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- 来自专栏OI算法学习笔记
贪心与二分-二分答案
目标 学会二分答案的基本模板，并能进行简单应用。 重点 二分答案模板的熟悉及对最优性问题转可行性问题的处理。 导图大纲 图片 回顾 复习二分查找。 回顾下二分查找的思想，若序列呈升序，我们求出中间值mid，并判断是否满足条件。 二分查找的时间复杂度为 O(logn)O(logn)O(logn)。而对题目做修改，修改成，查找某个符合某个条件的值的最大或最小的值。此时，套用之前的二分查找的模板就不能够方便地去查找它的位置了。 此时，我们引入二分答案，来解决此类问题。 二分答案类问题抽象 形如这样的问题“求在有序的对象中，满足某个条件C(x)的最小的x”。 小结 稍微回顾下本小结的内容，讲解了二分答案中对于最优性问题转换成可行性问题的处理，以及介绍了另一种二分答案模板，注意两种模板的区别，不要用混。练习了砍树问题，注意数据范围的问题。
51720编辑于 2022-08-31 - 来自专栏mathor
二分查找与二分答案（3）
虽然我们现在面对的a数组是递减的，不是递增的，但是一样可以用二分查找求解。 显然是可以二分查找的。 第40~50行就是在二分查找，t是范围[l, r]的中点。
87540发布于 2018-06-19 - 来自专栏mathor
二分查找与二分答案（1）
我们就有效率更高的查找算法，叫做二分查找。 假如我们这时发现a[6]不是8，则说明8没有在这个数组里 二分查找又叫“折半查找”。 因为我们每进行一步，也就是查看一个元素的数值，都会使得后面需要检查的范围缩小一半 二分查找的时间复杂度是O(logN)的，换句话说，在长度为N的有序数组中查找一个数，查看元素的次数最多是logN+1 当N很大时，二分查找的速度比顺序查找快非常多倍 #include<iostream> using namespace std; int n,x,a[1000000]; int binary_search
84451发布于 2018-06-13 - 来自专栏mathor
二分查找与二分答案（4）
，不过这个二分的思路不容易想到。 既然cnt(x)是递增函数，我们就可以用二分查找的算法，找到一个x满足cnt(x) 等于K。这里的K就是题目里我们求第K小分数的K。 ，这样到底要二分多少次？ 考虑到题目的范围，二分的次数大概是log(P^2)=2log(P)次，其中P是Pi的最大值。因为P1和P2是其中最大的两个质数，那么任意两个分数的差不会小于1/(P1×P2)。 所以在我们二分的过程中，误差（也就是r-l差）在缩小到1/(P1×P2)之前就一定找到满足条件的m了。
790100发布于 2018-06-19 - 来自专栏mathor
二分查找与二分答案（2）
溢出风险 我们首先回顾一下上一次二分算法的代码 #include<iostream> using namespace std; int n,x,a[1000000]; int binary_search 都没有超出int的范围，但是计算m时，l+r就超过int范围了，导致m计算错误，整个算法挂掉 解决办法很简单，改成m=l+(r-l)/2，这样就不会有溢出的风险了 其他问题 我们解决了最简单的二分查找问题 my_lower_bound()函数 首先函数my_lower_bound(int a[],int n,int x)的参数分别是数组a，数组a的长度，带查找的元素x，而这个函数的实现，其实稍微改一下我们之前的二分查找代码即可
83740发布于 2018-06-19 - 来自专栏博客迁移同步
关于二分查找和二分搜索
首先是二分查找，举个有序的整数数组例子（二分查找和搜索都是针对有序数组） public int rank(int key, int n) { int lo = 0, hi = n - 假如lo=5，我查找一遍，就知道他前面有5个元素，即我这次要插入的元素下标就为5（从0开始计算） 下面讲一下二分搜索 比如从有序数组中查找某个数值 lower_bound 给定长度为n的单调不下降数列 an-1<109 0≤k≤109 输入 n = 5 a = {2, 3, 3, 5, 6} k = 3 输出 1(其中a0<3, a1>=3) 这里不仅仅是二分查找了 } 比如a[5]={2, 3, 3, 5, 6} a[2]=3和3进行比较，可以知道解不大于2 a[1]=3和3比较，可以知道解不大于1 a[0]=2和3比较，可以知道解不小于0 所以解为1 二分搜索法是通过不断缩小解的可能存在的范围
34420编辑于 2023-05-06 - 来自专栏X
Leetcode|基本二分搜索+左侧边界二分+右侧边界二分
文章目录 1 基本二分搜索 2 左侧边界二分 3 右侧边界二分 4 总结 致谢 1 基本二分搜索 【区间】：[left, right] 【终止条件】：left = right + 1 int binarySearch + 1; else if (nums[mid] > target) right = mid - 1; } return -1; } 2 左侧边界二分 【区间】：[left, right) 【终止条件】：left = right /**寻找左侧边界的二分搜索**/ int leftBound(vector<int>& nums, int target left : -1; } 3 右侧边界二分 【区间】：[left, right) 【注意】：最后是mid = left - 1 【终止条件】：left = right /**寻找右侧边界的二分搜索**/
2.1K20发布于 2021-09-18 - 来自专栏爱撸猫的杰
二分查找
description: * @author: Jay * @create: 2020-09-21 19:17 **/ public class TwoSearch { /** * 不使用递归的二分查找
45020发布于 2020-09-22 - 来自专栏无限可能的程序开发
二分查找
二分查找又称折半查找，整体思路就是一步一步缩小查找范围，直到找到目标值，运用递归实现。 思路分析 二分查找的思路：比如我们要查找的数是findVal 使用的是Golang arr 是一个有序数组，并且是从小到大排序 先找到中间的下标 middle = (leftindex 代码实现 package main import "fmt" // 二分查找函数 // 递归， 边界条件 func binaryFind(arr *[6]int, leftIndex int, rightIndex main() { // 有序数组 var arr [6]int = [6]int{1, 8, 10, 89, 1000, 1234} fmt.Println("arr = ", arr) // 二分查找
34120编辑于 2022-09-26 - 来自专栏用户8057608的专栏
二分查找
今日刷题： 任务描述 题目描述:将n个从小到大排序的整数（n<1000000）从1~n进行编号，并一个待查找的整数m，请使用二分法进行查找。
75450发布于 2020-12-16 - 来自专栏开源优测
二分查找
概述 在上文《二分查找》中，我们了解了二分查找基本实现原理和具体的实现算法。 但大家有没有发现，如果目标查找值，如果在查找序列中存在多个，则查找返回的索引值，会有所变化。 那下面我们试着利用二分查找实现以下功能： 查找目标值在序列中第一次出现时的索引 查找目标值在序列中最后一次出现时的索引 例如，有序列如下： seq = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 7, 8] 我们查找目标值： 5 第一次出现在索引为：4 的位置 最后一次出现在索引为：7 的位置 下面我们对二分查找算法进行策略改造升级为： # 用于实现二分查找第一次出现的算法 first_binary_search (seq, query) # 用于实现二分查找最后一次出现的算法 last__binary_search(seq, query) 代码实现 first优先策略算法实现 # -*- coding:utf -8 -*- __author__ = '苦叶子' # first二分查找算法 # seq 待查序列 # query 要查找的目标 def first_binary_search(seq, query
1.4K60发布于 2018-04-09 - 来自专栏若尘的技术专栏
二分查找
二分查找思想 二分查找针对的是一个有序的数据集合，每次都跟区间的中间元素做对比，将待查找的区间缩小为之前的一半，直到找到要查找的元素，或者区间变为 0。 7 次就猜出来了，这个例子用的就是二分思想。 二分查找的局限性 依赖顺序表结构，简单说就是数组 针对的是有序数据，否则就需要先排序了 数据量太小不适合二分查找，直接遍历就行了 数据量太大不适合二分查找，因为数组需要连续的内存空间，假如数据有 2GB 最简单的一种二分查找的代码还是很好写的，但是实际开发中就没有这么简单了。 5. 二分查找的变形问题 5.1 查找第一个值等于给定值的元素 比如下面这个有序数组，a5 a6 a7 的值都是 8，我们希望查找的是第一个值等于 8 的数据，也就是下标是 5 的元素，如下图： 如果用上次的二分查找代码实现
97545编辑于 2021-12-07 - 来自专栏Java实战博客
二分查找
本页目录 二分查找 基础版 二分查找 基础班 优化点：无符号右移运算符>>> 二次查找 改动版 需求：在有序数组A中，查找值target。 如果找到了，返回target的索引，如果找不到返回-1 二分查找 基础版 解决思路：定义3个元素：左边界、有边界、中间索引。 public class 二分查找 { // 前置了解：二分法，核心是获取中间索引，比如5个元素，中间的索引是2，(int)5/2 正好是2哦 // 有3个重要元素：左边界、有边界、中间边界 public class 二分查找改动版 { // 前置了解：二分法，核心是获取中间索引，比如5个元素，中间的索引是2，(int)5/2 正好是2哦 // 有3个重要元素：左边界、有边界 本站ChatGPT：你问问给我来份Java最优二分查找代码，也行！
34620编辑于 2023-02-25 - 来自专栏互联网大杂烩
二分查找
二分查找 在对线性表的操作中，经常需要查找某一个元素在线性表中的位置。此问题的输入是待查元素x和线性表L，输出为x在L中的位置或者x不在L中的信息。 算法介绍： 二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。 int b=Sc.nextInt(); HalfSearch hf=new HalfSearch(); hf. halfSearch(b,list); //二分查找
34730发布于 2018-08-22 - 来自专栏书山有路勤为径
二分查找
std::vector<int> search_array(std::vector<int> & sort_array, std::vector<int> &random_array){ } 二分查找又称折半查找
32740发布于 2018-08-29 - 来自专栏程序员阿杰
二分查找
本站文章除注明转载/出处外，均为本站原创或翻译，转载前请务必署名,转载请标明出处 最后编辑时间为: 2021/12/05 12:11
18010编辑于 2022-01-10 - 来自专栏赵俊的Java专栏
二分查找
样例 在数组 [1, 2, 3, 3, 4, 5, 10] 中二分查找 3，返回 2。 ] == target) { return end; } return -1; } } 原题地址 LintCode：二分查找
42810发布于 2018-06-04 - 来自专栏开源优测
二分查找
概述 在上文《二分查找》中，我们了解了二分查找基本实现原理和具体的实现算法。 但大家有没有发现，如果目标查找值，如果在查找序列中存在多个，则查找返回的索引值，会有所变化。 那下面我们试着利用二分查找实现以下功能： 查找目标值在序列中第一次出现时的索引 查找目标值在序列中最后一次出现时的索引 例如，有序列如下： seq = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 7, 8] 我们查找目标值： 5 第一次出现在索引为：4 的位置 最后一次出现在索引为：7 的位置 下面我们对二分查找算法进行策略改造升级为： # 用于实现二分查找第一次出现的算法 first_binary_search (seq, query) # 用于实现二分查找最后一次出现的算法 last__binary_search(seq, query) 代码实现 first优先策略算法实现 # -*- coding:utf -8 -*- __author__ = '苦叶子' # first二分查找算法 # seq 待查序列 # query 要查找的目标 def first_binary_search(seq, query
83850发布于 2018-04-09 - 来自专栏趣谈编程
二分查找
面试官：写个二分热热身 我心想：不用热身，热的手已经出汗了 二分查找有着查找速度快，平均性能好等优点，但必须要求待查表为有序表，且插入删除困难，面试比较常考，今天我们具体看一下二分 二分查找思想 前情回顾 ，弟子不才，还请老师指点 克 要分析时间复杂度，其实也不难，只要算出while循环了几次就行了 你这样想一下，你要查找的数据规模如果是n,那二分一次后规模就变为n/2^1,二分两次后规模为n/2^2, ,二分m次后规模为n/2^m,若二分m次后跳出循环，则m就是循环的次数（不管查找是否成功） ? “ 下来分析最坏情况，也就是查找不到 ” 前提：查找不到元素 假设你二分m次后剩下一个元素，那么此时规模为1,同时二分m次后规模变为n/2^m，则：n/2^m = 1, 解出 m = lg(n)，此时再循环一次 ，查找不到，跳出循环，所以说最多有 m+1 次循环（二分m次未跳出循环，还要二分一次），也就是查找一个元素最多需要m+1次，即lg(n)+1次比较，故二分的最坏时间复杂度为O(n) = lg(n) “
79660发布于 2018-01-31 - 来自专栏花落的技术专栏
二分查找
二分查找思想 二分查找针对的是一个有序的数据集合，每次都跟区间的中间元素做对比，将待查找的区间缩小为之前的一半，直到找到要查找的元素，或者区间变为 0。 可以看到 7 次就猜出来了，这个例子用的就是二分思想。 二分查找的局限性 依赖顺序表结构，简单说就是数组 针对的是有序数据，否则就需要先排序了 数据量太小不适合二分查找，直接遍历就行了 数据量太大不适合二分查找，因为数组需要连续的内存空间，假如数据有 2GB 最简单的一种二分查找的代码还是很好写的，但是实际开发中就没有这么简单了。 5. 总结 二分查找更适合用在“近似”查找问题 二分查找算法需要注意终止条件、区间上下界更新方法、返回值选择 8. 练习 二分查找的实现 求一个数的平方根？
46310发布于 2021-11-23
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