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  • 二分查找/折半查找(C++实现)

    要求:给定已按升序排好序的n个元素a[0:n-1],现要在这n个元素中找出一特定元素x。
     
    分析:
    1. 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决;
      如果n=1即只有一个元素,则只要比较这个元素和x就可以确定x是否在表中。因此这个问题满足分治法的第一个适用条件
       
    2. 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题;
    3. 分解出的子问题的解可以合并为原问题的解;
    4. 分解出的各个子问题是相互独立的。
     
     
    比较x和a的中间元素a[mid]
    若x=a[mid],则x在L中的位置就是mid;
    如果x<a[mid],则x在a[mid]的前面;
    如果x>a[mid],则x在a[mid]的后面。
    无论在哪部分查找x,其方法都和在a中查找x一样,只不过是查找的规模缩小了。这就说明此问题满足分治法的第二个和第三个适用条件。
     
     非递归算法描述:
    binarysearch
    low ←1;high ←n;j ←0
    while (low≤high) and (j=0)
        mid ←(low+high)/2
        if  x=A[mid] then  j ←mid
        else if  x<A[mid] then high ←mid-1
       else low ←mid+1
    end  while
    return  j
     
     非递归算法C++代码:
    #include<iostream>
    #define MAX_SIZE 102
    using namespace std;
    template<class Type>
    int BinarySearch(Type a[],const Type& x,int n)
    {
        int left=0;
        int right=n-1;
        while(left<=right)
        {
            int middle=(left+right)/2;
            if(a[middle]==x)
                return middle;
            if(x>=a[middle])
                left=middle+1;
            else
                right=middle-1;
        }
        return -1;
    }
    int main()
    {
        int a[MAX_SIZE];
        int i,len,x,p;
        cin>>len;
        for(i=0;i<len;i++)
            cin>>a[i];
        cin>>x;
        p=BinarySearch(a,x,len);
        if(p==-1)
            cout<<"该数不存在!"<<endl;
        else
        cout<<p+1<<endl;
        return 0;
    }

    递归算法描述:

    If  low >high  then  return 0
     else
        mid ←(low+high)/2
        if  x=A[mid] then return mid
          else if x<A[mid] then return
                                   binarysearch(low,mid-1)
        else return  binarysearch(mid+1,high)
    end  if
     
    递归算法C++代码:
    #include<iostream>
    #define MAX_SIZE 102
    using namespace std;
    template <class T>
    int BinarySearch(T a[],const T&x,int n,int left,int right)
    {
        if(left>=right)
            return -1;
        else
        {
            if(a[(left+right)/2]==x)
                return (left+right)/2;
            else if(x>=(left+right)/2)
                return BinarySearch(a,x,n,(left+right)/2+1,right);
            else if(x<(left+right)/2)
                return BinarySearch(a,x,n,left,(left+right)/2-1);
        }
    }
    int main()
    {
        int a[MAX_SIZE];
        int i,len,x,p;
        cin>>len;
        for(i=0;i<len;i++)
            cin>>a[i];
        cin>>x;
        p=BinarySearch(a,x,len,0,len-1);
        if(p==-1)
            cout<<"该数不存在!"<<endl;
        else
        cout<<p+1<<endl;
        return 0;
    }
    算法复杂度分析:
    每执行一次算法的while循环, 待搜索数组的大小减少1/2。
    因此,在最坏情况下,while循环被执行了O(logn) 次。
    循环体内运算需要O(1) 时间,因此整个算法在最坏情况下的计算时间复杂性为O(logn) 
    向代码最深处出发~!
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/auto1945837845/p/5384316.html
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