专栏首页五分钟学算法二分查找算法详解

二分查找算法详解

作者 | labuladong

来源 | 公众号:labuladong

先给大家讲个笑话乐呵一下:

有一天阿东到图书馆借了 N 本书,出图书馆的时候,警报响了,于是保安把阿东拦下,要检查一下哪本书没有登记出借。阿东正准备把每一本书在报警器下过一下,以找出引发警报的书,但是保安露出不屑的眼神:你连二分查找都不会吗?于是保安把书分成两堆,让第一堆过一下报警器,报警器响;于是再把这堆书分成两堆…… 最终,检测了 log2N 次之后,保安成功的找到了那本引起警报的书,露出了得意和嘲讽的笑容。于是阿东背着剩下的书走了。

从此,图书馆丢了 N - 1 本书。

二分查找真的很简单吗?并不简单。看看 Knuth 大佬(发明 KMP 算法的那位)怎么说的:

Although the basic idea of binary search is comparatively straightforward, the details can be surprisingly tricky...

这句话可以这样理解:思路很简单,细节是魔鬼。

本文就来探究几个最常用的二分查找场景:寻找一个数、寻找左侧边界、寻找右侧边界。

而且,我们就是要深入细节,比如不等号是否应该带等号,mid 是否应该加一等等。分析这些细节的差异以及出现这些差异的原因,保证你能灵活准确地写出正确的二分查找算法。

零、二分查找框架

int binarySearch(int[] nums, int target) {
    int left = 0, right = ...;

    while(...) {
        int mid = (right + left) / 2;
        if (nums[mid] == target) {
            ...
        } else if (nums[mid] < target) {
            left = ...
        } else if (nums[mid] > target) {
            right = ...
        }
    }
    return ...;
}

分析二分查找的一个技巧是:不要出现 else,而是把所有情况用 else if 写清楚,这样可以清楚地展现所有细节。本文都会使用 else if,旨在讲清楚,读者理解后可自行简化。

其中...标记的部分,就是可能出现细节问题的地方,当你见到一个二分查找的代码时,首先注意这几个地方。后文用实例分析这些地方能有什么样的变化。

另外声明一下,计算 mid 时需要技巧防止溢出,可以 参见前文,本文暂时忽略这个问题。

一、寻找一个数(基本的二分搜索)

这个场景是最简单的,可能也是大家最熟悉的,即搜索一个数,如果存在,返回其索引,否则返回 -1。

int binarySearch(int[] nums, int target) {
    int left = 0; 
    int right = nums.length - 1; // 注意

    while(left <= right) { // 注意
        int mid = (right + left) / 2;
        if(nums[mid] == target)
            return mid; 
        else if (nums[mid] < target)
            left = mid + 1; // 注意
        else if (nums[mid] > target)
            right = mid - 1; // 注意
        }
    return -1;
}

1. 为什么 while 循环的条件中是 <=,而不是 < ?

答:因为初始化 right 的赋值是 nums.length - 1,即最后一个元素的索引,而不是 nums.length。

这二者可能出现在不同功能的二分查找中,区别是:前者相当于两端都闭区间 [left, right],后者相当于左闭右开区间 [left, right),因为索引大小为 nums.length 是越界的。

我们这个算法中使用的是 [left, right] 两端都闭的区间。这个区间就是每次进行搜索的区间,我们不妨称为「搜索区间」

什么时候应该停止搜索呢?当然,找到了目标值的时候可以终止:

    if(nums[mid] == target)
        return mid; 

但如果没找到,就需要 while 循环终止,然后返回 -1。那 while 循环什么时候应该终止?搜索区间为空的时候应该终止,意味着你没得找了,就等于没找到嘛。

while(left <= right)的终止条件是 left == right + 1,写成区间的形式就是 [right + 1, right],或者带个具体的数字进去 [3, 2],可见这时候搜索区间为空,因为没有数字既大于等于 3 又小于等于 2 的吧。所以这时候 while 循环终止是正确的,直接返回 -1 即可。

while(left < right)的终止条件是 left == right,写成区间的形式就是 [right, right],或者带个具体的数字进去 [2, 2],这时候搜索区间非空,还有一个数 2,但此时 while 循环终止了。也就是说这区间 [2, 2] 被漏掉了,索引 2 没有被搜索,如果这时候直接返回 -1 就可能出现错误。

当然,如果你非要用 while(left < right) 也可以,我们已经知道了出错的原因,就打个补丁好了:

//...
while(left < right) {
    // ...
}
return nums[left] == target ? left : -1;

2. 为什么 left = mid + 1,right = mid - 1?我看有的代码是 right = mid 或者 left = mid,没有这些加加减减,到底怎么回事,怎么判断?

答:这也是二分查找的一个难点,不过只要你能理解前面的内容,就能够很容易判断。

刚才明确了「搜索区间」这个概念,而且本算法的搜索区间是两端都闭的,即 [left, right]。那么当我们发现索引 mid 不是要找的 target 时,如何确定下一步的搜索区间呢?

当然是去搜索 [left, mid - 1] 或者 [mid + 1, right] 对不对?因为 mid 已经搜索过,应该从搜索区间中去除。

3. 此算法有什么缺陷?

答:至此,你应该已经掌握了该算法的所有细节,以及这样处理的原因。但是,这个算法存在局限性。

比如说给你有序数组 nums = [1,2,2,2,3],target = 2,此算法返回的索引是 2,没错。但是如果我想得到 target 的左侧边界,即索引 1,或者我想得到 target 的右侧边界,即索引 3,这样的话此算法是无法处理的。

这样的需求很常见。你也许会说,找到一个 target 索引,然后向左或向右线性搜索不行吗?可以,但是不好,因为这样难以保证二分查找对数级的复杂度了。

我们后续的算法就来讨论这两种二分查找的算法。

二、寻找左侧边界的二分搜索

直接看代码,其中的标记是需要注意的细节:

int left_bound(int[] nums, int target) {
    if (nums.length == 0) return -1;
    int left = 0;
    int right = nums.length; // 注意

    while (left < right) { // 注意
        int mid = (left + right) / 2;
        if (nums[mid] == target) {
            right = mid;
        } else if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else if (nums[mid] > target) {
            right = mid; // 注意
        }
    }
    return left;
}

1. 为什么 while(left < right) 而不是 <= ?

答:用相同的方法分析,因为初始化 right = nums.length 而不是 nums.length - 1 。因此每次循环的「搜索区间」是 [left, right) 左闭右开。

while(left < right) 终止的条件是 left == right,此时搜索区间 [left, left) 恰巧为空,所以可以正确终止。

2. 为什么没有返回 -1 的操作?如果 nums 中不存在 target 这个值,怎么办?

答:因为要一步一步来,先理解一下这个「左侧边界」有什么特殊含义:

对于这个数组,算法会返回 1。这个 1 的含义可以这样解读:nums 中小于 2 的元素有 1 个。

比如对于有序数组 nums = [2,3,5,7], target = 1,算法会返回 0,含义是:nums 中小于 1 的元素有 0 个。如果 target = 8,算法会返回 4,含义是:nums 中小于 8 的元素有 4 个。

综上可以看出,函数的返回值(即 left 变量的值)取值区间是闭区间 [0, nums.length],所以我们简单添加两行代码就能在正确的时候 return -1:

while (left < right) {
    //...
}
// target 比所有数都大
if (left == nums.length) return -1;
// 类似之前算法的处理方式
return nums[left] == target ? left : -1;

3. 为什么 left = mid + 1,right = mid ?和之前的算法不一样?

答:这个很好解释,因为我们的「搜索区间」是 [left, right) 左闭右开,所以当 nums[mid] 被检测之后,下一步的搜索区间应该去掉 mid 分割成两个区间,即 [left, mid) 或 [mid + 1, right)。

4. 为什么该算法能够搜索左侧边界?

答:关键在于对于 nums[mid] == target 这种情况的处理:

    if (nums[mid] == target)
        right = mid;

可见,找到 target 时不要立即返回,而是缩小「搜索区间」的上界 right,在区间 [left, mid) 中继续搜索,即不断向左收缩,达到锁定左侧边界的目的。

5. 为什么返回 left 而不是 right?

答:都是一样的,因为 while 终止的条件是 left == right。

三、寻找右侧边界的二分查找

寻找右侧边界和寻找左侧边界的代码差不多,只有两处不同,已标注:

int right_bound(int[] nums, int target) {
    if (nums.length == 0) return -1;
    int left = 0, right = nums.length;

    while (left < right) {
        int mid = (left + right) / 2;
        if (nums[mid] == target) {
            left = mid + 1; // 注意
        } else if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else if (nums[mid] > target) {
            right = mid;
        }
    }
    return left - 1; // 注意
}

1. 为什么这个算法能够找到右侧边界?

答:类似地,关键点还是这里:

    if (nums[mid] == target) {
        left = mid + 1;

当 nums[mid] == target 时,不要立即返回,而是增大「搜索区间」的下界 left,使得区间不断向右收缩,达到锁定右侧边界的目的。

2. 为什么最后返回 left - 1 而不像左侧边界的函数,返回 left?而且我觉得这里既然是搜索右侧边界,应该返回 right 才对。

答:首先,while 循环的终止条件是 left == right,所以 left 和 right 是一样的,你非要体现右侧的特点,返回 right - 1 好了。

至于为什么要减一,这是搜索右侧边界的一个特殊点,关键在这个条件判断:

    if (nums[mid] == target) {
        left = mid + 1;
        // 这样想: mid = left - 1

因为我们对 left 的更新必须是 left = mid + 1,就是说 while 循环结束时,nums[left] 一定不等于 target 了,而 nums[left - 1] 可能是 target。

至于为什么 left 的更新必须是 left = mid + 1,同左侧边界搜索,就不再赘述。

3. 为什么没有返回 -1 的操作?如果 nums 中不存在 target 这个值,怎么办?

答:类似之前的左侧边界搜索,因为 while 的终止条件是 left == right,就是说 left 的取值范围是 [0, nums.length],所以可以添加两行代码,正确地返回 -1:

while (left < right) {
    // ...
}
if (left == 0) return -1;
return nums[left-1] == target ? (left-1) : -1;

四、最后总结

先来梳理一下这些细节差异的因果逻辑:

第一个,最基本的二分查找算法:

因为我们初始化 right = nums.length - 1
所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right]
所以决定了 while (left <= right)
同时也决定了 left = mid+1 和 right = mid-1

因为我们只需找到一个 target 的索引即可
所以当 nums[mid] == target 时可以立即返回

第二个,寻找左侧边界的二分查找:

因为我们初始化 right = nums.length
所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right)
所以决定了 while (left < right)
同时也决定了 left = mid+1 和 right = mid

因为我们需找到 target 的最左侧索引
所以当 nums[mid] == target 时不要立即返回
而要收紧右侧边界以锁定左侧边界

第三个,寻找右侧边界的二分查找:

因为我们初始化 right = nums.length
所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right)
所以决定了 while (left < right)
同时也决定了 left = mid+1 和 right = mid

因为我们需找到 target 的最右侧索引
所以当 nums[mid] == target 时不要立即返回
而要收紧左侧边界以锁定右侧边界

又因为收紧左侧边界时必须 left = mid + 1
所以最后无论返回 left 还是 right,必须减一

如果以上内容你都能理解,那么恭喜你,二分查找算法的细节不过如此。

通过本文,你学会了:

1. 分析二分查找代码时,不要出现 else,全部展开成 else if 方便理解。

2. 注意「搜索区间」和 while 的终止条件,如果存在漏掉的元素,记得在最后检查。

3. 如需要搜索左右边界,只要在 nums[mid] == target 时做修改即可。搜索右侧时需要减一。

本文分享自微信公众号 - 五分钟学算法(CXYxiaowu),作者:labuladong

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-06-12

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • OMG,我从来没想过,二分查找还有诗?!

    二分查找是极其简单容易理解的一种算法,但它的变形与细节也是极其繁杂的,一不小心就容易踩坑。

    五分钟学算法
  • 有了这套模板,女朋友再也不用担心我刷不动 LeetCode 了

    全文包含 12000+ 字、30 张高清图片,预计阅读时间为 40 分钟,强烈建议先收藏再仔细阅读。

    五分钟学算法
  • 每天一算:Reverse String

    我们会在每天早上8点30分准时推送一条LeetCode上的算法题目,并给出改题目的动画解析以及参考答案,每篇文章阅读时长为五分钟左右。

    五分钟学算法
  • OMG,我从来没想过,二分查找还有诗?!

    二分查找是极其简单容易理解的一种算法,但它的变形与细节也是极其繁杂的,一不小心就容易踩坑。

    五分钟学算法
  • 基于二分搜索法的floor与ceil

    此时使用上述二分查找算法,搜索出来的index为3。那如果我想要获取最左侧等于target的index或最右侧等于target的index呢?此时上述算法失效!

    公众号guangcity
  • 二分查找算法详解

    有一天阿东到图书馆借了 N 本书,出图书馆的时候,警报响了,于是保安把阿东拦下,要检查一下哪本书没有登记出借。阿东正准备把每一本书在报警器下过一下,以找出引发警...

    灵魂画师牧码
  • [Leetcode][python]Find First and Last Position of Element in Sorted Array/在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

    给定一个按照升序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。

    后端技术漫谈
  • 二分查找算法细节详解

    我相信对很多读者朋友来说,编写二分查找的算法代码属于玄学编程,虽然看起来很简单,就是会出错,要么会漏个等号,要么少加个 1。

    haifeiWu
  • LeetCode<二分搜索> 33 & 81 Search in Rotated Sorted Array I&II

    Suppose an array sorted in ascending order is rotated at some pivot unknown to y...

    大学里的混子
  • [Leetcode][python]搜索旋转排序数组/搜索旋转排序数组 II

    把一个严格升序的数组进行旋转,如[0,1,2,3,4,5]旋转3位成为[3,4,5,0,1,2]。在这样的数组中找到目标数字。如果存在返回下标,不存在返回-1。...

    后端技术漫谈

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券