算法学习笔记(一):二分法及其实现

基本思想:二分法的一个前提是序列已经是有序的,然后将待查找值与序列的中点比较。根据比较结果,选择下一步比较的部分。二分查找(binary search)就是一个不断重复这一查找过程,直到找到这个值。

算法复杂度:O(lgn)

算法实现:

一:迭代法

int bin_search_iteration(int arr[],int start,int end,int x)
{

    while (start<end)
    {
        int mid = (start + end) / 2;
        if (arr[mid]<x)
        {
            start = mid + 1;
        }
        else if (arr[mid]==x)
        {
            return mid;
        }
        else
        {
            end = mid - 1;
        }
    }
    if (start == end)
        return arr[start] == x ? start : -1;
    else
    {
        return -1;
    }

}

二:递归法

int  bin_search(int arr[],int start,int end,int x)
{
    if (start == end)
        return arr[start]==x?start:-1;

    int mid = (start+end) / 2;
    if(arr[mid]==x)
    {
        return mid;
    }
    else if(arr[mid]>x)
    {
        return bin_search(arr, start,mid, x);
    }
    else
    {
        return bin_search(arr, mid+1,end, x);
    }

}
时间: 2024-10-24 21:37:49

算法学习笔记(一):二分法及其实现的相关文章

算法学习笔记 递归之 快速幂、斐波那契矩阵加速

递归的定义 原文地址为:http://blog.csdn.net/thisinnocence 递归和迭代是编程中最为常用的基本技巧,而且递归常常比迭代更为简洁和强大.它的定义就是:直接或间接调用自身.经典问题有:幂运算.阶乘.组合数.斐波那契数列.汉诺塔等.其算法思想: 原问题可分解子问题(必要条件): 原与分解后的子问题相似(递归方程): 分解次数有限(子问题有穷): 最终问题可直接解决(递归边界): 对于递归的应用与优化,直接递归时要预估时空复杂度,以免出现用时过长或者栈溢出.优化递归就是以

EM算法学习笔记2:深入理解

文章<EM算法学习笔记1:简介>中介绍了EM算法的主要思路和流程,我们知道EM算法通过迭代的方法,最后得到最大似然问题的一个局部最优解.本文介绍标准EM算法背后的原理. 我们有样本集X,隐变量Z,模型参数θ,注意他们3个都是向量,要求解的log似然函数是lnp(X|θ),而这个log似然函数难以求解,我们假设隐变量Z已知,发现lnp(X,Z|θ) 的最大似然容易求解. 有一天,人们发现引入任意一个关于隐变量的分布q(Z),对于这个log似然函数,存在这样一个分解: lnp(X|θ)=L(q,θ

算法学习笔记 KMP算法之 next 数组详解

最近回顾了下字符串匹配 KMP 算法,相对于朴素匹配算法,KMP算法核心改进就在于:待匹配串指针 i 不发生回溯,模式串指针 j 跳转到 next[j],即变为了 j = next[j]. 由此时间复杂度由朴素匹配的 O(m*n) 降到了 O(m+n), 其中模式串长度 m, 待匹配文本串长 n. 其中,比较难理解的地方就是 next 数组的求法.next 数组的含义:代表当前字符之前的字符串中,有多大长度的相同前缀后缀,也可看作有限状态自动机的状态,而且从自动机的角度反而更容易推导一些. "前

算法学习笔记 最短路

图论中一个经典问题就是求最短路,最为基础和最为经典的算法莫过于 Dijkstra 和 Floyd 算法,一个是贪心算法,一个是动态规划,这也是算法中的两大经典代表.用一个简单图在纸上一步一步演算,也是很好理解的,理解透自己多默写几次即可记住,机试时主要的工作往往就是快速构造邻接矩阵了. 对于平时的练习,一个很厉害的 ACMer  @BenLin_BLY 说:"刷水题可以加快我们编程的速度,做经典则可以让我们触类旁通,初期如果遇见很多编不出,不妨就写伪代码,理思路,在纸上进行整体分析和一步步的演算

[算法学习笔记]直接插入排序笔记

直接插入排序概念: 带排元素放在elem[0...n-1]中,初始化时,elem[0]自成1个有序区,无序区为elem[1...n-1],从i=1起,到i=n-1,依次将elem[i]插入有序区[0...n-1]中 直接插入排序算法步骤: 1.在当前有序区域R[1,i-1]中查找R[i]的正确插入位置K(1<=K<=i-1) 2.将R[K,i-1]中的记录均向后移动 3.移动后腾出K位置,插入R[i] (最坏)时间复杂度:O(n^2) 空间复杂度:O(1) /// <summary>

八大排序算法学习笔记:冒泡排序

冒泡排序(Bubble Sort,台湾译为:泡沫排序或气泡排序)是一种简单的排序算法. 它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端. 算法原理: 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.在这一点,最后的元素应该会是最大的数. 针对所有

由LCS到编辑距离—动态规划入门—算法学习笔记

一切计算机问题,解决方法可以归结为两类:分治和封装.分治是减层,封装是加层. 动态规划问题同样可以用这种思路,分治. 它可以划分为多个子问题解决,那这样是不是用简单的递归就完成了?也许是的,但是这样会涉及太多的不便的操作.因为子问题有重叠! 针对这种子问题有重叠的情况的解决,就是提高效率的关键. 所以动态规划问题可以总结为:最优子结构和重叠子问题. 解决这个子问题的方式的关键就是:memoization,备忘录. 动态规划算法分以下4个步骤: 描述最优解的结构 递归定义最优解的值 按自底向上的方

八大排序算法学习笔记:插入排序(一)

插入排序     包括:直接插入排序,二分插入排序(又称折半插入排序),链表插入排序,希尔排序(又称缩小增量排序).属于稳定排序的一种(通俗地讲,就是两个相等的数不会交换位置) . 直接插入排序: 1.算法的伪代码(这样便于理解):     INSERTION-SORT (A, n)             A[1 . . n] for j ←2 to n do key ← A[ j] i ← j – 1 while i > 0 and A[i] > key do A[i+1] ← A[i]

八大排序算法学习笔记:插入排序(二分插入排序)

二分插入排序   也称折半插入排序, 1.基本思想:设数列[0....n]分为两部分一部分是[0...i]为有序序列,另一部分是[i+1.....n]为无序序列,从无序序列中取一个数 x ,利用二分查找算法找到 x 在有序序列中的插入位置并插入,有序序列还是有序的,接下来重复上述步骤,直到无序序列全部插入有序序列 ,这是整个序列只剩下有序序列即有序了. 2.代码:    3.复杂度: 用二分插入排序所要进行的总比较次数为O(lgn),当n较大时,比直接插入排序的最大比较次数小得多,但大于最小比较

KMP算法 学习笔记

kmp算法在很多人看来是如此的厉害,很早之前就学过了,但是各种看不懂把我拦住了,现在重新拾取,来写一下个人的学习总结. kmp看毛片算法(小甲鱼教的)(在这给小甲鱼做个广告,我个人看来小甲鱼讲的数据结构很好,很有趣.个人创业不容易,希望大家多多支持www.fishc.com小甲鱼,我跟小甲鱼素不相识,只是有用的东西大家分享) 好了言归正传. 如果你之前看过kmp算法没有看懂希望在这不要带着一种恐惧感,如果你没看过那是更好. 网上有很多详细教程,但是大部分都很啰嗦,容易把人看晕. kmp算法没有什