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11-二分查找算法
思想： 利用有序的特点，平均意义上，每次查找缩减一般的查找规模，进而提高查找速度。 关键点： 存储结构为顺序存储，且关键字之间有序 l <= r，不能l < r 中间下标计算溢出问题，m = (l + r)/2 可能会溢出，使用减法，m = (r - l)/2 + l 代码： #include <stdio.h> int BinSearch(int *a, int n, int t) { int l = 0; int r = n - 1; while (l <= r) {
19420编辑于 2022-02-25 - 来自专栏Java研发军团
数据结构+算法(第11篇) 无死角“盘”它！二分查找树
这样的二叉树就称为“二分查找树”。 二分查找树的数学思想 将二分查找树从根节点（最大类）到叶子节点（目标物）的路径扒出来，垂直放置之后就如下图左部所示。 《自然哲学的数学原理》 二分查找法 基于二分查找树数据结构的搜索算法称为“二分查找法”。 二分查找树是一个递归定义，所以很容易得出递归版的二分查找法。 二分查找树的节点插入算法 向二分查找树插入新节点很简单，从根节点开始，根据定义逐层比较、进入对应子树下沉、直至叶子节点： ? ? ? 对应的递归版算法代码如下： ? 可以看出，整个算法结构与二分查找树的搜索算法类似，时间复杂度也是O(logN)。 二分查找树的节点删除算法 直接删除节点，会破坏二叉树的结构，需要进行调整。 首先需要有节点补上被删节点的空缺。 做一棵“稳重的”二分查找树 ? ? 上面两棵二分查找树是等价的，但是可以很明显看出：第一棵一些分支会向一边倾斜，而第二棵就显得“稳重”多了。 试想，你要搜索值为17的节点。
1.1K20发布于 2019-06-05 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 七大查找算法(二)-二分查找
一、二分查找1.基本思想二分查找算法是一种基于分治策略的搜索算法，也称为二分法。 3.应用场景二分查找算法的应用场景包括：有序数组中查找某个元素：二分查找算法可以在有序数组中快速查找某个元素，比如在升序数组中查找一个特定的数字。 搜索某个值在数据中出现的次数：有序数组中，相同元素的数量可以通过二分查找来实现。求解函数极值：在一些数学问题中，例如最优化问题，可以使用二分查找来求解函数的极值。 二分查找算法适用于要查找有序数据的场景。 4.示例int[] array = { 8, 11, 21, 28, 32, 43, 48, 56, 69, 72, 80, 94 };Console.WriteLine(BinarySearch(array
50211编辑于 2023-11-15 - 来自专栏往期博文
数学建模暑期集训11：逻辑回归(Logistic Regression)处理二分类问题
对于这种只包含“是和否”两类的答案的二分类问题，逻辑回归最为适用。 1.逻辑回归是什么 逻辑回归是机器学习基本算法之一，可以看作特殊的一般回归。 3.SPSS求解逻辑回归问题 3.1原始数据 二分类问题：基于长、宽等信息区分苹果和橘子。 3.2开始分析 按照图中步骤即可。
94320编辑于 2022-06-14 - 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。
60720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。 l = m + 1; } else r = m - 1; } cout << ans; return 0; } 第9~11 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。
95640发布于 2018-06-19 - 来自专栏mathor
二分查找与二分答案（1）
这样对于长度为n的数组，平均查找长度是n/2 如果数组是有序的，比如是递增的，就像上图[1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 10, 11, 13]一样的话。 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
91451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。
869100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 int ans = binary_search(a,n,x); cout << ans; return 0; } 之所以重新把代码拿出来，肯定是因为有不妥之处，我们看一下第11 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
93040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
41720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 最后仍然没有找到，则返回-1 } public static void main(String[] args) { int[] arr = {1, 3, 5, 7, 9, 11
51720发布于 2020-09-22 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年11月 C#版 数据结构与算法解析(二分查找)
二分查找也称折半查找，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。 示例 public class Program { public static void Main(string[] args) { int[] array = { 8, 11 array, key, mid + 1, high); else return mid; } } 请注意以上递归实现为尾递归：尽量使用尾递归 在最坏的情况下，二分查找需要在最后一次才能查找到目标关键字 ，假设原问题规模为n，每次折半原问题，设在第k次时问题规模变为1，那么令 2^k=1 ，因为指数和对数互为逆运算，解得 k=log_{2}n ，即二分查找在最坏的情况下的时间复杂度为： O(logn)
34720编辑于 2021-12-03 - 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
87050发布于 2018-04-09 - 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
46310发布于 2018-06-04 - 来自专栏程序员阿杰
二分查找
1; } } 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
21310编辑于 2022-01-10 - 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) “
87560发布于 2018-01-31 - 来自专栏尾尾部落
二分查找
二分查找法作为一种常见的查找方法，将原本是线性时间提升到了对数时间范围，大大缩短了搜索时间，但它有一个前提，就是必须在有序数据中进行查找。 二分查找很好写，却很难写对，据统计只有10%的程序员可以写出没有bug的的二分查找代码。出错原因主要集中在判定条件和边界值的选择上，很容易就会导致越界或者死循环的情况。 下面对二分查找及其变形进行总结： 1. 最基本的二分查找 public int binarySearch(int[] A, int target, int n){ int low = 0, high = n, mid; while 因此可以利用二分查找的思想，从右上角出发： 当要查找数字比右上角数字大时，下移； 当要查找数字比右上角数字小时，左移；
1K20发布于 2018-09-04 - 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。 举个实际开发中的例子，假设有 10 个订单，订单金额分别是：8，11，19，23，27，33，45，55，67，98，需要找到金额为 19 元的订单。 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 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？
56210发布于 2021-11-23 - 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
39830发布于 2018-08-22
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