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。
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。
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。
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。
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
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:
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:
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。
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。
代码中有一个要注意的是溢出问题: mid := low + ((high - low) >> 1) // 溢出
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。
(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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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。
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。
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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。
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
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
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
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。
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。
转载http://www.cppblog.com/converse/archive/2009/10/05/97905.html 二分查找算法基本思想 二分查找算法的前置条件是,一个已经排序好的序列(在本篇文章中为了说明问题的方便,假设这个序列是升序排列的),这样在查找所要查找的元素时,首先与序列中间的元素进行比较,如果大于这个元素,就在当前序列的后半部分继续查找,如果小于这个元素,就在当前序列的前半部分继续查找,直到找到相同的元素,或者所查找的序列范围为空为止. 用伪代码来表示, 二分查找算法大致是这个样
传送带上的包裹必须在 D 天内从一个港口运送到另一个港口。传送带上的第i个包裹的重量为 weights[i]。每一天,都会按给出重量的顺序往传送带上装载包裹。装载的重量不会超过船的最大运载重量。返回能在 D 天内将传送带上的所有包裹送达的船的最低运载能力。
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。
给定一个长度为 n 的非降序数组和一个非负数整数 k ,要求统计 k 在数组中出现的次数
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。
二分查找又叫折半查找,二分查找应该属于减治技术的成功应用。所谓减治法,就是将原问题分解成若干个子问题后,利用了规模为n的原问题的解与较小规模(通常是n/2)的子问题的解之间的关系。 二分查找利用了记录按关键码有序的特点,其基本思想为:在有序表中,取中间记录作为比较对象,若给定值与中间记录的关键码相等,则查找成功;若给定值小于中间记录的关键码,则在中间记录的左半边继续查找;若给定值大于中间记录的关键码,则在中间记录右半边区继续查找。不断重复上述过程,直到查找成功,或所查找的区域无记录,查找失败。 二分查找的时间复杂度是O(log(n)),最坏情况下的时间复杂度是O(n)。
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。
SparseArray是android里为<Interger,Object>这样的Hashmap而专门写的class,目的是提高效率,其核心是折半查找函数(binarySearch)。 HashMap底层是一个Hash表,是数组和链表的集合实现,有需要的可以去看看我关于Hashmap的分析。hashmap源码分析 所以Android开发中官方推荐:当使用HashMap(K, V),如果K为整数类型时,使用SparseArray的效率更高。 那我们看源码来分析下, 构造函数: /** * 存储索引集合.
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。
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
曾几何时学好数据结构与算法是我们从事计算机相关工作的基本前提,然而现在很多程序员从事的工作都是在用高级程序设计语言(如Java)开发业务代码,久而久之,对于数据结构和算法就变得有些陌生了,由于长年累月的码砖的缘故,导致我们都快没有这方面的意识了,虽然这种论断对于一些平时特别注重学习和思考的人来说不太适用,但的确是有这样的一个现象。
1.’__’:由于python的类成员都是公有、公开的被存取public,缺少像正统面向对象语言的私有private属性。
经常有读者问我,读了之前的爆文 二分查找框架详解 之后,二分查找的算法他写的很溜了,但仅仅局限于在数组中搜索元素,不知道底怎么在算法题里面运用二分查找技巧来优化效率。
看见朋友圈满屏的 99999 ,才反应过来一年一度 520 到了。作为单身狗,今天本来“雨我无瓜”,但我有个朋友(无中生“友”)说想快点找到对象?那二分查找算法了解一下。
二分查找是一种高效的搜索算法,用于在有序数组中查找特定元素。它的思想是将查找范围逐渐缩小一半,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。本文将介绍二分查找的基本原理,并通过Python代码进行详细讲解。
排序,旋转,不重复,没错,就是我,【手绘漫画】图解LeetCode之寻找旋转排序数组中的最小值(LeetCode153题)大声喊到。
第四阶段我们进行深度学习(AI),本部分(第一部分)主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解,通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果:
说到算法,大家应该都会脑壳疼吧。除了应付一下面试,准备过算法,也接触过不少算法,但是面试完了,基本上就忘光了。但不得不说,算法真的很重要,算法是解决问的方法,你可能会说根本用不上,那只是因为你根本没有算法的思维,又如何说得上使用呢。
# 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)。
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。
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
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