小编所在的项目近期对一些年代久远的函数进行了算法上的升级和优化,其中有笔提交,改动很小,但是优化算法效率高达十几倍,给小编留下了深刻的印象。这笔提交就是利用了二分查找算法,呐这篇文章就是带你了解什么是二分查找算法,以及如何快速记住二分查找算法。
Hello!大家好,我是努力赚钱买生发水的灰小猿,最近在做开发的时候偶然用到了之前数据结构上的二分查找算法,所以在这里和大家简单的分享一下适用于各种语言的二分查找算法编写。
有一个妹子,每天都会在朋友圈放一张自拍照,由于颜值不错,赢得不少朋友的点赞,妹子很开心。直到有一天,闺蜜告诉她在陌陌上看到了她同样的照片,妹子听后非常吃惊,当然也非常生气,这是哪个贼 X,竟然如此下流,并告诉闺蜜自己只发朋友圈,这肯定是盗图,听说陌陌是约泡的软件,自己从未注册过。闺蜜说,我还不了解你么,但是别人可不了解,当务之急要找出这个贼 X。
在编程语言中,查找算法是指在一个数据集合中查找某个元素是否存在的算法。常见的查找算法包括:
本文实例讲述了python二分查找算法的递归实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里先提供一段二分查找的代码: def binarySearch(alist, item): first = 0 last = len(alist)-1 found = False while first<=last and not found: midpoint = (first + last)//2 if alist[midpoint] == item: found = True else: if ite
文章目录 1. 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){ //外层遍历n-1次 for (int i = 0; i < array.length-1; i++) { for(int j=array.length-1;j>i;j--){ if (array
查找算法是用来检索序列数据(群体)中是否存在给定的数据(关键字),常用查找算法有:
今天我们讲一种针对有序数据集合的查找算法:二分查找(Binary Search)算法,也叫折半查找算法。
二分查找算法,也称为折半查找算法,是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是将查找的区间逐渐缩小,直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
本文将展示二分查找算法的工作原理,并提供完整的示例代码,帮助你在Python中执行自己的二分查找。
介绍完基本的线性表排序算法后,今天我们来介绍一种常见的线性表查找算法 —— 二分查找。
什么是二分查找算法? 二分查找算法,也称为折半查找,是一种基于比较的搜索算法。它通过将有序数组分成两半,并与目标元素进行比较,从而确定目标元素可能存在的位置。每次比较后,算法都会将搜索范围缩小一半,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
# 五、回顾查找问题(参见练习 2.1-3),注意到,如果序列 A 已排好序,就可以将该序列的中点与v进行比较。根据比较的结果,原序列中有一半就可以不用再做进一步的考虑了。二分查找算法重复这个过程,每次都将序列剩余部分的规模减半。为二分查找写出迭代或递归的伪代码。证明:二分查找的最坏情况运行时间为 O(lgn)。
二分查找在学习算法的时候会涉及到,算是一个基本的分治思想,对于算法的实现大家也都是很熟悉的,但是这个时候真会犯眼高手低的毛病。不信你自己试试,看你能够在段时间内写出可运行的二分查找算法。 二分查找算法的思想非常易于理解,但是能够写出一个准确的二分查找程序绝非一个很简单的事情,从历史上来看,而非思想早在1946年就出现了,但是第一个完全正确的二分查找算法确实在1962年出现,计算机专家曾说过,90%以上的计算机专家不能再2个小时内写出完全正确的二分查找算法。我反正是应了这句话,不过我不是计算机专家。 我们来看
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
传统的做法是从头开始一本本地找,但如果你知道书架上的书是按字母顺序排列的,聪明的做法是直接走到中间,如果目标书在中间就找到了,不在的话根据书名比较判断是在左边还是右边的书架继续寻找。这就是二分查找的基本思想。🔍
例如在一个有序数组{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}中,我们要查找8的位置,就可以先比较其与5的大小关系,发现其大于5,然后就找6与10的中位数8,发现相等,那么8的位置也就找到了,二分查找做法大抵如此。
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。
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。
注意:插值查找和二分查找都需要数组是有序的才可以进行查找 假设我有一组有序的线性表{1,2,3,4,...,20},我们来利用二分查找来找1,看看它会经过几次能找到我们的1代码如下: /** * * @param arr 要查找的数组 * @param left 左边下标 * @param right 右边下标 * @param findVal 要查找的数 */ public static int binarySearch(int[] arr,int left,int right,int
最常见的就是教科书上的例子,在有序数组中搜索给定的某个目标值的索引。再推广一点,如果目标值存在重复,修改版的二分查找可以返回目标值的左侧边界索引或者右侧边界索引。
用一维数组S[]存储该有序序列,设变量low和high表示查找范围的下界和上界,middle表示查找范围的中间位置,x为特定的查找元素。
当你需要在一个有序数组中查找特定元素时,二分查找是一种高效的算法。它的时间复杂度为 O(log n),相较于线性查找的 O(n),二分查找可以显著提高搜索效率。本文将详细解释什么是二分查找,以及如何在 Java 中实现它。
代码中有一个要注意的是溢出问题: mid := low + ((high - low) >> 1) // 溢出
(2)如果找到的目标值小于中间mid对应的值,则表示目标值在左边,则缩小范围,将high设置为mid-1。
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正如你们刚刚看到的,递归函数如果不受到外力的阻止会一直执行下去。但是我们之前已经说过关于函数调用的问题,每一次函数调用都会产生一个属于它自己的名称空间,如果一直调用下去,就会造成名称空间占用太多内存的问题,于是python为了杜绝此类现象,强制的将递归层数控制在了997(只要997!你买不了吃亏,买不了上当...).
写出几种常见复杂度对应的算法,星友们给出的答案都很准确,在这里参考星友聂磊的答案:
在计算机世界里“数据结构+算法=程序”,因此算法在程序开发中起着至关重要的作用。虽然我们在开发中自己设计算法的情况不多,在工作中却离不开算法。无论是开发包提供的算法还是我们自己设计的算法,算法在程序中都无处不在。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-g6GXGMKI-1654416113888)(https://zh.wikipedia.org/wiki/File:Binary_search_into_array.png)]
难得的是,Kafka的索引组件中应用了二分查找算法,而且社区还针对Kafka自身的特点对其进行了改良。
既然输入的数组是排序的,那么我们很自然地就能想到用二分查找算法。在题目给出的例子中,我们可以先用二分查找算法找到一个3。由于3可能出现多次,因此我们找到的3的左右两边可能都有3,于是我们在找到的3的左右两边顺序扫描,分别找出第一个3和最后一个3。因为要查找的数字在长度为n的数组中有可能出现O(n)次,所以顺序扫描的时间复杂度是O(n)。因此这种算法的效率和直接从头到尾顺序扫描整个数组统计3出现的次数的方法是一样的。
了解什么是递归 : 在函数中调用自身函数 最大递归深度默认是 997/998 —— 是 python 从内存角度出发做得限制 能看懂递归 能知道递归的应用场景 初识递归 —— 二分法的例子 算法 —— 二分查找算法 三级菜单 —— 递归实现
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
排序算法是一类用于对一组数据元素进行排序的算法。根据不同的排序方式和时间复杂度,有多种排序算法。常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
咦咦咦,各位小可爱,我是你们的好伙伴——bug菌,今天又来给大家普及Java SE相关知识点了,别躲起来啊,听我讲干货还不快点赞,赞多了我就有动力讲得更嗨啦!所以呀,养成先点赞后阅读的好习惯,别被干货淹没了哦~
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的,这一次,让我们先人一步,趣学算法!
/* 二分查找 * 算法思想:1、将数组排序(从小到大);2、每次跟中间的数mid比较,如果相等可以直接返回, * 如果比mid大则继续查找大的一边,否则继续查找小的一边。 输入:排序好的数组 - sSource[],数组大小 - array_size,查找的值 - key 返回:找到返回相应的位置,否则返回-1 */ int BinSearch(int sSource[], int array_size, int key) { int low = 0, high = array_size - 1, mid; while (low <= high) { mid = (low + high) / 2; //获取中间的位置 if (sSource[mid] == key) return mid; if (sSource[mid] > key) high = mid - 1; //如果比key大,则往低的位置查找 else low = mid + 1; //如果比key小,则往高的位置查找 } return -1; }
Java二分查找法 Java冒泡排序 Java选择排序 Java插入排序 Java希尔排序 Java计数排序 Java快排算法 Java归并排序 Java堆排序 动图演示
1. 循环条件:确保在搜索范围内进行,即left <= right。 2. 中间位置的计算:使用left + (right - left) / 2而不是(left + right) / 2来避免整数溢出。 3. 边界更新:根据中间值与目标值的比较结果,更新左边界或右边界。 4. 返回值:如果找到目标值,返回其索引;如果未找到,返回一个特定的值(如-1)表示未找到。
作为程序员,算法是我们编程生涯中不可或缺的一部分。它们是解决问题和优化代码的关键。无论是在开发Web应用、移动应用,还是进行数据分析和人工智能研究,算法都是必备的工具。掌握算法可以帮助我们设计更优雅、更高效的解决方案,同时提升我们的编程技能。
查找定义:根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录)
本文讨论了旋转数组的最小值问题,提出了一种有效的算法解决方案,并通过示例进行了详细的分析和实现。该算法的时间复杂度为O(log n),可以快速地找到旋转数组的最小值。
注意:查找的前提必须是有序数组或者容器 思想: 定义llow为顺序表最左端元素位置,high为顺序表右端元素位置。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<io
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