算法 查找算法--二分查找

二分査找也称折半査找,其优点是查找速度快,缺点是要求所要査找的数据必须是有序序列。该算法的基本思想是将所要査找的序列的中间位置的数据与所要査找的元素进行比较,如果相等,则表示査找成功,否则将以该位置为基准将所要査找的序列分为左右两部分。接下来根据所要査找序列的升降序规律及中间元素与所查找元素的大小关系,来选择所要査找元素可能存在的那部分序列,对其采用同样的方法进行査找,直至能够确定所要查找的元素是否存在,具体的使用方法可通过下面的代码具体了解。

 1 #include <stdio.h>
 2 binarySearch(int a[], int n, int key){
 3     int low = 0;
 4     int high = n - 1;
 5     while(low<= high){
 6         int mid = (low + high)/2;
 7         int midVal = a[mid];
 8         if(midVal<key)
 9             low = mid + 1;
10         else if(midVal>key)
11             high = mid - 1;
12         else
13             return mid;
14     }
15     return -1;
16 }
17 int main(){
18     int i, val, ret;
19     int a[8]={-32, 12, 16, 24, 36, 45, 59, 98};
20     for(i=0; i<8; i++)
21         printf("%d\t", a[i]);
22     printf("\n请输人所要查找的元素:");
23     scanf("%d",&val);
24     ret = binarySearch(a,8,val);
25     if(-1 == ret)
26         printf("查找失败 \n");
27     else
28         printf ("查找成功 \n");
29     return 0;
30 }

运行结果:

-32    12    16    24    36    45    59    98
请输入所要查找的元素:12
查找成功

在上面的代码中,我们成功地通过二分査找算法实现了查找功能,其实现过程如下图所示。

在如上图所示的查找过程中,先将序列中间位置的元素与所要査找的元素进行比较,发现要査找的元素位干该位置的左部分序列中。接下来将mid的左边一个元素作为 high,继续进行二分査找,这时mid所对应的中间元素刚好是所要査找的元素,査找结束,返回査找元素所对应的下标。在main函数中通过返回值来判断査找是否成功,如果査找成功.就打印输出“査找成功”的信息,否则输出“査找失畋”的信息。

时间: 2024-11-10 15:56:01

算法 查找算法--二分查找的相关文章

【算法拾遗】二分查找递归非递归实现

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/33747953 本篇博文没太多要说的,二分查找很简单,也是常见常考的查找算法,以下是递归非递归的实现. 非递归实现: /* 非递归实现,返回对应的序号 */ int BinarySearch(int *arr,int len,int key) { if(arr==NULL || len<1) return -1; int low = 0; int high = len-1; while(l

算法——基础篇——二分查找

     二分查找又称折半查找,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.     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

Java中常用的查找算法——顺序查找和二分查找

Java中常用的查找算法——顺序查找和二分查找 一.顺序查找: a) 原理:顺序查找就是按顺序从头到尾依次往下查找,找到数据,则提前结束查找,找不到便一直查找下去,直到数据最后一位. b) 图例说明: 原始数据:int[] a={4,6,2,8,1,9,0,3}; 要查找数字:8 代码演示: import java.util.Scanner; /* * 顺序查找 */ public class SequelSearch { public static void main(String[] arg

2. C#数据结构与算法 -- 查找算法(顺序查找,哈希查找,二分查找(折半),索引,二叉)

1. 顺序查找算法 ===================================================== 算法思想简单描述: 最突出的查找类型就是从记录集的开始处顺次遍历每条记录,直到找到所要的记录或者是 到达数据集的末尾.这就是所谓的顺序查找.顺序查找(也被称为线性查找)是非常容易实现 的.从数组的起始处开始,把每个访问到的数组元素依次和所要查找的数值进行比较.如果找 到匹配的数据项,就结束查找操作.如果遍历到数组的末尾仍没有产生匹配,那么就说明此数 值不在数组内. ==

Python 迭代器&amp;生成器,装饰器,递归,算法基础:二分查找、二维数组转换,正则表达式,作业:计算器开发

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&

【Java_Base】常用查找算法:顺序查找、二分查找

顺序查找 从第一个元素开始顺序比较查找. 二分查找 二分查找前提条件: 已排序的数组中查找 二分查找的基本思想是: 首先确定该查找区间的中间点位置: int mid = (low+upper) / 2; 然后将待查找的值与中间点位置的值比较: 若相等,则查找成功并返回此位置. 若中间点位置值大于待查值,则新的查找区间是中间点位置的左边区域. 若中间点位置值小于待查值,则新的查找区间是中间点位置的右边区域. 下一次查找是针对新的查找区间进行的. 1 public class Search{ 2 p

算法-基础和查找-1.汉诺塔/2.顺序查找/3.二分查找/4.顺序查找和二分查找的比较

1.汉诺塔: 如下图所示,需要将A柱子中的所有圆盘按照从小到大的顺序移动到C柱子上,并且在移动过程中大圆盘不能在小圆盘上面 分析问题:最终希望呈现的结果是将A柱子上的盘子全部按照从小到大的顺序移动到C柱子上 1.n个盘子,将n-1视为一个整体 2.将n-1个盘子视为一个盘子从a经过c移动到b 3.将n从a移动到c 4.将n-1个盘子从b经过a移动到c 5.结束条件:n>0 代码如下: 1 def hanoi(n, a, b, c): 2 if n > 0: 3 hanoi(n-1, a, c,

顺序查找和二分查找

1.使用PHP描述顺序查找和二分查找(也叫做折半查找)算法,顺序查找必须考虑效率,对象可以是一个有序数组[转] 2.顺序查找 <?php//$n为待查找的数组元素的个数,$k为待查找的元素function seq_sch($array, $n, $k){ $array[$n] = $k; for($i=0; $i<$n; $i++){ if($array[$i]==$k){ return true;break; } } if ($i<$n) //判断是否到数组的末尾{ return $i

查找系列之简述顺序查找和二分查找

顺序查找和二分查找 一.顺序查找思想 1. 从表的一端开始扫描,顺序扫描线性表,依次扫描到的结点关键字与给定的值K相比较.如果当前扫描到的结点的关键字与给定的值K相等,则查找成功;若扫描结束后,仍未找到关键字与给定的值K相等,则查找失败; 2.顺序查找既适用于顺序存储结构,也适用于线性表的链式存储结构; 3.ASL= (n+1)/2为其平均查找长度 4.优点:算法简单,对存储结构形式没有要求 缺点:浪费空间,当长度非常大是效率低 5.算法描述: /** *顺序查找 *@param int a[]

对分查找法(二分查找法,折半查找法)

二分查找法是针对已经排好序的序列进行查找 每次折半查找 算法时间复杂度,对于长度为N的序列,每次执行N/2,假设k次结束,最后到第一个N/2^k=0,所以k=logN 时间复杂度logN int binarysearch(const int array[], int x, int N) { int low, mid, high; low = 0, high = N - 1; while (low <= high) { mid = (low + high) / 2; if(array[mid] <