二分法就是把一个数组折半查找，再折半直到找到数据位置，或者无数据位置。比如说1-100，你选的值是23，那么范围写法就是(索引写法类似)
说起分治法,大家一定也都听过秦始皇采用郡县制将国家分为三十六郡的故事,我们常说”山高皇帝远”,意思就是山高路远,皇帝都管不了,实际上无论皇帝多远,山有多高,整个国家都属于朝廷统治,但皇帝一个人是管不了
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。
北京的疫情一波未平一波又起，由此看来，战“疫”将是一场旷日持久的战争，绝不能掉以轻心、轻易言胜。病毒随时都会死灰复燃，以生命为代价换来的经验教训值得我们每一个人久久深思。笔者所在的小区也开始组织居民批量进行核酸检测，本以为会是一幅摩肩接踵，水泄不通的场景，却出人意料的井然有序、有层有次，效率非常高。原来检疫部门采取了一种特别的策略：每五个人用一组试剂盒，进行快筛，分分钟搞定了几百人的社区检测。
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。
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。 重复以上过程，直到找到满足条件的记录，此时查找成功；或直到子表不存在为止，此时查找不成功。
搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法：顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找。
上一回我们了解了一维数组和二维数组的创建，初始化，和使用，这次我们拓展C语言的变长数组和查找的讲解。
1、直接插入排序（Straight Insertion Sort）是一种最简单的排序方法，它的基本操作是将一个记录插入到已排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增1的有序表。
1、顺序查找（Sequential Search）的查找过程为：从表中最后一个记录开始，逐个进行记录的关键字和给定值的比较，若某个记录的关键字和给定值比较相等，则查找成功，找到所查记录。
懂算法的程序员 📷 不懂算法的程序员 📷 算法的力量 算法是计算机科学领域最重要的基石之一，但却受到了一些程序员的冷落。 许多小伙伴看到一些公司在招聘时要求的编程语言五花八门就产生了一种误解，认为学计算机就是学各种编程语言，或者认为，学习最新的语言、技术、标准就是最好的铺路方法。 其实大家都被这些公司和培训机构误导了。 编程语言虽然该学，但是学习计算机算法和理论更重要，因为计算机语言和开发平台日新月异，但万变不离其宗的是那些算法和理论。 例如数据结构、算法、编译原理、
对于贪心算法，我们要先将问题简化，然后依据贪心算法的理念，例如可以一起进行的事情，让他们一起进行。可以用一个条件完成的，就用一个条件完成。贪心算法就像人的贪心理念一样，先将可以贪的贪干净，然后在考虑特殊的情况，这样可以很好地进行代码的编写。
分治算法，根据字面意思解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
不知道为什么叫做爱吃香蕉的阿珂，难道不应该是爱吃香蕉的猴子么...或者爱吃队友的露娜么？
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。
* MS DOS与Windows的使用基础（在2013年后，很少出现与MS DOS相关内容）
数据结构和算法 算法：解决问题的方法和步骤 评价算法的好坏：渐近时间复杂度和渐近空间复杂度。 渐近时间复杂度的大O标记： 📷 - 常量时间复杂度 - 布隆过滤器 / 哈希存储 📷 - 对数时间复杂度 - 折半查找（二分查找） 📷 - 线性时间复杂度 - 顺序查找 / 计数排序 📷 - 对数线性时间复杂度 - 高级排序算法（归并排序、快速排序） 📷 - 平方时间复杂度 - 简单排序算法（选择排序、插入排序、冒泡排序） 📷 - 立方时间复杂度 - Floyd算法 / 矩阵乘法运算 📷
对于一个排好序的数组A，如果我们要查找第k小的元素，很简单，只需要访问A[k-1]即可，该操作的时间复杂度是O(1).假设给你两个已经排好序的数组A和B,他们的长度分别是m和n, 如果把A和B合并成一个排序数组C, 数组C含有m+n个元素，要求设计一个算法，在lg(k)的时间内，找出数组C中第k小的元素。 例如给定数组： A = {1, 3, 5, 7, 9}, B={2, 4, 6, 8, 10} , 合并后的数组 C = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10} 如果k = 7, 那么返回的元素是7
给定K个整数组成的序列{ N 1 , N2 , …, NK }，“连续子列”被定义为{ Ni , Ni+1 , …, Nj }，其中 1≤i≤j≤K。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 }，其连续子列{ 11, -4, 13 }有最大的和20。现要求你编写程序，计算给定整数序列的最大子列和。
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不想做低级码农，不想成为前端抠图达人或是后台「增删改查」小王子？那你可能需要好好复习下算法与数据结构。
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。 二分查找法是已经排好顺序的集合，要从集合的中间开始查找，如果这个项小于我们要查找的数，则这个项前边的所有数都小于我们要查找的对象 就无需再浪费时间去查在前边的数查找;如果搜寻的数天于我们要查找的对象那么这个数的后边的数都大于我们要查找的对象，则后边的数我们也不用再去查找了。 下边我会用c#和c++两种语言给出代码 c#二分查找代码 sta
折半查找，又称二分查找，它适用于有序的顺序表。基本思路是：首先将给定值key与表中中间位置元素的关键字比较，若相等，则查找成功，返回该元素的存储位置；若不等，则所需查找的元素只能在中间元素以外的前半部分或后半部分中（例如，在查找表升序排列时，若给定值key大于中间元素的关键字，则所查找的元素只可能在后半部分）。然后在缩小的范围内继续进行同样的查找，如此重复直到找到为止，或者确定表中没有搜需要查找的元素，则查找不成功，返回查找失败的信息。
假定输入y是整数，我们用折半查找来找这个平方根。在从0到y之间必定有一个取值是y的平方根，如果我们查找的数x比y的平方根小，则x2<y，如果我们查找的数x比y的平方根大，则x2>y，我们可以据此缩小查找范围，当我们查找的数足够准确时（比如满足|x2-y|<0.00001），就可以认为找到了y的平方根。
折半查找的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列，查找过程中采用跳跃式方式查找，即先以有序数列的中点位置为比较对象，如果要找的元素值小 于该中点元素，则将待查序列缩小为左半部分，否则为右半部分。通过一次比较，将查找区间缩小一半。 折半查找是一种高效的查找方法。它可以明显减少比较次数，提高查找效率。但是，折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序。
从表的一端开始，向另一端逐个按给定值kx 与关键码进行比较，若找到，查找成功，并给出数据元素在表中的位置；若整个表检测完，仍未找到与kx 相同的关键码，则查找失败，给出失败信息。
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 什么是分块索引查找算法呢，分块查找是折半查找和顺序查找的一种改进方法，分块查找由于只要求索引表是有序的，对块内节点没有排序要求，因此特别适合于节点动态变化的情况。 首先，所以查询需要一个索引表和一个待排序数组。索引表有当前起止索引和块区域内最大的值；
该文是关于二分查找的算法实现，首先介绍了二分查找的基本思想，然后给出了一个查找特定关键字的例子。程序首先要求用户输入数组元素和查找关键字，然后对数组进行二分查找。如果找到关键字，程序输出查找成功；如果未找到，程序输出查找失败。查找次数最多为log2(iNum)。
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我们先定义一个有序的数组arr，再设置数组中的一个数字k为我们所寻找的值，当数字与算法结果匹配时，打印“找到了，下标为–”，若该数字在数组中未查找到，则打印“找不到”。 因为该数组是有序的，我们可以利用一个循环结构，当i
寒假到了，如何让孩子过得更加充实？正好自己前两天看一本算法书，挑前面几个简单的算法给孩子讲讲，也算是给孩子做个启蒙。为了帮助他更好地理解，做了段程序演示下。顺序普及下Python代码。
折半查找是查找方法中的一种，常用的查找方法还有遍历查找。 折半查找运用了二分的思想，也可称为二分查找。其思想是在有序数组a（ 必须是有序的，从小到大或从大到小都可以）查找指定元素k，则将数组的中间元素啊a[mid]与k进行比较，如果a[mid]与k相等则已查找到；如果a[mid]与k不等，则需根据a[mid]与k的大小关系，在相应的数组前半段或是后半段中进行查找，不断缩小查找范围(第i次的查找范围是第i-1次的一半)，此时需要 递归调用二分查找函数。 二分查找函数可表示为：
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 折半查找，又称二分法查找。意在一个有序的序列当中，从最大值与最小值开始，从两个值的中间值为分渠道，再次判断是否位于区间内，重复获取中间值，直至找到需要查找的值。 折半查找，适用于数据量很大的情况。 具体是什么意思呢，一个例子搞定：数字炸弹游戏
在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。 任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。问题的规模越小，越容易直接求解，解题所需的计算时间也越少。例如，对于n个元素的排序问题，当n=1时，不需任何计算。n=2时，只要作一次比较即可排好序。n=3时只要作3次比较即可。而当n较大时，问题就不那么容易处理了。要想直接解决一个规模较大的问题，有时是相当困难的。
查找概率不等时，如果从前向后查找，则按查找概率由大到小排列的有序表其ASL要比无序表ASL小
动态规划是一种将复杂问题分解成很多子问题并将子问题的求解结果存储起来避免重复求解的一种算法。
从二分字面上理解的话，快速排序和归并排序都与二分相关；快速排序按照标值二分，小的在前，大的在后；而归并排序是按照下标二分，再分别对两个部分归并排序，先分后和，在和的过程中排序。
作用：要使计算机能完成人们预定的工作，首先必须为如何完成预定的工作设计一个算法，然后再根据算法编写程序。
列表：由同一类型的数据元素组成的集合。 关键码：数据元素中的某个数据项，可以标识列表中的一个或一组数据元素。 键值：关键码的值。 主关键码：可以唯一地标识一个记录的关键码。 次关键码：不能唯一地标识一个记录的关键码。
分治法的核心思想就是“分而治之”。利用分而治之的思想，就可以把一个大规模、高难度的问题，分解为若干个小规模、低难度的小问题。然后，在把这些简单问题解决好之后，通过把这些小问题的答案合并，就得到了原问题的答案。通常而言，这些小问题具备互相独立、形式相同的特点。
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复习了一些数据结构的东西，打算把常用的数据结构都实现一下，慢慢来，慢慢来 顺序表是用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。这里一般考虑的是有序的顺序表。因为如果C语言实现这种数据结构可以使用指针， 在JAVA中没有指针，用 对象，并且是用一种动态的数组ArrayList可以实现，但是没有用，增加内存方面不知道有什么比较好的解决方案。编码比较水，勤加练习~~
二分查找 二分查找 又称折半查找，要求数组必须是有序的数列，是一种有序查找算法。二分查找的时间复杂度是O(log n)。它充分利用了元素间的次序关系，采用分治策略，可在最坏的情况下用O(log n)完成搜索任务。 它的基本思想是：将n个元素分成个数大致相同的两半，取a[n/2]与欲查找的x作比较，如果x=a[n/2]则找到x，算法终止。如果x < a[n/2]，则我们只要在数组a的左半部继续搜索x（这里假设数组元素呈升序排列）。如果x>a[n/2]，则我们只要在数组a的右 半部继续搜索x。 有时候面
将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破， 分而治之
假设A是一个n\*n的二维数组。它的行和列都按照升序排列，给定一个数值x，设计一个有效算法，能快速在数组A中查找x是否存在。同时考虑一个算法效率的下界，也就是无论任何算法，它的时间复杂度都必须高于某个给定水准。
然而在某些情况下，查找表中的个关键字被查找的概率都是不同的。例如在UI设计师设计图片的时候，不同的设计师和不同的项目经理需求不同，有些项目经理喜欢暖色调，那么暖色调就会应用的多一些，有的项目经理比较喜欢冷色调，之后你的设计采用冷色调的概率也是比较大的。
今天还是小浩算法“365刷题计划”第66天。昨天也是第66天，为什么？因为昨天我的内容忘记标识原创，马上就被人抄袭到了自己的博客，我很不爽！当然，经过投诉，对方已经删文。所以为了防止再次抄袭，我决定重新发布一下昨天的文章。考虑到本文有朋友已经学习过了，所以我在原有的基础上进行了加强，并且答疑了昨天私下有人问我的几个问题，不妨看一看！暂定后续要讲解的几个topic为：二分法（以常考题目为主）、回溯法（大部分是中等以上难度题型）、分治法（以思想掌握为主）、动态规划（以2维DP为主）、其他。希望大家可以长期支持！一起学习，共同进步。
近年来学习python的程序员愈来愈多，有的同学选择了python培训机构，也有的人觉得自己天赋好选择了自学不管大家怎么去学习，在学习python基础的过程中，肯定离不开的就是基础算法，今天就为大家介绍几大学习中的基础算法。
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