Algorithm 线性搜索优化-切割计算数量

我想知道-是否有可能改进线性搜索算法（在数组上，而不是列表上），这样它可以完成大约一半的计算

例如，这是基本的线性搜索算法：

i <- 1
while i<=length[a] && a[i]!=v
     do i <- i+1
if i>length[a]
     then return NIL
      else return i

i首先，n/2仍然是O（n）。其次，如果搜索的元素在一个数组中，并且数组中的所有数字都是不同的（如果存在重复，比较的次数甚至更小），那么比较的次数：

1/(n-1)*1 + 1/(n-1)*2 +...+ 1/(n-1)*n-1 = 1/(n-1)*(1+2+...+n-1) = 1/n*(n*(n-1)/2) = (n-1)/2

但如果搜索的元素不在数组中，则需要使用数组中不同元素的数量除以所有可能对象/数量，而不是1/n因子。如果比率非常小，则很可能需要遍历整个数组以检查它是否为数组，因此需要进行几乎n次比较。在这里，如果从底层宇宙中提取的数组中的元素不一致，分析可能会变得复杂