(转载)你真的会二分查找吗?

原文地址 :http://blog.csdn.net/int64ago/article/details/7425727

看到这个标题无论你是处于怎样的心理进来看了,我觉得都是值得的。因为这个问题太简单,任何一个开始接触“真正”算法基本都是从二分查找开始的。至于二分查找都不知道是什么的可以先去找别的资料看下,再来看这篇文章。既然很简单,那么我们开始一起写一个吧,要求是对num[]={1,2,2,4,4,8,10}不减序列在区间[0,7)进行查找,当然我们得首先保证要查找的数e满足:num[0] <= e <= num[0],这个是很容易做到的,为了简化又不失去代表性,e选取2、3、4这三个数。我们就一起开始写吧:

首先,很容易的写下 int bSearch(int begin, int end, int e)

然后,很自然的定义 int mid, left = begin, right = end;

接下来怎么写呢?while(left < right)?while(left <= right)?while(mid == left)?while(mid == right)?………………真正一个写程序人会想纠结好一会儿,我们就选一个吧while(left < right)

下面,也很自然,min = (left + right) >> 1; 用位云算能节省一些时间呢!

现在呢?又是纠结的时候了吧?if(num[mid] > e)?if(num[mid] >= e)?我们也随便选一个吧,if(num[mid] > e)

其实,下面你会不断纠结……right = mid;这是正常人的写法,但是有时候也会看到别人写成right = mid - 1;我们也考虑下吧,但是现在我们就直接写right = mid;

有if了当然也会有else,然后理所当然 left = mid;同样记住还有一个选择left = mid + 1;

不错,整个while循环搞定了,最后就是返回了,写下return的时候是不是又纠结了?left?right?mid?算了,就写mid吧,整个程序就写好了,如下:

[cpp] view plaincopyprint?

  1. int bSearch(int begin, int end, int e)
  2. {
  3. int mid, left = begin, right = end;
  4. while(left < right)
  5. {
  6. mid = (left + right) >> 1;
  7. if(num[mid] > e) right = mid;
  8. else left = mid;
  9. }
  10. return mid;
  11. }

补充好整个程序后运行吧!查找2、3、4的时候都没有结果出现!!比如查4的时候,单步调试会发现当mid=4,left=4,right=5,接下来就一直在while里循环,保持不变!问题到底在哪?问题在很多地方,因为我们上面的遇到很多选择,没有结果是多个选择作用的共同的结果,通过修修补补也可以得到想要的结果,其它例子就不举了,直接说说本文章讨论的关键吧。我总结的二分无非就4种情况:YES_LEFT、YES_RIGHT、NO_LEFT、NO_RIGHT,分别代表:能找到且返回最左边的数的位置(如查找4的时候返回位置3)、能找到且返回最右边的数的位置(如查找4的时候返回位置4)、不能找到且返回左边与其接近的数的位置(如查找3的时候返回位置2)、不能找到且返回右边与其接近的数的位置(如查找3的时候返回位置3)。下面是我总结调试的代码:

对于YES_LEFT或者NO_RIGHT

[cpp] view plaincopyprint?

  1. int bSearch(int begin, int end, int e)
  2. {
  3. int mid, left = begin, right = end;
  4. while(left <= right)
  5. {
  6. mid = (left + right) >> 1;
  7. if(num[mid] >= e) right = mid - 1;
  8. else left = mid + 1;
  9. }
  10. return left;
  11. }

对于YES_RIGHT或者NO_LEFT

[cpp] view plaincopyprint?

  1. int bSearch(int begin, int end, int e)
  2. {
  3. int mid, left = begin, right = end;
  4. while(left <= right)
  5. {
  6. mid = (left + right) >> 1;
  7. if(num[mid] > e) right = mid - 1;
  8. else left = mid + 1;
  9. }
  10. return right;
  11. }

不做过多说明,单步调试自然会发现执行过程,要说明的是,两个程序都用了right = mid - 1; left = mid +1;用这个的前提是终止条件要是left <= right。要注意的是,有的二分查找不是只需要四种情况中的一种,而是组合使用,比如查找一个数,如果找到则×××不然则×××,如果是YES_LEFT || NO_RIGHT组合或者YES_RIGHT || NO_LEFT组合就直接用上面代码即可,否则就要综合用了,加一些判断等说明,因为用的时候不多,就不给出代码了,自己如果遇到可以试着写写,当成模板,以后直接用~

现在,是不是觉得二分查找很容易呢?如果总结过的话……

(转载)你真的会二分查找吗?

时间: 2024-12-25 03:39:23

(转载)你真的会二分查找吗?的相关文章

【转】你真的会二分查找吗?

转自:http://blog.csdn.net/int64ago/article/details/7425727 红色字体为我对此转载文章的批注 看到这个标题无论你是处于怎样的心理进来看了,我觉得都是值得的.因为这个问题太简单,任何一个开始接触"真正"算法基本都是从二分查找开始的.至于二分查找都不知道是什么的可以先去找别的资料看下,再来看这篇文章.既然很简单,那么我们开始一起写一个吧,要求是对num[]={1,2,2,4,4,8,10}不减序列在区间[0,7)进行查找,当然我们得首先保

你真的会二分查找吗

二分查找经常写挂,最常写挂的就是陷入一个死循环,如何避免呢? 网上有很多版本的二分代码.循环条件有:l < r的,有l+1 < r的,有l <= r的.做个总结吧. 一.首先是二分查找一个值,找到返回其下标,否则返回-1. //在a[l] ~ a[r]中查找s int binary_search(int l, int r, int s){ while(l <= r){ int m = (l+r)/2; if(a[m] == s) return m; if(a[m] < s)

"二分查找(Binary Search)"与"斐波那契查找(Fibonacci Search)"

首先,我们来看一个笔者的拙作,一段二分查找代码 //返回值是key的下标,如果A中不存在key则返回-1 template <class T> int BinSearch(T* A, const T &key, int lo, int hi) {     int mid;     while(lo<hi)     {         mid = lo + (hi-lo)/2;         if(key < A[mid])             hi = mid-1;

算法实现回顾1——二分查找

前话: 为什么写这个系列?算法的精髓除了在于算法的一个设计,更在于算法的一个好的设计.前者可能需求一个好的算法工程师,而后者则需求一个优秀的程序员.很多时候我们往往只希望去了解一种设计思路,但是对于程序员,一种优良的实现是非常重要的.实现的细节才决定成败.毕竟程序员面对和输出的都是程序,而不是思路. 引用: 你真的会二分查找吗?http://blog.csdn.net/int64ago/article/details/7425727二分查找,你真的会吗?http://www.ahathinkin

【转】二分查找算法学习札记

说明作者:那谁blog: http://www.cppblog.com/converse转载请注明出处. 二分查找算法基本思想二分查找算法的前置条件是,一个已经排序好的序列(在本篇文章中为了说明问题的方便,假设这个序列是升序排列的),这样在查找所要查找的元素时,首先与序列中间的元素进行比较,如果大于这个元素,就在当前序列的后半部分继续查找,如果小于这个元素,就在当前序列的前半部分继续查找,直到找到相同的元素,或者所查找的序列范围为空为止. 用伪代码来表示, 二分查找算法大致是这个样子的: lef

STL之二分查找 (转载)

转载自:地址 Section I正确区分不同的查找算法count,find,binary_search,lower_bound,upper_bound,equal_range 本文是对Effective STL第45条的一个总结,阐述了各种查找算法的异同以及使用他们的时机. 首先可供查找的算法大致有count,find,binary_search,lower_bound,upper_bound,equal_range.带有判别式的如count_if,find_if或者binary_search的

二分查找的实现和应用汇总(转载)

转载地址:http://www.cnblogs.com/ider/archive/2012/04/01/binary_search.html 二分查找法的实现和应用汇总 在学习算法的过程中,我们除了要了解某个算法的基本原理.实现方式,更重要的一个环节是利用big-O理论来分析算法的复杂度.在时间复杂度和空间复杂度之间,我们又会更注重时间复杂度. 时间复杂度按优劣排差不多集中在: O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n2), O(nk), O(2n) 到目前位置

二分查找(转载的别人的,看的不是太懂)

二分查找算法是在有序数组中用到的较为频繁的一种算法,在未接触二分查找算法时,最通用的一种做法是,对数组进行遍历,跟每个元素进行比较,其时间为O(n).但二分查找算法则更优,因为其查找时间为O(lgn),譬如数组{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9},查找元素6,用二分查找的算法执行的话,其顺序为:    1.第一步查找中间元素,即5,由于5<6,则6必然在5之后的数组元素中,那么就在{6, 7, 8, 9}中查找,    2.寻找{6, 7, 8, 9}的中位数,为7,7>6,

【转载】二分查找

[本文转自]http://www.cnblogs.com/ider/archive/2012/04/01/binary_search.html 在学习算法的过程中,我们除了要了解某个算法的基本原理.实现方式,更重要的一个环节是利用big-O理论来分析算法的复杂度.在时间复杂度和空间复杂度之间,我们又会更注重时间复杂度. 时间复杂度按优劣排差不多集中在: O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n2), O(nk), O(2n) 到目前位置,似乎我学到的算法中,时间