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二分查找的应用
二分查找作为O(log(n))时间复杂度的查找算法得到了广泛的使用。
1.在已排序的数组中查找特定的元素。或者是满足条件的第一个元素
2.数学常用的求解方程的解,也是数学家所指的对半查找。
3.程序调试中用来定位错误语句
4….
二分查找的原始代码
int binarySearch(int A[],int left,int right,int target) { int mid; while(left<=right) { mid=(left+right)/2; if(A[mid]<target) left=mid+1; else if(A[mid]==target) return mid; else right=mid-1; } return -1; }
注意事项 一:mid溢出
针对上文代码中
mid=(left+right)/2;
这一句代码有两个注意事项:
1.计算机方式有乘以2n或者是除以2n都可以利用移位代替。所以上述代码可以改为:
mid=(left+right)>>1;
2.第二个需要注意的是该段代码有可能产生溢出。当数组的中元素个数很多时候,至少大于INT_MAX2,当left和right都是接近INT_MAX.二者相加就可能得到一个负数。这种办法有两个。
2.1将mid定义成
long long mid;2.2mid=left+(right-left)>>1;
注意事项 二:常数步的前进
这个错误在编程珠玑中也有提到的,但是自己还是经常放错误。
还是原来的那段代码很多人容易写成
int binarySearch(int A[],int left,int right,int target) { int mid; while(left<=right) { mid=(left+right)/2; if(A[mid]<target) left=mid; else if(A[mid]==target) return mid; else right=mid; } return -1; }
很多人在这时候可以很清楚的意识到上述中
left=mid+1 ==》 left=mid; right=mid-1 ==》 right=mid;
此处得特别注意是这样很容易掉入陷阱当中
比如当
target=A[1]
left=0,right=1
这个时候
mid=0
然后
left=mid=0
回到循环开始前。就陷入了死循环。
所以在写二分查找时候一定记住要有常数步的前进。
LeetCode实例
这里在leetcode上找了一个应用来说明问题
链接地址https://leetcode.com/problems/find-minimum-in-rotated-sorted-array-ii/
题目:
Follow up for “Find Minimum in Rotated Sorted Array”:
What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Suppose a sorted array is rotated at some pivot unknown to you beforehand.
(i.e., 0 1 2 4 5 6 7 might become 4 5 6 7 0 1 2).
Find the minimum element.
The array may contain duplicates.
class Solution { public: int findMin(vector<int>& nums) { if(nums.empty()) return 0; int left=0,right=nums.size()-1,mid; while(nums[left]>=nums[right]) { mid=(left+right)>>1; if(nums[mid]>nums[right]) left=mid+1; else if(nums[left]>nums[mid]) right=mid; else if(nums[left]==nums[mid]&&nums[right]==nums[mid]) { int tmp=nums[left]; for(int i=left;i<right;i++) if(tmp>nums[i]) tmp=nums[i]; return tmp; } } return nums[left]; } };
本人在写上述代码时候就是放了第二个错误。
left=mid+1; right=mid;
只要有一个常数步就可以在邻近的两个元素避免死循环。
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