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【算法题解】 Day8 二分查找
二分查找 题目 704. 方法一：二分查找 思路 看题目其实就知道是用「二分查找」了，而且「二分查找」也是比较贴近实际开发应用的； 相对于暴力遍历的 O(n)，二分查找只需要 O(logn)，为什么二分查找会这么快呢，那我们接下来讲讲 二分查找的做法是，定义查找的范围 [left,right]，初始查找范围是整个数组。 由于每次查找都会将查找范围缩小一半，因此二分查找的时间复杂度是 O(logn)，其中 n 是数组的长度。 二分查找的条件是查找范围不为空，即 left ≤ right。 示例 2： 输入： n = 1, bad = 1 输出： 1 提示： 1 <= bad <= n <= 231 - 1 方法一：二分查找 思路 根据题意显然是个二分查找，把版本号看成是有序的数组，通过二分查找进行版本测试
35930编辑于 2023-08-31 - 来自专栏学习
【二分算法】——8个题目让你找到二分算法的感觉势如破竹
1.二分查找 https://leetcode.cn/problems/binary-search/ 思路: 标准的二分查找。给定一个有序数组和目标值，每次选择数组的中间元素与目标值比较。 二分查找: 计算中点 mid。 如果 mid * mid 小于x，说明平方根在右侧，更新 left = mid + 1。 使用二分查找，找到第一个大于或等于目标值的位置。 步骤: 初始化: 使用 left 和 right 指针。 二分查找: 计算中点 mid。 可以使用二分查找，类似“寻找峰值”的思路，找到这个峰顶索引。 步骤: 初始化: 使用 left 和 right 指针，分别指向数组的开头和结尾。 二分查找: 计算中点 mid。 else right = mid; } // 最小值在 left 处 return nums[left]; } }; 8.
90110编辑于 2024-10-12 - 来自专栏python读书笔记
《python算法教程》Day8 - 构建二分搜索树二分搜索树介绍二分搜索树创建代码
今天是《python算法教程》的第8篇读书笔记，笔记的主要内容是构建二分搜索树。 二分搜索树介绍 若要对一组有序值中执行操作（如查找），二分搜索法是一个优秀的选择，因为其时间复杂度仅为对数级。 因此，这里引入二分搜索树这一既能利于二分搜索又能以对数级的时间完成搜索的数据结构。 二分搜索树创建代码 二分搜索树是一个对象，其提供插入、搜索节点和判断是否存在某个节点的方法。 #构建二分搜索树 #二分搜索树的节点的自定义类 class Node: lft=None rgt=None def __init__(self,key,val): key<node.key: return search(node.lft,key) else: return search(node.rgt,key) #定义二分搜索树类
1.1K130发布于 2018-05-02 - 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。
95640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。 所以我们知道如果8在数组里，那它肯定是a[6]这个数 第四步也是最后一步。我们查看a[6]的值，发现a[6]=8，于是我们找到了8的位置。 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 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
51720发布于 2020-09-22 - 来自专栏开源优测
二分查找
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 -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 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 ： ", last_binary_search(seq, 8))
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 你看，我用名为arr的数组存储这些元素，用low和high两个变量去划定我查找的区间，第一次比较15大于中间元素8，那么下次我就在8的右边查找 慧子 这时慧子又画了一个图 ? 谦子 如果查12，同样的思路，第一次查找和15一样，第二次查找12小于15，应该在15左边，8的右边查找 慧子 慧子画出了第三张图 ? ,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) “
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. A = [1,3,3,5,7,7,7,7, 8 ,14,14] target = 7 return 8 int low = 0, high = n, mid; while(low <= high 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
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。 二分查找的变形问题 image.png 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 ： image.png 如果用上次的二分查找代码实现，首先会拿 8 和区间的中间值 a4比较，8 比 6 大，之后再下标 5 到 9 之间继续查找，a7正好等于 8 ，返回下标为 7 ，但这并不是我们想要的结果啊 5.4 查找最后一个小于等于给定值的元素 比如，数组中存储了这样一组数据：3，5，6，8，9，10。最后一个小于等于 7 的元素就是 6。 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 - 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
40340发布于 2018-08-29 - 来自专栏开源优测
二分查找
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 -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 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 ： ", last_binary_search(seq, 8))
1.4K60发布于 2018-04-09
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