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二分查找与二分答案（4）
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。把它们排一下序是：1/5, 1/3, 2/5, 1/2 , 3/5, 2/3, 4/5 。 ，不过这个二分的思路不容易想到。 4个蓝色的小方块代表1/5, 2/5, 3/5, 4/5, 也就是分母是5的分数 现在我们找到了cnt(0.55)=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Initial programming
初识算法 · 二分查找(4)
那就是典型的使用二分咯。 如果使用的是暴力就是O(N)了。 算法原理 二分查找算法的原理都是需要看是否存在二段性，如果存在二段性的话，我们就可以使用二分查找算法了。 mid + 1; } return nums[left]; } }; 如果参照物是A的情况，那么我们需要单独考虑数组是连续递增的情况，比如[1,2,3,4] ，如果参照物是A，也就是1，那么任意的数都会大于1，此时，left会一直++到4，最后返回的恰好是最大的而非最小的，那么这种情况，也就代表了数组没有经过旋转，所以直接返回nums[0]即可。 left + 1 : left; } }; 唯一需要注意的就是，如果数组是0 1 2 3 ，代表缺失的数字是4，所以此时不存在右边的区间，此时left和nums[left]相等的，所以需要left 二分查找的部分题目就先到这里了。 感谢阅读！
26610编辑于 2024-11-19 - 来自专栏机器学习入门
算法细节系列（4）：二分查找总结
https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/69094665 二分查找 刷题时，对二分查找的各种应用情况不太熟悉，严重影响了做题速度 在知乎上有一篇关于较全面的二叉查找，参考链接如下：【二分查找有几种写法？它们的区别是什么？】 a[i] = key 对于不上升序列a，求最大的i，使得a[i] = key 对于不上升序列a，求最小的i，使得a[i] < key 对于不上升序列a，求最大的i，使得a[i] > key 综上所述，二分查找共有 2×4×8=642 \times 4 \times 8 = 64种写法。 当数组长度为奇数的情况时: index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 len 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 int lf = 0, rt = len - 1; //
1.1K10发布于 2019-05-26 - 来自专栏用户6093955的专栏
UVA - 1152 --- 4 Values whose Sum is 0(二分)
注意这里不可以直接用二分算法的那个模板，因为那个模板只能查找是否有某个数，一旦找到便退出。 利用lower_bound,upper_bound比较方便，这两个函数就是用二分实现的，二者之差就是相等的那部分。
50030发布于 2019-09-11 - 来自专栏学弱猹的精品小屋
Leetcode | 第4节：二分查找，归并排序
算法2：查找算法，二分 二分查找（binary search）是一种查找算法，当然也是最高频的考察点，所以这一节我们绝大部分时间，都会花在二分查找上。 简单介绍一下二分查找的算法。 例如， [0,1,2,4,5,6,7] 在下标 3 处经旋转后可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] 。 比方说对于数组[4,5,6,7,0,1,2]，如果我们的target = 0，那么返回的就是4，因为位于第4个位置（注意，下标从0开始）。 例如，原数组 nums = [0,1,2,4,5,6,7] 在变化后可能得到：若旋转 4 次，则可以得到 [4,5,6,7,0,1,2] 若旋转 7 次，则可以得到 [0,1,2,4,5,6,7] 注意 我们不妨考虑一个例子[1, 2, 3, 3, 3, 4]，那么这样的话，可以算出 ，[1, 2, 4, 5, 5, 5, 6]，我们也可以算出类似的值。
75320发布于 2021-08-10 - 来自专栏C++信息学奥赛
4-19 二分部的简单应用
二分查找（binarysearch）是一种基于分治策略的高效搜索算法。它利用数据的有序性，每轮缩小一半搜索范围，直至找到目标元素或搜索区间为空为止。 简单的二分查找题目描述给定一个由小到大排序的整数序列，其中包含n个不同的元素。请你使用二分查找算法来查找某个给定的元素在序列中的位置。输入描述第一行：一个整数n，表示序列的元素个数。 ;//定义一个大小为1000005的整型数组a，用于存储输入的数据inta[1000005];//定义变量n用于存储数组元素的个数，变量x用于存储要查找的目标值intn,x;//定义一个查找函数，使用二分查找算法在数组
11910编辑于 2026-06-06 - 来自专栏周小末天天开心
【趣学算法】Day4 分治算法——二分搜索
首先全国分赛区海选，然后每个赛区的前几名参加二分“海选”，最后选出比较优秀的选手参加电视节目比赛。 可以使用二分搜索策略，每次和中间的元素做比较。如果比中间元素小，就在前半部分查找;如果比中间元间素大，就在后半部分查找。 (3) 如果low ≤ high, 转向步骤(4)， 否则算法结束。 (4)如果 x = S[middle] , 则查找成功，算法结束。 (4) 计算 middle = (low+high) / 2 = 2，如下图所示。 (5) 将x 与 S[middle]做比较。 二分查找算法的时间复杂的怎么计算呢？
47220编辑于 2022-11-12 - 来自专栏小鹏的专栏
data_structure_and_algorithm -- 4种常见二分查找变形问题
跟大神学习进步还是很快的，再说的直接一点就是：花钱买时间呃 二分查找变形问题： （1）查找第一个值等于给定值的元素 （2）查找最后一个值等于给定值的元素 （3）查找第一个大于等于给定值的元素 （4）查找最后一个小于等于给定值的元素 else high = mid - 1; }else{ low = mid + 1 } } return -1; } //（4） 查找最后一个小于等于给定值的元素 public int bsearch4(int[] a, int n, int value){ int low = 0; int high = n-1;
54920发布于 2019-05-26 - 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）
如果边长是1，那么一共可以切出来30+30=60块；如果边长是2，那么一共可以切出来6+6=12块；如果边长是3，那么一共可以切出来2+2=4块；如果边长是4，那么一共可以切出来1+1=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。 例如还是在上面数组中查找8 第一步：我们直接找位于中间的数a[4]，发现a[4]=5，比8要小，所以如果8在这个数组里，肯定在a[5]~a[9]之中 第二步：我们找a[5]-a[9]这个范围里位于中间的数 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
91451发布于 2018-06-13 - 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**/ left - 1 : -1; } 4 总结 致谢 感谢labudadong大佬的整理，以此学习
2.1K20发布于 2021-09-18 - 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 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 include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int a[10] = {1,2,2,3,3,3,4,4,4,4
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 - 第一步：lo hi mid 0 9 4 0 3 1 a[4]=7 > key=6 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 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
重温二分查找算法(r4笔记第66天)
二分查找在学习算法的时候会涉及到，算是一个基本的分治思想，对于算法的实现大家也都是很熟悉的，但是这个时候真会犯眼高手低的毛病。不信你自己试试，看你能够在段时间内写出可运行的二分查找算法。 二分查找算法的思想非常易于理解，但是能够写出一个准确的二分查找程序绝非一个很简单的事情，从历史上来看，而非思想早在1946年就出现了，但是第一个完全正确的二分查找算法确实在1962年出现，计算机专家曾说过 ，90%以上的计算机专家不能再2个小时内写出完全正确的二分查找算法。 1,2,5,7,8,10,11,15,19,20}; System.out.println( new BinarySearch().binarySearch(8, arr)); } } 运行结果是4， 即arr[4]=8 其实这个算法还有一些值得思考的细节。
80150发布于 2018-03-15 - 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） ? “ 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. 查找目标值区域的左边界/查找与目标值相等的第一个位置/查找第一个不小于目标值数的位置 A = [1,3,3,5, 7 ,7,7,7,8,14,14] target = 7 return 4 剑指offer：数字在排序数组中出现的次数 4. 旋转数组返回最小元素 6.1 查找旋转数组的最小元素（假设不存在重复数字） LeetCode: Find Minimum in Rotated Sorted Array Input: [3,4,5,1,2
1K20发布于 2018-09-04
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