发布网友 发布时间:2022-04-23 22:48
共3个回答
懂视网 时间:2022-04-26 06:05
二分搜索法是利用分治策略实现的算法。
在计算机科学中,二分搜索(英语:binary search),也称折半搜索(英语:half-interval search)、对数搜索(英语:logarithmic search)。是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
排名查询可以使用调整版的二分搜索来运行。借由在成功的搜索回传{displaystyle m},以及在失败的搜索回传{displaystyle L},就会取而代之地回传了比起目标值小的元素数目。前趋和后继查询可以借由排名查询来运行。一旦知道目标值的排名,其前趋就会是那个位于其排名位置的元素,或者排名位置的上一个元素(因为它是小于目标值的最大元素)。其后继是(数组中的)下一个元素,或是(非数组中的)前趋的下一个元素。目标值的最近邻可能是前趋或后继,取决于何者较为接近。范围查询也是直接了当的。一旦知道两个值的排名,不小于第一个值且小于第二个值的元素数量就会是两者排名的差。这个值可以根据范围的端点是否算在范围内,或是数组是否包含其端点的对应键来增加或减少1。
热心网友 时间:2022-04-26 03:13
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。
二分查找优缺点
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。
使用条件:查找序列是顺序结构,有序。
过程
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。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。
利用循环的方式实现二分法查找
public class BinarySearch {
public static void main(String[] args) {
// 生成一个随机数组 int[] array = suiji();
// 对随机数组排序 Arrays.sort(array);
System.out.println("产生的随机数组为: " + Arrays.toString(array));
System.out.println("要进行查找的值: ");
Scanner input = new Scanner(System.in);
// 进行查找的目标值 int aim = input.nextInt();
// 使用二分法查找 int index = binarySearch(array, aim);
System.out.println("查找的值的索引位置: " + index);
}
/** * 生成一个随机数组 *
* @return 返回值,返回一个随机数组 */
private static int[] suiji() {
// random.nextInt(n)+m 返回m到m+n-1之间的随机数 int n = new Random().nextInt(6) + 5;
int[] array = new int[n];
// 循环遍历为数组赋值 for (int i = 0; i < array.length; i++) {
array[i] = new Random().nextInt(100);
}
return array;
}
/** * 二分法查找 ---循环的方式实现 *
* @param array 要查找的数组 * @param aim 要查找的值 * @return 返回值,成功返回索引,失败返回-1 */
private static int binarySearch(int[] array, int aim) {
// 数组最小索引值 int left = 0;
// 数组最大索引值 int right = array.length - 1;
int mid;
while (left <= right) {
mid = (left + right) / 2;
// 若查找数值比中间值小,则以整个查找范围的前半部分作为新的查找范围 if (aim < array[mid]) {
right = mid - 1;
// 若查找数值比中间值大,则以整个查找范围的后半部分作为新的查找范围 } else if (aim > array[mid]) {
left = mid + 1;
// 若查找数据与中间元素值正好相等,则放回中间元素值的索引 } else {
return mid;
}
}
return -1;
}}
运行结果演示:
由以上运行结果我们得知,如果要查找的数据在数组中存在,则输出该数据在数组中的索引;如果不存在则输出 -1 ,也就是打印 -1 则该数在数组中不存在,反之则存在。
四、利用递归的方式实现二分法查找
public class BinarySearch2 {
public static void main(String[] args) {
// 生成一个随机数组 int[] array = suiji();
// 对随机数组排序 Arrays.sort(array);
System.out.println("产生的随机数组为: " + Arrays.toString(array));
System.out.println("要进行查找的值: ");
Scanner input = new Scanner(System.in);
// 进行查找的目标值 int aim = input.nextInt();
// 使用二分法查找 int index = binarySearch(array, aim, 0, array.length - 1);
System.out.println("查找的值的索引位置: " + index);
}
/** * 生成一个随机数组 * * @return 返回值,返回一个随机数组 */
private static int[] suiji() {
// Random.nextInt(n)+m 返回m到m+n-1之间的随机数 int n = new Random().nextInt(6) + 5;
int[] array = new int[n];
// 循环遍历为数组赋值 for (int i = 0; i < array.length; i++) {
array[i] = new Random().nextInt(100);
}
return array;
}
/** * 二分法查找 ---递归的方式 * * @param array 要查找的数组 * @param aim 要查找的值 * @param left 左边最小值 * @param right 右边最大值 * @return 返回值,成功返回索引,失败返回-1 */
private static int binarySearch(int[] array, int aim, int left, int right) {
if (aim < array[left] || aim > array[right]) {
return -1;
}
// 找中间值 int mid = (left + right) / 2;
if (array[mid] == aim) {
return mid;
} else if (array[mid] > aim) {
//如果中间值大于要找的值则从左边一半继续递归 return binarySearch(array, aim, left, mid - 1);
} else {
//如果中间值小于要找的值则从右边一半继续递归 return binarySearch(array, aim, mid + 1, array.length-1);
}
}}
运行结果演示:
总结:
递归相较于循环,代码比较简洁,但是时间和空间消耗比较大,效率低。在实际的学习与工作中,根据情况选择使用。通常我们如果使用循环实现代码只要不是太繁琐都选择循环的方式实现~
热心网友 时间:2022-04-26 04:31
是说的数据结构吗?
折半查找法也称为二分查找法,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。二分搜索法的应用极其广泛,而且它的思想易于理解,但是要写一个正确的二分搜索算法也不是一件简单的事。第一个二分搜索算法早在1946 年就出现了,但是第一个完全正确的二分搜索算法直到1962年才出现。Bentley在他的著作《Writing Correct Programs》中写道,90%的计算机专家不能在2小时内写出完全正确的二分搜索算法。问题的关键在于准确地制定各次查找范围的边界以及终止条件的确定,正确地归纳奇偶数的各种情况,其实整理后可以发现它的具体算法是很直观的,我们可用C++描述如下:
template<class Type>
int BinarySearch(Type a[],const Type& x,int n)
{
int left=0;
int right=n-1;
while(left<=right){
int middle=(left+right)/2;
if (x==a[middle]) return middle;
if (x>a[middle]) left=middle+1;
else right=middle-1;
}
return -1;
}
模板函数BinarySearch在a[0]<=a[1]<=...<=a[n-1]共n个升序排列的元素中搜索x,找到x时返回其在数组中的位置,否则返回-1。容易看出,每执行一次while循环,待搜索数组的大小减少一半,因此整个算法在最坏情况下的时间复杂度为O (log n)。在数据量很大的时候,它的线性查找在时间复杂度上的优劣一目了然。
参考资料:http://zhidao.baidu.com/question/1574912.html