前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >二分查找以及变种的总结

二分查找以及变种的总结

作者头像
我是程序员小贱
发布2020-06-05 14:43:35
4390
发布2020-06-05 14:43:35
举报
文章被收录于专栏:面试经验贴面试经验贴

一、初探二分查找

在面试的时候,尤其的一面,感觉让你手写二分,还真的不一定就能很快写出来,所以在此总结分享给大家

1 二分查找是什么?

”查找“顾名思义是在一堆数去找出我们需要的数,但是我们又想更快的找出我们需要找的数,所以我们就尽量的减少查找比较的次数。"二分"就是分成两份来减少我们查找次数。

不急不急,假设我们这里有十个数,我们来画图看看这是个什么神操作。

从上图我们知道,我们每次都和区间的中间项值进行比较,从而缩小查找区间的值。

2 时间复杂度?

这里我们假设搜索区间一共n个数,第一次切分n/2,第二次n/4,第三次n/8……….n/2(k).这是一个等比数列,n/2^k=1,k=log2n,那么时间复杂度为o(logn).

二 、二分的注意事项

1 二分查找要求数据必须是有序的。 2 二分查找依赖于数组随机查找的特性,要求内存连续

三 、二分的实现

1 第一种小白写法

代码语言:javascript
复制
int BinarySerach(vector<int>& nums,int n, int target) {
    int left = 0, right = n-1;
    while (left <= right) {
        int mid = (left+right)/2;
        if (nums[mid] == target) return mid;
        else if (nums[mid] < target) left = mid + 1;
        else right = mid-1;
    }
    return -1;
}

面试官发话了

2 方法二优化版 如果right和left比较的时候,两者之和可能溢出。那么改进的方法是mid=left+(right-left)/2.还可以继续优化,我们将除以2这种操作转换为位运算mid=left+((right-left)>>1).

哪有这么简单的事儿,大多数的笔试面试中可能会出现下面的几种情况。

四 、二分的各种变种

这里主要是看看原始数组有重复数的情况。

1 查找第一个值等于给定值的情况(查找元素7) 思路

首先7与中间值a[4]比较,发现小于7,于是在5到9中继续查找,中间a[7]=7,但是这个数7不是第一次出现的。那么我们检查这个值的前面是不是等于7,如果等于7,说明目前这个值不是第一次出现的7,此时更新rihgt=mid-1.ok我们看看代码

代码语言:javascript
复制
int BinarySerach(vector<int>& nums, int n,int target) {
    int left = 0, right = n-1;
    while (left <= right) {
        int mid = left+((right-left)>>1);
        if (nums[mid]>value)
        {
            right=mid-1;
        } else if(nums[mid]<value)
        {
            left=mid+1;
        }else
        {
            if((mid==0)||(nums[mid-1]!=value))
            {
                return mid;
            }else
            {
                left=mid-1;
            }
        }
    return -1;
}

2 查找最后一个值等于给定值的情况

假设nums[mid]这个值已经是最后一个元素了,那么它肯定是要找到最后一个值。如果nums[mid]的下一个不等于value,那说明nums[mid]就是我们需要找到最后一个等于给定值的值。

代码语言:javascript
复制
int BinarySerach(vector<int>& nums, int n,int target) {
    int left = 0, right = n-1;
    while (left <= right) {
        int mid = left+((right-left)>>1);
        if (nums[mid]>value)
        {
            right=mid-1;
        } else if(nums[mid]<value)
        {
            left=mid+1;
        }else
        {
            if((mid==n-1)||(nums[mid+1]!=value))
            {
                return mid;
            }else
            {
                left=mid+1;
            }
        }
    return -1;
}

3 查找第一个大于等于给定值的情况

1 如果nums[mid]小于要查找的值,那么我们需要查找在[mid+1,right]之间,所以此时更新为left=mid+1 2 如果nums[mid]大于给定值value,这个时候需要查看nums[mid]是不是我们需要找的第一个值大于等于给定值元素,如果nums[mid]前面没有元素或者前面一个元素小于查找的值,那么nums[mid]就是我们需要查找的值。相反 3 如果nums[mid-1]也是大于等于查找的值,那么说明查找的元素在[left,mid-1]之间,所以我们需要将right更新为mid-1

代码语言:javascript
复制
int BinarySerach(vector<int>& nums, int n,int target) {
    int left = 0, right = n-1;
    while (left <= right) {
        int mid = left+((right-left)>>1);
        if (nums[mid]>=value)
        {
            if(mid==0||nums[mid-1]<value)
            {
                return mid;
            }else
            {
                right=mid-1;
            }
        }else
        {
            left=mid+1;
        }
    return -1;
}

4 查找最后一个小于等于给定值的情况

1 如果nums[mid]小于查找的值,那么需要查找的值肯定在[mid+1,right]之间,所以我们需要更新left=mid+1 2 如果nums[mid]大于等于给定的value,检查nums[mid]是不是我们的第一个值大于等于给定值的元素

代码语言:javascript
复制
int BinarySerach(vector<int>& nums, int n,int target) {
    int left = 0, right = n-1;
    while (left <= right) {
        int mid = left+((right-left)>>1);
        if (nums[mid]>value)
        {
            right=mid-1;
        }else
        {
            if(mid==n-1||(nums[mid+1]>value))
            {
                return mid;
            }else
            {
                left=mid+1;
            }
        }
    return -1;
}
本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-01-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 我是程序员小贱 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 一、初探二分查找
    • 1 二分查找是什么?
      • 2 时间复杂度?
      • 二 、二分的注意事项
      • 三 、二分的实现
      • 四 、二分的各种变种
      领券
      问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档