况和插值搜索的平均情况，以减轻极端情况。
大多数程序员/库如此忽视这一点确实没有充分的理由。
其他人能打败它吗？
【问题讨论】：
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听起来像个巨魔；不是一个真正的问题 IMO
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建议：社区模式就像所有其他“Foo 的隐藏功能”、“有史以来最好的酒吧”，......问题。
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“5 次探测 vs 32 次探测 40 亿个条目”听起来像是一个巨大的改进，但它与“我有一个算法只需要 1e-7 秒，而下一个最好的算法需要高达1e-5 秒，让我的速度快 100 倍”。两个绝对数字之间几乎没有区别。只有当 'n' 接近真正巨大的数字时，这种改进水平才会变得有意义。
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投票重新开放。这个问题应该很快就会出现，但可能不会得到那么多曝光。
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重新打开（但我仍然有两种想法 - 你得到了怀疑的好处）。祝您的回答好运。
标签： algorithm data-structures computer-science theory