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 * @param arr * @param key * @return */ public static int helfSearch...:".ArrayDemo::keySearch($arr,7);//索引:3 echo "索引:".ArrayDemo::helfSearch($arr,7);//索引:3 }.../** * 二分查找 * @param arr * @param key * @return */ public static function
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
索引应用二分查找算法快速定位查询索引项。 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。 索引类图及源文件组织架构 ?...二分查找算法 到目前为止,从已排序数组中寻找某个数字最快速的算法就是二分查找了,它能做到O(lgN)的时间复杂度。Kafka的索引组件就应用了二分查找算法。...如果要查找最新索引项,原版二分查找算法将会依次访问Page #0、7、10、12和13。...、热两个区域,然后有条件地在不同区域执行普通的二分查找算法罢了。...改进版二分查找算法:社区在标准原版的基础上,对二分查找算法根据实际访问场景做了定制化的改进。你需要特别关注改进版在提升缓存性能方面做了哪些努力。
给定一个确定为山脉的数组,返回任何满足 A[0] < A[1] < … A[i-1] < A[i] > A[i+1] > … > A[A.length - 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[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...return middle; } } return -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 * @param key 需要查找的数 据 * @param low 左边的索引 初始值为0 * @param high 右边的索引 初始值为
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
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
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
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
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。
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...-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...# seq 待查序列 # query 要查找的目标 def last_binary_search(seq, query): # start为起始索引 # end 为结束索引
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!
二分查找的前提是数据一定要有序,否则一切皆为空谈。通过有序的一段数据使用二分查找较常规遍历查找算法速度要快一些。其中二分查找发有两种实现,一种为常规while循环,另外一种为递归。...若相等,则查找成功。否则利用中间位置将集合分成两个子集。 若中间元素大于目标元素,则在左子集中查找,否则在右子集中查找。 重复以上操作,直至找到要查找的元素,或是直到子集不存在查找的数据。...include #include int binarySearch(int *data, int low, int high, int find) { // 循环进行查找.../ 2; // 判断除2后的下标所对应的数据是否就是我们找的数据 // 如果是则直接返回 if (data[mid] == find) return mid; // 否则判断该下标对应的数据是否大于查找的数据...%d 的值是我们需要的数据 %d:\n”, find, arr[find]); system(“pause”); return 0; } 下图是根据以上代码制作的二分查找法的示例图,可参考学习:
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