静态查找问题描述为：给定一个整数和一个数组，查找该整数在这个数组中的位置或返回一个不存在的标志，在查找过程中数组中的数据是不变的。例如在一个电话号码本里查找某一个人。如果数组中的数据是无序的，
静态查找问题描述为：给定一个整数和一个数组，查找该整数在这个数组中的位置或返回一个不存在的标志，在查找过程中数组中的数据是不变的。例如在一个电话号码本里查找某一个人。如果数组中的数据是无序的，我们只能用顺序查找来检查数组中的每一个值，直到找到一个匹配的为止。如果数组中的数据已经排过序，就可以使用二分搜索来代替顺序查找。二分搜索每次都是从给定查找范围的中间开始而不是从端点开始，这样可以提高查找效率。二分搜索在查找一个有序的静态数组时很快，是我们经常使用的方法。但是如果我们要查找的值在靠近端点的位置，这时再使用二分搜索显然是不明智的。这时就可以使用更快的一种查找方法插值法。插值法不是简单地使用中间值来查找，而是要对查找值所在的位置做一个正确的猜测，来确定要查找的一下项。
下面是插值法的boo实现：
01 
import System
02
03def interpolationSearch(obj as int, *args as (int)):
04 low = 0
05 high = args.Length - 1
06 next as int
07 while low < high:
08 //to determine the position of the next item
09 next = low + ((obj - args[low]) / (args[high] - args[low])) * (high - low - 1)
10 if args[next] < obj:
11 low = next + 1
12 else:
13 high = next
14
15 if args[low] == obj:
16 return low
17
18 return -1
import System 02
03
def interpolationSearch(obj as int, *args as (int)): 04
low = 0 05
high = args.Length - 1 06
next as int 07
while low < high: 08
//to determine the position of the next item 09
next = low + ((obj - args[low]) / (args[high] - args[low])) * (high - low - 1) 10
if args[next] < obj: 11
low = next + 1 12
else: 13
high = next 14
15
if args[low] == obj: 16
return low 17
18
return -11 >>>a = array(range(3, 1000))
2...
3>>>interpolationSearch(85, *a)
482
5>>>
>>>a = array(range(3, 1000)) 2
... 3
>>>interpolationSearch(85, *a) 4
82 5
>>>上面在数组a中查找85所在的位置，返回82.