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二分查找与二分答案（3）
例1 关于从长方形的巧克力中切出正方形的小巧克力，可以看下面的示意图： 上图是一块5x6的巧克力分别切出1x1、2x2和3x3的示意图。 切成3x3一共可以切出2块。 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。
95640发布于 2018-06-19 - 来自专栏Initial programming
初识算法 · 二分查找(3)
前言： 本文的主题是二分查找，通过两道题目讲解，一道是x的平方根，一道是山脉数组的封顶索引。 链接分别为： 69. x 的平方根 - 力扣（LeetCode） 852. 因为有了二分(2)的基础，所以我们直接进入算法编写部分。 肯定是一个O(N)就能够解决的事儿，但是题目要求我们必须找到对应logN的解决方案，那么看都不用看，直接就是二分查找。 由题目解析我们可以知道left和right的取值，并且因为我们见数组分成了这样，那么答案是在左边，所以我们使用的二分模板肯定是非朴素的求左边的二分模板了。 还是那句话，因为有了二分查找(2)的基础，所以我们可以直接套用模板了，就不会重新讲解一下原理了。
32210编辑于 2024-10-24 - 来自专栏golang算法架构leetcode技术php
golang刷leetcode 技巧（3）判断二分图
给定一个无向图graph，当这个图为二分图时返回true。 如果我们能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集A和B，并使图中的每一条边的两个节点一个来自A集合，一个来自B集合，我们就将这个图称为二分图。 示例 1: 输入: [[1,3], [0,2], [1,3], [0,2]] 输出: true 解释: 无向图如下: 0----1 | | | | 3----2 我们可以将节点分成两组: {0, 2} 和 {1, 3}。 2，只有在二分图的情况下，可以使用贪心思想给图着色：一个节点为蓝色，说明它的所有邻接点为红色，它的邻接点的所有邻接点为蓝色，依此类推。
28510编辑于 2022-08-02 - 来自专栏Java
【C语言必刷题】3.二分查找
前言 二分查找又称为折半查找，是分治算法基础上设计出来的查找算法。 二分查找算法仅适用于有序序列，它只能用升序序列或者降序序列中查找目标元素。 算法描述 二分查找的核心思想：不断地缩小搜索的区域，降低查找目标元素的难度。 前提：有已排序的数组arr。 定义左边界（Left），定义右边界（Right），确定搜索范围，循环执行二分查找. printf("找到了，下标为：%d\n", Middle); else printf("没有找到\n"); } 测试代码 int main() { int arr[] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 include<stdio.h> void binarysearch(int arr[], int Length, int t); int main() { int arr[] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10
45910编辑于 2024-05-07 - 来自专栏python3
python3--递归函数，二分查找算法的实现
,[4,5,6,7],[11,],[3,3,3,3,3,3,3,3]],key=lambda x:len(x))) 执行结果 [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3] 递归函数 普通程序员理解函数 4-1-1-1)函数,n = 4-1-1-1,走if,此时返回18给调用者 # 也就是age(4-1-1-1) = 18,加上之前的 +2 +2 +2,最终结果18+2+2+2=24 执行结果 24 二分查找法 break count += 1 执行结果 17 如果列表很大，上面那两种方法查找就会慢很多，它的执行顺序是从前往后，如果要找的数在最后面，就需要把列表全部遍历一遍 第三种：二分查找 (每次从中间取值，比较大小，如果要找的数字比中间值大(如果比中间值小，就取前面那一半)，就直接找中间值后面的那一半，继续对半切片查找，在比较，直到找到为止) 二分查找条件(有序且唯一的数字数列) 错误方法示例 : #二分查找,li表示列表,aim是目标数，比如要找10 mid_index = len(li) //2 #取列表中间的索引 if li[mid_index] < aim: #判断列表中间的数小于目标数
1.1K20发布于 2018-08-02 - 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Zaqdt_ACM
Codeforces Round #540 (Div. 3) D. Coffee and Coursework(二分)
那么D2就不能1-n枚举了，但是也不难想到二分天数，然后也是根据这个条件去判断就好了。下面只贴D2的呆码。
57240发布于 2019-03-14 - 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 - 来自专栏全栈程序员必看
L3-002 特殊堆栈(树状数组+二分)「建议收藏」
随后 N 行，每行给出一句指令，为以下 3 种之一： Push key Pop PeekMedian 其中 key 是不超过 10 5 的正整数；Push 表示“入栈”；Pop 表示“ Pop Pop Pop Pop 输出样例： Invalid Invalid 3 2 2 1 2 4 4 5 3 Invalid 题解 注意如果取中间数要是开一个数组的话时间复杂度O(n2)，数据集大小 1e5，会超时，所以需要用到树状数组+二分 #include<bits/stdc++.h> #define x first #define y second #define send string::nops using namespace std; typedef long long ll; const int N = 1e5 + 10; const int M = 3 * N; const int V = 1e2 + 10; const int INF = 0x3f3f3f3f; typedef pair<int,int> PII; typedef struct Node * pnode; int tree
41620编辑于 2022-09-22 - 来自专栏Zaqdt_ACM
Codeforces Round #521 (Div. 3) D. Cutting Out(二分)
二分出现的最大次数，然后去判断是否可行，因为有些数出现次数可能是k的倍数，所以要有一个除法的操作，不难理解... ---- AC代码： #include <bits/stdc++.h> #define
69120发布于 2019-01-10 - 来自专栏mathor
二分查找与二分答案（4）
我们看样例，一共有2,3,5三个质数。以2、3、5为分母，真分数有：1/2, 1/3, 2/3, 1/5, 2/5, 3/5, 4/5。 ，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？ 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 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 的用法 #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int a[10] = {1,2,2,3,3,3,4,4,4,4 ： #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int a[10] = {1,2,2,3,3,3,4,4,4,4 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 #include<iostream> using namespace std
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 - 0,所以lo=mid+1=3，lo=3 <= hi=3继续循环，mid=(lo+hi)/2=3 3 2 cmp = 6-a[3] < 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 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 【51Nod】1090 - 3个数和为0（二分）
从中找出所有和 = 0的3个数的组合。如果没有这样的组合，输出No Solution。如果有多个，按照3个数中最小的数从小到大排序，如果最小的数相等则按照第二小的数排序。 如果有多个，按照3个数中最小的数从小到大排序，如果最小的数相等则继续按照第二小的数排序。每行3个数，中间用空格分隔，并且这3个数按照从小到大的顺序排列。 Input示例 7 -3 -2 -1 0 1 2 3 Output示例 -3 0 3 -3 1 2 -2 -1 3 -2 0 2 -1 0 1 直接枚举两个数，二分查找第三个数就行了 cstring> #include <algorithm> using namespace std; #define CLR(a,b) memset(a,b,sizeof(a)) #define INF 0x3f3f3f3f for (int i = 1 ; i <= n ; i++) scanf ("%d",&num[i]); sort(num+1,num+1+n); num[n+1] = INF; //如果二分搜索溢出防止其取
31110编辑于 2025-08-27- 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 //最后仍然没有找到，则返回-1 } public static void main(String[] args) { int[] arr = {1, 3,
51720发布于 2020-09-22 - 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 first示例") print("二分查找只适合有序的序列") seq = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 10 last示例") print("二分查找只适合有序的序列") seq = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 10
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
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） ? ，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) “ 克 你看，查找25我们二分了两次后查找区间变为一个元素了，这时7/2^m=1;m=lg7=2(向下取整)，再循环一次跳出循环，循环次数为3 哦，我懂了 慧子 x向下取整表示小于或等于x的最大整数 ”
87560发布于 2018-01-31
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