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二分查找-最基本的实现-小白初识

程序员文章站 2022-10-01 11:36:53
二分查找特别好理解,就类似于快排和归并当中用到的分治的思想,每次取中间数与目标数相比较,然后确定是大了还是小了,区间折半。 就比如: 小红选中了1-100中的某个数字(这个数字是56),要小明来猜,产生如下对话: 小明第一次猜测:68 小红:大了 小明第二次猜测:35 小红:小了 小明第三次猜测:5 ......

二分查找-最基本的实现-小白初识

 

二分查找特别好理解,就类似于快排和归并当中用到的分治的思想,每次取中间数与目标数相比较,然后确定是大了还是小了,区间折半。

就比如:

小红选中了1-100中的某个数字(这个数字是56),要小明来猜,产生如下对话:

小明第一次猜测:68

小红:大了

小明第二次猜测:35

小红:小了

小明第三次猜测:58

小红:大了

小明第四次猜测:49

小红:小了

小明第五次猜测:54

小红:小了

小明第六次猜测:56

小红:bingo!!!

 

我们可以看到在上面的对话中,小明每次猜测都可以缩小区间,直到回答正确。

二分查找就是这样的,比如我们现在有数组8,11,19,23,27,33,45,55,67,98,用二分查找如下图:

二分查找-最基本的实现-小白初识

  每次都可以缩小一半的区间,我们可以看到区间变化如下:

  二分查找-最基本的实现-小白初识

  当区间大小无限接近1的时候k = log2n,所以时间复杂度为o(logn)。

  

  是不是特别好理解,下面是我用java实现的简单的二分查找(备注:是最简单的实现,二分查找的变体很复杂还没掌握)

  

 1 package com.structure.search;
 2 
 3 /**
 4  * 二分查找法
 5  *
 6  * @author zhangxingrui
 7  * @create 2019-02-15 21:29
 8  **/
 9 public class binarysearch {
10 
11     public static void main(string[] args) {
12         int[] nums = new int[]{4, 6, 9, 19, 30, 40, 500, 3450, 50004, 4334343};
13         system.out.println(binarysearch(nums, 0, nums.length - 1, 30));
14         system.out.println(binarysearch(nums, 50004));
15     }
16 
17     /**
18      * @author: xingrui
19      * @description: 二分查找法(针对有序数组且不存在重复元素-递归方式实现)
20      * @date: 21:37 2019/2/15
21      */
22     private static int binarysearch(int[] nums, int p, int r, int k){
23         if(p > r)
24             return -1;
25 
26         int mid = (p + r) / 2;
27         if(nums[mid] == k)
28             return mid;
29 
30         if(k > nums[mid])
31             return binarysearch(nums, mid + 1, r, k);
32         else
33             return binarysearch(nums, p,  mid - 1, k);
34     }
35 
36     /**
37      * @author: xingrui
38      * @description: 二分查找法(针对有序数组且不存在重复元素-循环实现)
39      * @date: 21:37 2019/2/15
40      */
41     private static int binarysearch(int[] nums, int k){
42         int p = 0;
43         int r = nums.length - 1;
44         while (p <= r){
45             int mid = (p + r) / 2;
46 
47             if(nums[mid] == k)
48                 return mid;
49 
50             if(k > nums[p])
51                 p = mid + 1;
52             else
53                 r = mid - 1;
54         }
55         return -1;
56     }
57 
58 }

  代码很简单,其中需要注意的就是边界条件p<=r。

  从代码也可以看出,简单实现有很大的局限性,只能适用于有序的不存在重复数据的数组。

  并且二分查找不太适合小规模的数据查询(因为小规模的数据查询没有必要),这个好理解;同时呢,也不适合太大的数据的查询,这又是为啥子呢?

  就是因为上面提到的:二分查找适合底层使用数组的数据,但是数组呢又是一段连续的内存空间,当数据很大的时候如果要用二分查找,那么数据的底层实现就

  只能用数组,这样就不太好了。假设我的数据有一个g,那么我就要申请1个g的连续内存空间,妈哟,怕吃饱球了。