当前位置: 首页 > article >正文

二分查找--快速地将搜索空间减半

二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。其基本思想是将目标值与数组中间元素进行比较,如果目标值与中间元素相等,则查找成功;如果目标值小于中间元素,则在数组的左半部分继续查找;如果目标值大于中间元素,则在数组的右半部分继续查找。这个过程会不断重复,直到找到目标值或者搜索范围为空。

递归实现:

public class BinarySearch {
    public static int binarySearch(int[] arr, int target) {
        int left = 0;
        int right = arr.length - 1;
        
        while (left <= right) {
            // 计算中间位置,注意使用整数除法
            int mid = left + (right - left) / 2;
            
            // 检查中间的元素是否是目标值
            if (arr[mid] == target) {
                return mid; // 找到目标值,返回索引
            }
            
            // 如果目标值小于中间元素,则在左半部分继续查找
            if (target < arr[mid]) {
                right = mid - 1;
            } else {
                // 如果目标值大于中间元素,则在右半部分继续查找
                left = mid + 1;
            }
        }
        
        // 如果没有找到目标值,返回-1
        return -1;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {-3, 10, 11, 21, 34, 54, 60, 78};
        int target = 21;
        
        int result = binarySearch(arr, target);
        if (result != -1) {
            System.out.println("元素位于数组的索引:" + result);
        } else {
            System.out.println("数组中没有找到元素。");
        }
    }
}

在这个例子中,binarySearch方法接受一个整型数组arr和一个要查找的target值。如果找到了target值,方法将返回它在数组中的索引;如果没有找到,则返回-1

请注意,二分查找算法要求数组是有序的。如果数组是无序的,那么在执行二分查找之前需要先对数组进行排序。

非递归实现:

public class BinarySearch {
    public static int binarySearch(int[] arr, int target) {
        int left = 0;
        int right = arr.length - 1;
        
        while (left <= right) {
            // 计算中间位置,注意使用整数除法
            int mid = left + (right - left) / 2;
            
            // 检查中间的元素是否是目标值
            if (arr[mid] == target) {
                return mid; // 找到目标值,返回索引
            }
            
            // 如果目标值小于中间元素,则在左半部分继续查找
            if (target < arr[mid]) {
                right = mid - 1;
            } else {
                // 如果目标值大于中间元素,则在右半部分继续查找
                left = mid + 1;
            }
        }
        
        // 如果没有找到目标值,返回-1
        return -1;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {-3, 10, 11, 21, 34, 54, 60, 78};
        int target = 21;
        
        int result = binarySearch(arr, target);
        if (result != -1) {
            System.out.println("元素位于数组的索引:" + result);
        } else {
            System.out.println("数组中没有找到元素。");
        }
    }
}

这段代码与我之前提供的递归版本在逻辑上是相同的,但是它使用了一个while循环来代替递归调用。循环会一直执行,直到left大于right,这意味着查找范围已经为空,无法再继续查找。在每次迭代中,算法都会更新leftright的值,将查找范围缩小一半。

这种非递归的方法在某些情况下可能更受青睐,因为它避免了递归可能带来的栈溢出问题,尤其是在处理大规模数据时。此外,非递归版本通常在调试时也更容易跟踪。

在实际的工程实践中,二分查找是一种非常高效的算法,它被广泛应用于多种场景中,尤其是在需要快速查找和排序的情况下。以下是一些常见的使用二分查找解决的问题:

查找有序数组中的元素

  • 最直接的应用是在有序数组中查找一个特定的值。

确定一个值在有序数组中的位置

  • 二分查找可以用来确定一个值在有序数组中的插入位置,这在某些排序算法(如归并排序)中很有用。

查找范围内的第一个和最后一个元素

  • 通过二分查找,可以快速找到有序数组中大于或等于某个值的第一个元素(下界)和小于或等于某个值的最后一个元素(上界)。

实现快速排序算法中的划分操作

  • 在快速排序中,二分查找可以用来快速定位基准元素,从而将数组划分为两个子数组。

解决区间查询问题

  • 在处理区间覆盖问题时,二分查找可以用来确定是否有足够的区间覆盖某个特定的点。

实现二叉搜索树的搜索操作

  • 二叉搜索树(BST)的搜索操作本质上是一个二分查找过程,因为树的结构是有序的。

解决某些动态规划问题

  • 在一些动态规划问题中,如寻找数组中第k大的元素,可以通过二分查找来优化搜索过程。

实现某些算法的优化

  • 例如,计算有序数组中两个元素的最小和最大乘积,可以通过二分查找来找到乘积最大化或最小化的点。

解决等值划分问题

  • 确定一个值是否可以将数组划分为两个具有相等和的子数组。

实现某些在线算法

  • 在线算法需要即时处理数据,二分查找可以用来快速做出决策,如在线拍卖算法中的出价决策。

解决查找最接近的值问题

  • 在有序数组中查找与给定值最接近的元素。

实现某些图算法中的搜索

  • 在某些图算法中,如A*搜索算法,二分查找可以用来优化搜索过程。

二分查找之所以在这些场景中有效,是因为它的时间复杂度为O(log n),这使得它比线性搜索(O(n))在大规模数据集上更加高效。然而,需要注意的是,二分查找要求数据是有序的,因此在实际应用中,可能需要先对数据进行排序。


http://www.kler.cn/a/395272.html

相关文章:

  • 《鸿蒙生态:开发者的机遇与挑战》
  • SpringCloud 微服务消息队列灰度方案 (RocketMQ 4.x)
  • 随机数
  • Iotop使用
  • goframe开发一个企业网站 验证码17
  • 闯关leetcode——3178. Find the Child Who Has the Ball After K Seconds
  • 大语言模型在序列推荐中的应用
  • MinIo在Ubantu和Java中的整合
  • 某军工变压器企业:通过集团级工业IOT平台,实现数字化转型
  • yakit远程连接(引擎部署在vps上)
  • PyAEDT:Ansys Electronics Desktop API 简介
  • Apache Doris:快速入门与实践
  • word转markdown的方法(pandoc)
  • 2024 年 10 月公链行业研报:比特币引领市场,Layer 2 竞争加剧
  • 如何在Mac上切换到JDK 17开发环境
  • windows C#-创建记录类型(上)
  • 高性能分布式缓存Redis-分布式锁与布隆过滤器
  • Python →爬虫实践
  • 如何在CentOS 7上搭建SMB服务
  • AviEar:一种基于物联网的低功耗鸟类声学监测解决方案
  • SQL HAVING子句
  • 【编码】【特征选择】【降维】
  • 大模型基础BERT——Transformers的双向编码器表示
  • Electron 项目实现下载文件监听
  • 实现高效数据集成:金蝶云星空对接MySQL的成功案例
  • Reddit 舞台上的 AI:解码用户生活密码,隐私警钟敲响