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  • 二分法查找

    # 二分查找(折半查找)

    title: 二分查找
    tags: 数据结构与算法之美
    author: 辰砂


    一、简介

    二分查找也称折半查找(Binary Search),它是一种效率较高的查找方法。但是,折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列 (解释:所以二分查找的时候一定要是有序的数组

    二、过程

    若k==R[mid].key,查找成功
    若k<R[mid].key,则high=mid-1
    若k>R[mid].key,则low=mid+1

    1.查找 21

    2.查找70

    三、算法描述

    1.非递归

    设表长为n,low、high和mid分别指向待查元素所在区间的上界、下界和中点,k为给定值

    初始时,令low=1,high=n,mid=(low+high)/2

    让k与mid指向的记录比较

    若k==R[mid].key,查找成功

    若k<R[mid].key,则high=mid-1

    若k>R[mid].key,则low=mid+1

    重复上述操作,直至low>high时,查找失败

    int Search_Bin(SSTable ST,KeyType key){
    //若找到,则函数值为该元素在表中的位置,否则为0
        low=1;high=ST.length;
      while(low<=high){ mid=(low+high)/2; if(key==ST.R[mid].key) return mid; else if(key<ST.R[mid].key) high=mid-1;//前一子表查找 else low=mid+1; //后一子表查找 } return 0; //表中不存在待查元素 }

    2.递归

    int Search_Bin (SSTable ST, keyType key, int low, int high) 
    { 
      if(low>high) return 0;   //查找不到时返回0 
      mid=(low+high)/2; 
      if(key==ST.elem[mid].key)  return mid; 
      else if(key<ST.elem[mid].key)  
        return search_Bin(ST,key,low,mid-1);//递归
      else  return search_Bin(ST,key,mid+1,high); //递归
    } 

    3、完整代码

    public class BinarySearch {
    
        public static void main(String[] args) {
    
            int[] nums = {1, 4, 5, 8, 9};
            System.out.println(binarySearch(nums, 1));
            System.out.println(binarySearchRecursion(nums, 1, 0, nums.length - 1));
        }
    
        /**
         * 循环
         *
         * @param nums
         * @param target
         *
         * @return
         */
        public static int binarySearch(int[] nums, int target) {
            if (nums.length < 0) {
                return -1;
            }
            int left = 0;
            int right = nums.length - 1;
            while (left <= right) {
                int mid = (left - right) / 2 + right;
                if (target == nums[mid]) {
                    return mid;
                } else if (target > nums[mid]) {
                    left = mid + 1;
                } else {
                    right = mid - 1;
                }
            }
            return -1;
        }
    
        /**
         * 递归
         *
         * @param nums
         * @param target
         * @param left
         * @param right
         *
         * @return
         */
        public static int binarySearchRecursion(int[] nums, int target, int left, int right) {
    
            if (nums.length < 0 || left < 0 || right > nums.length - 1) {
                return -1;
            }
    
            int mid = (left - right) / 2 + right;
            if (left <= right) {
                if (target == nums[mid]) {
                    return mid;
                } else if (target > nums[mid]) {
                    return binarySearchRecursion(nums, target, mid + 1, right);
                } else {
                    return binarySearchRecursion(nums, target, left, mid - 1);
                }
            }
            return -1;
        }

    四、折半查找的性能分析

    判定树:树中每个结点表示表中一个记录,结点中的值为该记录在表中的位置,通常称这个查找过程的二叉树称为判定树。折半查找法在成功时进行比较的关键字个数最多不超过树的深度。(折半查找的运行过程可以用二叉树来描述,这棵树通常称为“判定树”)

    关键字的平均比较次数,也称平均搜索长度ASL(Average Search Length)

    如上图而言是11个节点

    假设概率都相等的情况下:ASL=1/11(11+2×2+4×3+4*4 )=33/11=3
    查找成功时比较次数:为该结点在判定树上的层次数,不超过树的深度 d =  log2 n  + 1
    查找不成功的过程就是走了一条从根结点到外部结点的路径d或d-1。

    查找过程:每次将待查记录所在区间缩小一半,比顺序查找效率高,时间复杂度O(log2 n)

    适用条件:采用顺序存储结构的有序表,不宜用于链式结构

    五、优化

    由上面可以知道二分法的代码的核心

    mid=(low+high)/2;
    if(key==ST.R[mid].key) return mid; 
     else if(key<ST.R[mid].key) high=mid-1;//前一子表查找
      else low=mid+1;

    思考:极端情况下会不会产生数组溢出,答案是肯定的,因为极端情况下,当high为int类型的临界最大值的时候,low只要变化,两者相加肯定会溢出。为了效率更高,我们也可以用位运算,

    改进代码:

    int mid = (left - right) >> 2 + right;

    六、二分法练习

    https://leetcode.com/problemset/all/?topicSlugs=binary-search


    参考

    https://www.cnblogs.com/ciyeer/p/9065781.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/johnhery/p/9936335.html
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