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今晚是我们学长第二次讲课，讲了一个三分！认真听了一下，感觉不是很难，可能会比二分还简单些！我就把上课讲的内容归纳为一篇文章概述吧！以后也会重点讲解的！
简单点说二分是查找区间，相当于一次函数，三分就是二次函数了，求它的极值，怎么做，数学常用的是求导，计算机就用查找咯，那么请看下面的简单概述吧！
一. 概念
在二分查找的基础上，在右区间（或左区间）再进行一次二分，这样的查找算法称为三分查找，也就是三分法。
三分查找通常用来迅速确定最值。
二分查找所面向的搜索序列的要求是：具有单调性（不一定严格单调）；没有单调性的序列不是使用二分查找。
与二分查找不同的是，三分法所面向的搜索序列的要求是：序列为一个凸性函数。通俗来讲，就是该序列必须有一个最大值（或最小值），在最大值（最小值）的左侧序列，必须满足不严格单调递增（递减），右侧序列必须满足不严格单调递减（递增）。如下图，表示一个有最大值的凸性函数：
二、算法过程
（1）、与二分法类似，先取整个区间的中间值mid。
mid = (left + right) / 2;
（2）、再取右侧区间的中间值midmid，从而把区间分为三个小区间。
midmid = (mid + right) / 2;
比较mid与midmid谁最靠近最值，只需要确定mid所在的函数值与midmid所在的函数值的大小。当最值为最大值时，mid与midmid中较大的那个自然更为靠近最值。最值为最小值时同理。
if (cal(mid) > cal(midmid))
right = midmid;
else
left = mid;
（4）、重复（1）（2）（3）直至找到最值。
（5）、另一种三分写法
1 double three_devide(double low,double up) 2 { 3 double m1,m2; 4 while(up-low>=eps) 5 { 6 m1=low+(up-low)/3; 7 m2=up-(up-low)/3; 8 if(f(m1)<=f(m2)) 9 low=m1; 10 else 11 up=m2; 12 } 13 return (m1+m2)/2; 14 }
算法的正确性：
1、mid与midmid在最值的同一侧。由于凸性函数在最大值（最小值）任意一侧都具有单调性，因此，mid与midmid中，更大（小）的那个 数自然更为靠近最值。此时，我们远离最值的那个区间不可能包含最值，因此可以舍弃。
2、mid与midmid在最值的两侧。由于最值在中间的一个区间，因此我们舍弃一个区间后，并不会影响到最值
1 const double EPS = 1e-10; 2 double calc(double x) 3 { 4 // f(x) = -(x-3)^2 + 2; 5 return -(x-3.0)*(x-3.0) + 2; 6 } 7 8 double ternarySearch(double low, double high) 9 { 10 double mid, midmid; 11 while (low + EPS < high) 12 { 13 mid = (low + high) / 2; 14 midmid = (mid + high) / 2; 15 double mid_value = calc(mid); 16 double midmid_value = calc(midmid); 17 if (mid_value > midmid_value) 18 high = midmid; 19 else 20 low = mid; 21 } 22 return low; 23 }
调用ternarySearch(0, 6)，返回的结果为3.0000
我们都知道 二分查找 适用于单调函数中逼近求解某点的值。
如果遇到凸性或凹形函数时，可以用三分查找求那个凸点或凹点。
下面的方法应该是三分查找的一个变形。
如图所示，已知左右端点L、R，要求找到白点的位置。
思路：通过不断缩小 [L,R] 的范围，无限逼近白点。
做法：先取 [L,R] 的中点 mid，再取 [mid,R] 的中点 mmid，通过比较 f(mid) 与 f(mmid) 的大小来缩小范围。
当最后 L=R-1 时，再比较下这两个点的值，我们就找到了答案。
1、当 f(mid) > f(mmid) 的时候，我们可以断定 mmid 一定在白点的右边。
反证法：假设 mmid 在白点的左边，则 mid 也一定在白点的左边，又由 f(mid) > f(mmid) 可推出 mmid < mid，与已知矛盾，故假设不成立。
所以，此时可以将 R = mmid 来缩小范围。
2、当 f(mid) < f(mmid) 的时候，我们可以断定 mid 一定在白点的左边。
反证法：假设 mid 在白点的右边，则 mmid 也一定在白点的右边，又由 f(mid) < f(mmid) 可推出 mid > mmid，与已知矛盾，故假设不成立。
同理，此时可以将 L = mid 来缩小范围。
1 int SanFen(int l,int r) //找凸点 2 { 3 while(l < r-1) 4 { 5 int mid = (l+r)/2; 6 int mmid = (mid+r)/2; 7 if( f(mid) > f(mmid) ) 8 r = mmid; 9 else 10 l = mid; 11 } 12 return f(l) > f(r) ? l : r; 13 }
日后会以例题的形式进行详细的讲解，这个也就是入门级！