二分查找的递归与非递归实现 实际上，简单的二分查找并不难写，注意我这里的“简单”二字。下一节，我们会讲到二分查找的变体问题，那才是真正烧脑的。今天，我们来看如何来写最简单的二分查找。...不过，并不是什么情况下都可以用二分查找，它的应用场景是有很大局限性的。那什么情况下适合用二分查找，什么情况下不适合呢？ 首先，二分查找依赖的是顺序表结构，简单点说就是数组。...其次，二分查找针对的是有序数据。 再次，数据量太小不适合二分查找。 最后，数据量太大也不适合二分查找。 解答开篇 二分查找的理论知识你应该已经掌握了。...四种常见的二分查找变形问题 上面介绍的二分查找是最简单的一种，即有序数据集合中不存在重复的数据，我们在其中查找值等于某个给定值的数据。...实际上，求“值等于给定值”的二分查找确实不怎么会被用到，二分查找更适合用在“近似”查找问题，在这类问题上，二分查找的优势更加明显。
折半查找基本要求：待查找数组必须是有序的（以下代码是基于递增有序） /** * 折半查找 * @param a 给定数组 * @param low * @param high...* @param k 需要查找的数字 * @return */ public static int bSearch(int[] a, int low, int high, int k){...high)/2; // 取表中间位置 if(a[mid]==k){ return mid; }else if(a[mid]>k){ // 说明需要在a[low...mid-1] 中查找...， 即左边查找 high = mid-1; } else{ // 说明需要在a[mid+1...high] 中查找， 即右边查找 low = mid +1; } }...{1, 2, 3, 4, 5}; System.out.println(bSearch(a, 0, a.length-1, 5)); } 输出结果： 4 时间复杂度：O(logn) 平均查找长度
} } 当中间值大于目标值时，最大角标移动到中间角标-1位置 当中间值小于目标值时，最小角标移动到中间角标+1位置 中间角标继续二分...keySearch(arr,7));//索引:3 System.out.println("索引:"+helfSearch(arr,7));//索引:3 } /** * 二分查找...keySearch($arr,7);//索引:3 echo "索引:".ArrayDemo::helfSearch($arr,7);//索引:3 } /** * 二分查找
定义mid = (low+high) / 2,即顺序表的中间位置，然后用所查找的值与mid所在位置处的值比较，由于列表有序，若所查找的值比mid小，则只需在表的前半部分查找，否则只需在表的后半部分查找（...若第一次比较就发现两值相等则直接返回当前值所在的位置），以此类推，直至查找到所寻找的值或确定所查找的值不在该列表内为止（即查找失败）。...有序数组中没有重复元素的情况下 #include using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test...我们只需对else语句略作修改 #include using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test...递归方法实现 #include using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test(int arr
Don’t say much, just go to the code. package org.bood.tree; /** * 二分查找树 * ps：如果 data[0] 等于一组数据中最小的,那么就会增加查找的时间复杂度...{ this.data = data; this.left = null; this.rigth = null; } // 二分查找
description: * @author: Jay * @create: 2020-09-21 19:17 **/ public class TwoSearch { /** * 不使用递归的二分查找...position = commonBinarySearch(arr, key); if (position == -1) { System.out.println("查找的是...; } else { System.out.println("查找的是" + key + ",找到位置为：" + position); }
二分查找算法 1.1. 准备 1.2. 非递归实现 1.3....递归实现 二分查找算法 对一个有序数组的查找 准备 使用冒泡排序算法对数组排序 12345678910111213 //冒泡排序 , 从小到大public void bubbleSort(Integer...array[j-1]=t; } } }} 非递归实现 传入的数组是一个从小到大的数组 123456789101112131415161718192021222324252627 /** * 二分查找算法...* @param array 数组，必须是从小到大有序的 * @param key 查找的关键字 * @return 如果成功查找到，那么返回索引，否则返回-1 */ public Integer...-1; //没有找到，返回-1 } 递归实现 12345678910111213141516171819202122 /** * 递归的二分查找 * @param array 从小到大的有序数组
二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。...C++源代码： 1 // 二分查找.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...2 // 3 4 #include "stdafx.h" 5 #include 6 using namespace std; 7 /****二分查找函数，长度为length...的数组a中查找num，如果查找成功返回下标，否则返回0**/ 8 int binsearch(int *a,int length,int num) 9 { 10 int small=0; 11
二分查找又称折半查找（Binary Search），是一种效率较高的查找方法。 前提 线性表采用顺序存储结构，线性表中的元素是有序排列的。...基本思路 假设线性表中的元素是按升序排列的，先将待查找的区间分成两部分，即[low, mid) 和 (mid, high] ，查找过程从线性表的中间元素开始，如果中间元素恰好是要查找的元素，则结束查找；...如果中间元素大于要查找的元素，则在前半区间 [low, mid) 中查找；否则就在后半区间(mid, high] 中查找；而且跟开始一样先从中间元素开始比较，直到找到要查找的元素或者线性表中不存在该元素...（查找区间最后为空）。...二分查找模板 非递归版本 int binarySearch(int* nums, int numsSize, int target) { if (nums == NULL || numsSize
微信公众号：Vegout 如有问题或建议，请公众号留言 二分查找 数据是海量的，从中提取有价值的信息是必要的，提取的过程也就是查找的过程。...简单粗暴就是顺序查找，任何东西我一个一个来，不管你是有序无序，对我来说都一样。跟今天咱们所说的二分查找相比，顺序查找是低效的，二分查找可以更快的查找出结果。...但同时，二分查找也是有开销的，如果说我们在一个数组中查找一个元素，那么二分查找要求这个数组是有序的。构建这个有序的数组就是相对于顺序查找多出来的开销。...假设我们有这么一个有序数组{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,16,35,67,77,778}，如果想要查找16所在位置，二分查找的思想就是先将这个数组一分为二，找到中间元素，进行比较，如果大于中间元素...与顺序查找相比，二分查找确实是可以更快的查找出结果，但也正如前文所说，在构建这个有序数组上存在着一定的开销，也就是我们的插入动作有些缓慢，为了在保持高效二分查找的同时，也保证插入的高效性，也就需要一个新的数据结构
nums 中并且下标为 4 示例 2: 输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2 输出: -1 解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1 题目解析 题目为二分查找...，很显然，需用二分查找法实现 二分法的详解请参考我的另一个刷算法解答，这里不一一解释了 如果 nums[i]=target，则下标 ii 即为要寻找的下标； 如果 nums[i]>target，则 target...地址：二分查找 代码实现 class Solution { public int search(int[] nums, int target) { //定义左右指针
最暴力的方法： o(n2) 折半查找： 对于某个元素是（logn）,如果有那个元素就是（nlogn）。...std::vector search_array(std::vector & sort_array, std::vector &random_array){ } 二分查找又称折半查找...，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置的关键字与查找关键字比较: 1.如果两者相等，则查找成功; 2.否则利用中间位置将表分成前、后两个子表: 1)如果中间位置的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表...2)否则进一步查找后一子表 重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。...target == sort_array[mid]){ return true； } else if( target == sort_array[mid]){//在左区间查找
二分查找思想 二分查找针对的是一个有序的数据集合，每次都跟区间的中间元素做对比，将待查找的区间缩小为之前的一半，直到找到要查找的元素，或者区间变为 0。...我们还是利用二分思想，每次都和区间的中间数据对比，如下图 low 和 high 表示待查找区间的下标，mid 表示待查找区间的中间元素下标： 2....二分查找的局限性 依赖顺序表结构，简单说就是数组 针对的是有序数据，否则就需要先排序了 数据量太小不适合二分查找，直接遍历就行了 数据量太大不适合二分查找，因为数组需要连续的内存空间，假如数据有 2GB...最简单的一种二分查找的代码还是很好写的，但是实际开发中就没有这么简单了。 5....二分查找的变形问题 5.1 查找第一个值等于给定值的元素 比如下面这个有序数组，a5 a6 a7 的值都是 8，我们希望查找的是第一个值等于 8 的数据，也就是下标是 5 的元素，如下图： 如果用上次的二分查找代码实现
今日刷题： 任务描述 题目描述:将n个从小到大排序的整数（n<1000000）从1~n进行编号，并一个待查找的整数m，请使用二分法进行查找。
二分查找又称折半查找，整体思路就是一步一步缩小查找范围，直到找到目标值，运用递归实现。...思路分析 二分查找的思路：比如我们要查找的数是findVal 使用的是Golang arr 是一个有序数组，并且是从小到大排序 先找到中间的下标 middle = (leftindex...代码实现 package main import "fmt" // 二分查找函数 // 递归， 边界条件 func binaryFind(arr *[6]int, leftIndex int, rightIndex...main() { // 有序数组 var arr [6]int = [6]int{1, 8, 10, 89, 1000, 1234} fmt.Println("arr = ", arr) // 二分查找.../折半查找 binaryFind(&arr, 0, len(arr), 8) } arr = [1 8 10 89 1000 1234] 找到了，下标为1 ----
概述 在上文《二分查找》中，我们了解了二分查找基本实现原理和具体的实现算法。 但大家有没有发现，如果目标查找值，如果在查找序列中存在多个，则查找返回的索引值，会有所变化。...那下面我们试着利用二分查找实现以下功能： 查找目标值在序列中第一次出现时的索引 查找目标值在序列中最后一次出现时的索引 例如，有序列如下： seq = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5,...6, 7, 8] 我们查找目标值： 5 第一次出现在索引为：4 的位置 最后一次出现在索引为：7 的位置 下面我们对二分查找算法进行策略改造升级为： # 用于实现二分查找第一次出现的算法 first_binary_search...(seq, query) # 用于实现二分查找最后一次出现的算法 last__binary_search(seq, query) 代码实现 first优先策略算法实现 # -*- coding:utf...-8 -*- __author__ = '苦叶子' # first二分查找算法 # seq 待查序列 # query 要查找的目标 def first_binary_search(seq, query
本页目录 二分查找 基础版 二分查找 基础班 优化点：无符号右移运算符>>> 二次查找 改动版 需求：在有序数组A中，查找值target。...如果找到了，返回target的索引，如果找不到返回-1 二分查找 基础版 解决思路：定义3个元素：左边界、有边界、中间索引。...public class 二分查找 { // 前置了解：二分法，核心是获取中间索引，比如5个元素，中间的索引是2，(int)5/2 正好是2哦 // 有3个重要元素：左边界、有边界、中间边界...public class 二分查找改动版 { // 前置了解：二分法，核心是获取中间索引，比如5个元素，中间的索引是2，(int)5/2 正好是2哦 // 有3个重要元素：左边界、有边界...本站ChatGPT：你问问给我来份Java最优二分查找代码，也行！
二分查找 在对线性表的操作中，经常需要查找某一个元素在线性表中的位置。此问题的输入是待查元素x和线性表L，输出为x在L中的位置或者x不在L中的信息。...算法介绍： 二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。...首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表...，否则进一步查找后一子表。...int b=Sc.nextInt(); HalfSearch hf=new HalfSearch(); hf. halfSearch(b,list); //二分查找
本文对二分查找相关题目做一个总结。 题目列表： 1....给定一个有序（非降序）数组A，求任意一个i使得A[i]等于target，不存在则返回-1 这个是最原始的二分查找题目，利用数组的有序特性，拆半查找，使得查找时间复杂度为O(logN)。...这里可能会有人想先直接用原始的二分查找，如果不存在直接返回-1，如果存在，然后再顺序找到这个等于target值区间的最左位置，这样的话，最坏情况下的复杂度就是O（n）了，没有完全发挥出二分查找的优势。...这个题目出现了两个数组，有序的，不管怎样我们就应该首先考虑二分查找是否可行。若使用顺序查找，时间复杂度最低为O(k)，就是类似归并排序中的归并过程。使用用二分查找时间复杂度为O(logM+logN)。...二分查找的具体实现过程请参考实现代码与注释。
/* 功能：二分查找 日期：2013-05-16 */ #include #include #include #define LEN
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
