基础算法——查找(二分法)(python)
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2024-01-20 21:47:04
基础算法——查找(二分法)(python)。二分查找法(binarysearchst)应用十分广泛,是必须要掌握的查找方法。适用对象是有序数组。具有最优的查...
基础算法——查找(二分法)(python)。二分查找法(binarysearchst)应用十分广泛,是必须要掌握的查找方法。适用对象是有序数组。具有最优的查找效率和空间需求,能够进行有序相关的操作。但插入操作很慢。
从技巧上来说,二分法适用于含有两个单调相关变化的量的情况,正相关或负相关。其中二分法过程可以抽象出模板,直接迁移套用。
所需变量为区间边界:l、r,数学描述为[l,r);二分中点:mid=(l+r)/2;目标值x:用于决定下一个区间边界。注意l=mid+1或其他方法用于防止陷入死循环。
下面是我自己的总结:
在变换区间边界时,会有以下情况
非增长型:(条件1)l=mid;(条件2)r=mid。(陷入死循环)
过增长型:(条件1)l=mid+1;(条件2)r=mid-1。(容易忽略边界条件有特例)
常增长型:(条件1)l=mid+1;(条件2)r=mid。(只在一种条件下区间边界有增长)
下面举一些例子:
热身(easy):
class solution(object): def firstbadversion(self, n): """ :type n: int :rtype: int """ l=1 r=n+1 ans=0 while l
class solution(object): def mysqrt(self, x): """ :type x: int :rtype: int """ #二分法最后返回值是满足边界条件的值中的某一个 #low和high为边界区间, low = 0 high = x+1 #满足数学上左闭右开[low,high) ans=0 while low < high: mid = (low + high) / 2 if mid ** 2 <= x: ans=mid low = mid+1 elif mid ** 2 > x: high = mid return ans