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查找-二分查找
二分查找的递归与非递归实现 实际上，简单的二分查找并不难写，注意我这里的“简单”二字。下一节，我们会讲到二分查找的变体问题，那才是真正烧脑的。今天，我们来看如何来写最简单的二分查找。 不过，并不是什么情况下都可以用二分查找，它的应用场景是有很大局限性的。那什么情况下适合用二分查找，什么情况下不适合呢？ 首先，二分查找依赖的是顺序表结构，简单点说就是数组。 其次，二分查找针对的是有序数据。 再次，数据量太小不适合二分查找。 最后，数据量太大也不适合二分查找。 解答开篇 二分查找的理论知识你应该已经掌握了。 四种常见的二分查找变形问题 上面介绍的二分查找是最简单的一种，即有序数据集合中不存在重复的数据，我们在其中查找值等于某个给定值的数据。 实际上，求“值等于给定值”的二分查找确实不怎么会被用到，二分查找更适合用在“近似”查找问题，在这类问题上，二分查找的优势更加明显。
1.4K10编辑于 2022-05-17 - 来自专栏爱笑的架构师
【查找】折半查找二分查找
折半查找基本要求：待查找数组必须是有序的（以下代码是基于递增有序） /** * 折半查找 * @param a 给定数组 * @param low * @param high * @param k 需要查找的数字 * @return */ public static int bSearch(int[] a, int low, int high, int k){ high)/2; // 取表中间位置 if(a[mid]==k){ return mid; }else if(a[mid]>k){ // 说明需要在a[low...mid-1] 中查找 ， 即左边查找 high = mid-1; } else{ // 说明需要在a[mid+1...high] 中查找， 即右边查找 low = mid +1; } } {1, 2, 3, 4, 5}; System.out.println(bSearch(a, 0, a.length-1, 5)); } 输出结果： 4 时间复杂度：O(logn) 平均查找长度
1.3K20发布于 2020-09-24 - 来自专栏陶士涵的菜地
数组（查找-二分查找）
} } 当中间值大于目标值时，最大角标移动到中间角标-1位置 当中间值小于目标值时，最小角标移动到中间角标+1位置 中间角标继续二分 keySearch(arr,7));//索引:3 System.out.println("索引:"+helfSearch(arr,7));//索引:3 } /** * 二分查找 keySearch($arr,7);//索引:3 echo "索引:".ArrayDemo::helfSearch($arr,7);//索引:3 } /** * 二分查找
1.3K30发布于 2019-09-10 - 来自专栏c++与qt学习
二分查找---折半查找
定义mid = (low+high) / 2,即顺序表的中间位置，然后用所查找的值与mid所在位置处的值比较，由于列表有序，若所查找的值比mid小，则只需在表的前半部分查找，否则只需在表的后半部分查找（ 若第一次比较就发现两值相等则直接返回当前值所在的位置），以此类推，直至查找到所寻找的值或确定所查找的值不在该列表内为止（即查找失败）。 有序数组中没有重复元素的情况下 #include<iostream> using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test 我们只需对else语句略作修改 #include<iostream> using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test 递归方法实现 #include<iostream> using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test(int arr
86310发布于 2021-03-15 - 来自专栏全栈程序员必看
二分查找判定树(二分查找树平均查找长度)
Don’t say much, just go to the code. package org.bood.tree; /** * 二分查找树 * ps：如果 data[0] 等于一组数据中最小的,那么就会增加查找的时间复杂度 { this.data = data; this.left = null; this.rigth = null; } // 二分查找
73610编辑于 2022-07-27 - 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 position = commonBinarySearch(arr, key); if (position == -1) { System.out.println("查找的是 ; } else { System.out.println("查找的是" + key + ",找到位置为：" + position); }
45220发布于 2020-09-22 - 来自专栏码猿技术专栏
二分查找
二分查找算法 1.1. 准备 1.2. 非递归实现 1.3. 递归实现 二分查找算法 对一个有序数组的查找 准备 使用冒泡排序算法对数组排序 12345678910111213 //冒泡排序 , 从小到大public void bubbleSort(Integer array[j-1]=t; } } }} 非递归实现 传入的数组是一个从小到大的数组 123456789101112131415161718192021222324252627 /** * 二分查找算法 * @param array 数组，必须是从小到大有序的 * @param key 查找的关键字 * @return 如果成功查找到，那么返回索引，否则返回-1 */ public Integer -1; //没有找到，返回-1 } 递归实现 12345678910111213141516171819202122 /** * 递归的二分查找 * @param array 从小到大的有序数组
59440发布于 2018-06-19 - 来自专栏数据分析与挖掘
二分查找
a1=[1,3,4,8,12] def search(a,x): l,r=0,len(a) while l<r: mid=(l+r)//2 if a[mid]==x: return "找到了，位于第%d位置 " % (mid+1) elif a[mid]<x: l=mid+1 else: r=mid return "没有找到" print(searc
27430发布于 2020-08-26 - 来自专栏WindCoder
二分查找
/* 功能：二分查找 日期：2013-05-16 */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define LEN
57310发布于 2018-09-20 - 来自专栏JusterZhu
二分查找
概要 二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。 案例 1 请对一个有序数组进行二分查找{1，8，10，89，1000，1234}，输入一个数看看该数组是否存在次数，并且求出下标，如果没有就提示“没有这个数”。 mind的右边，因此需要递归的向右查找 2.2 findval < arr[mid],说明你要查找的数在mind的左边，因此需要递归的向左查找 2.3 findval == arr[mid] 说明找到， 递归完整个数组，仍然没有找到findval ，也需要结束递归当left > right 就需要退出 代码 internal class BinarySearch { //二分查找算法 思路 本例是二分查找算法 1.在找到mid值，不要马上返回 2.向mid索引值的左边扫描，将所有满足1000的元素的下标加入到一个集合中 3.向mid索引值的右边扫描，将所有满足1000的元素的下标加入到一个集合中
40320编辑于 2022-12-07 - 来自专栏大数据和云计算技术
二分查找
算法是基础，小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家，这是第5篇《二分查找》，非常赞！希望对大家有帮助，大家会喜欢！ 前面系列文章： 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础：优先队列 二分查找，就和他的名字一样，把一个数组找到他的中间的值和我想要找的值，进行对比，这个时候可以分为三种情况 缺陷：数组必须有序的 应用： 用二分查找法找寻边界值 之前的都是在数组中找到一个数要与目标相等，如果不存在则返回-1。 我们也可以用二分查找法找寻边界值，也就是说在有序数组中找到“正好大于（小于）目标数”的那个数。 用二分查找法找寻区域 之前我们使用二分查找法时，都是基于数组中的元素各不相同。假如存在重复数据，而数组依然有序，那么我们还是可以用二分查找法判别目标数是否存在。
947100发布于 2018-03-08 - 来自专栏用户2442861的专栏
二分查找
本文对二分查找相关题目做一个总结。 题目列表： 1. 给定一个有序（非降序）数组A，求任意一个i使得A[i]等于target，不存在则返回-1 这个是最原始的二分查找题目，利用数组的有序特性，拆半查找，使得查找时间复杂度为O(logN)。 这里可能会有人想先直接用原始的二分查找，如果不存在直接返回-1，如果存在，然后再顺序找到这个等于target值区间的最左位置，这样的话，最坏情况下的复杂度就是O（n）了，没有完全发挥出二分查找的优势。 这个题目出现了两个数组，有序的，不管怎样我们就应该首先考虑二分查找是否可行。若使用顺序查找，时间复杂度最低为O(k)，就是类似归并排序中的归并过程。使用用二分查找时间复杂度为O(logM+logN)。 二分查找的具体实现过程请参考实现代码与注释。
96640发布于 2018-09-14 - 来自专栏ShanSan的云原生之路
二分查找
二分查找算法 二分查找的基本思想: 将 n 个元素分成大致相等的两部分，取 a[n/2] 与 x(查找目标值) 做比较，如果x == a[n/2] ,则找到 x,算法中止；否则，如果x < a[n/2 使用二分查找算法的前提：待查找序列是有序的 时间复杂度分析 由算法核心思想可知：每次对比都将下一步的比对范围缩小一半。 每次比对后剩余数据项如下表: image.png 最好情况 即要找的元素正好在初始查找序列的中间一次比较出结果，时间复杂度为 O(1) 。 查找成功有多少种情况？查找失败有多少种情况？ 为比较次数。
83030发布于 2020-07-07 - 来自专栏Vegout
二分查找
微信公众号：Vegout 如有问题或建议，请公众号留言 二分查找 数据是海量的，从中提取有价值的信息是必要的，提取的过程也就是查找的过程。 简单粗暴就是顺序查找，任何东西我一个一个来，不管你是有序无序，对我来说都一样。跟今天咱们所说的二分查找相比，顺序查找是低效的，二分查找可以更快的查找出结果。 但同时，二分查找也是有开销的，如果说我们在一个数组中查找一个元素，那么二分查找要求这个数组是有序的。构建这个有序的数组就是相对于顺序查找多出来的开销。 假设我们有这么一个有序数组{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,16,35,67,77,778}，如果想要查找16所在位置，二分查找的思想就是先将这个数组一分为二，找到中间元素，进行比较，如果大于中间元素 与顺序查找相比，二分查找确实是可以更快的查找出结果，但也正如前文所说，在构建这个有序数组上存在着一定的开销，也就是我们的插入动作有些缓慢，为了在保持高效二分查找的同时，也保证插入的高效性，也就需要一个新的数据结构
58430发布于 2019-07-03 - 来自专栏软件开发 -- 分享 互助 成长
二分查找
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。 C++源代码： 1 // 二分查找.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 2 // 3 4 #include "stdafx.h" 5 #include<iostream> 6 using namespace std; 7 /****二分查找函数，长度为length 的数组a中查找num，如果查找成功返回下标，否则返回0**/ 8 int binsearch(int *a,int length,int num) 9 { 10 int small=0; 11
76470发布于 2018-02-05 - 来自专栏程序员小熊 带你学算法
二分查找
二分查找又称折半查找（Binary Search），是一种效率较高的查找方法。 前提 线性表采用顺序存储结构，线性表中的元素是有序排列的。 基本思路 假设线性表中的元素是按升序排列的，先将待查找的区间分成两部分，即[low, mid) 和 (mid, high] ，查找过程从线性表的中间元素开始，如果中间元素恰好是要查找的元素，则结束查找； 如果中间元素大于要查找的元素，则在前半区间 [low, mid) 中查找；否则就在后半区间(mid, high] 中查找；而且跟开始一样先从中间元素开始比较，直到找到要查找的元素或者线性表中不存在该元素 （查找区间最后为空）。 二分查找模板 非递归版本 int binarySearch(int* nums, int numsSize, int target) { if (nums == NULL || numsSize
57550发布于 2021-05-28 - 来自专栏全栈学习之路
二分查找
nums 中并且下标为 4 示例 2: 输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2 输出: -1 解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1 题目解析 题目为二分查找 ，很显然，需用二分查找法实现 二分法的详解请参考我的另一个刷算法解答，这里不一一解释了 如果 nums[i]=target，则下标 ii 即为要寻找的下标； 如果 nums[i]>target，则 target 地址：二分查找 代码实现 class Solution { public int search(int[] nums, int target) { //定义左右指针
29730编辑于 2023-07-12 - 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 /折半查找 binaryFind(&arr, 0, len(arr), 8) } arr = [1 8 10 89 1000 1234] 找到了，下标为1 ----
34120编辑于 2022-09-26 - 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
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