【二分查找法】

【二分查找法】
【二分查找法】

【二分查找法】

二分查找又称折半查找,它是一种效率较高的查找方法。

【二分查找要求】:1.必须采用顺序存储结构 2.必须按关键字大小有序排列。

【优缺点】折半查找法的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除比较困难。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。

【算法思想】首先,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,此时查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。

C语言代码

int halfSearch(SeqList * R,int n , KeyType K ){ //在有序表R[0..n-1]中进行二分查找,成功时返回结点的位置,失败时返回-1

int low=0,high=n-1,mid;//置当前查找区间上、下界的初值

if(R[low].key==K)

{

return 0 ;

}

while(low<=high){ //当前查找区间R[low..high]非空

mid=low+((high-low)/2);//使用(low + high) / 2 会有整数溢出的问题

if(R[mid].key==K)

{

return mid;//查找成功返回

}

if(R[mid].key>K)

high=mid-1; //继续在R[low..mid-1]中查找

else

low=mid+1;//继续在R[mid+1..high]中查找

}

return -1;//当low>high时表示查找区间为空,查找失败

}

Java代码:

/**

* 二分查找算法

*

* @param srcArray 有序数组

* @param target 被查找的元素

* @return 找到元素target的数组下标,如果没有找到则返回-1 */

public class Search {

public static int halfSearch(int[] srcArray, int target)

{

int low = 0;

int high = srcArray.length-1;

while(low <= high) {

int middle = (low + high)/2;

if(target == srcArray[middle]) {

return middle;

}else if(target

high = middle - 1;

}else {

low = middle + 1;

}

}

return -1;

}

public static void main(String[] args)

{

int[] src = new int[] {0,1, 3, 5, 7, 8, 9}; System.out.println(halfSearch(src, 8));//output 5 }

}

有序顺序表的二分查找的递归算法

有序顺序表的二分查找的递归算法。 #include #include #include #include #include using namespace std; #define maxsize 100 #define overflow -2 typedef int ElemType; typedef int Status; typedef struct SqList { ElemType *elem; int length; }SqList; int Search(SqList l, ElemType key, int low, int high) { int mid; if(low > high) return -1; else { mid = (low+high)/2; if(l.elem[mid] == key) return mid; if(l.elem[mid] > key) return Search(l, key, low, mid-1); else return Search(l, key, mid+1, high); } } void InitList_Sq(SqList &l){ int len;

int data; l.elem=(ElemType *)malloc(l.length*sizeof( ElemType)); if(!l.elem)exit(overflow); cout<<"请输入顺序表的长度: "; cin>>len; l.length=len; cout<<"请输入顺序表的数据:"<

C语言 顺序查找和折半查找

C语言顺序查找、折半查找#include #include typedefstruct dui{ char data; struct dui *next; }linkqueue; char temp; voidinit_LIST(linkqueue *LIST) { LIST->next=NULL; } intlen_LIST(linkqueue *LIST) { int i=0; linkqueue *p; p=LIST->next; while(p!=NULL) { p=p->next; i++; } return i; } voidprint_LIST(linkqueue *LIST) { linkqueue *p; p=LIST->next; while(p!=NULL) { printf("%c ",p->data); p=p->next; } printf("\n"); intlen=len_LIST(LIST); printf("长度为%d\n",len); }

voidcreat_LIST(linkqueue *LIST) { char x; linkqueue *p,*s; s=LIST; while((x=getchar())!='#') { p=(linkqueue *)malloc(sizeof(linkqueue)); p->data=x; p->next=NULL; s->next=p; s=p; } printf("您创建的列表是:"); print_LIST(LIST); } voidshunxu(linkqueue *LIST) { int i=0,k=1; printf("输入您要查找的元素:"); getchar(); temp=getchar(); linkqueue *p; p=LIST->next; for(;p!=NULL;p=p->next) { i++; if(p->data==temp) {printf("####顺序查找####\n您要查找的元素在第%d位,比较了%d次\n",i,i); k=0;break;} } if(k) printf("####顺序查找####\n您要查找的元素不存在。\n"); } voidzheban(linkqueue *LIST) { intlen=len_LIST(LIST); linkqueue *s; s=LIST->next; int a[100]; for(int i=0;i

随机直接搜索优化算法NLJ辨识算法

随机直接搜索优化算法NLJ 辨识算法 NLJ 优化算法是随机直接搜索优化算法的一种,它是由随机数直接搜索算法算法发展而来,可以有效地解决各种复杂的问题。因其结构简单以及收敛迅速使其在随机搜索算法中始终占有一席之地。这种算法的核心思想是利用收缩变量来缩小搜索域,找到次优解,然后再基于次优解重复上述过程直到最终获得最优解。 假设待辨识的系统模型为: 1110 1 ()(0,1,...,)n n n H s i n a s a s a s a -= =++ ++ (3.1) 其中,01,,...,n a a a 表示待辨识模型的系数值。 该算法主要有以下步骤: Step 1、初始化参数。根据辨识数据,通过手工调整模型参数大致拟合出一个初始模型,确定模型初始参数(0)k i a ,其次,确定参数搜索范围c 。()k i a j 表示参数i a 在第k 次迭代的搜索结果,0,1,...,k p =,j 表示迭代组数,0,1,...,j m =。参数的搜索范围可由设定参数初始值的倍数决定,具体规则如下: 0l i i r ca = ,当 时,1k k k i i i r ca v -=?。 (3.2) 其中,根据经验知识,c 取值为2。 Step 2、计算性能指标。选择如式(3.3)所示的输出误差指标,作为辨识性能指标式,将待辨识的参数带入系统模型,求解估计值()y t 。 0[()()]N t J y t y t ==-∑ (3.3) 其中,()y t 为t 时刻的实际数据。 Step 3、计算参数估计值。在第k 代计算参数估计参数k l a ,其中rand 是在 [0.5,0.5]-之间分布的随机数,k i a 由下式给出: 1()()k k k l i i a j a j rand r -=+? (3.4) 在第k 次迭代计算后,计算m 组性能指标,选择使得性能指标最小的参数值作为下一次迭代的初始值: 11min[(())](0)|k i k k i i J a j a a --= (3.5) Step 4、修改搜索范围。在第k 次搜索前需要根据下式(3.6)对搜索范围进行修正防止局限的搜索范围导致搜索陷入局部极值。 (3.6) 在此处引入变化率η,首先,计算判断每组参数幅值的变化率,并选择变化 3k >1k k k i i i r cr v -=

二分搜索实验报告

竭诚为您提供优质文档/双击可除 二分搜索实验报告 篇一:算法设计与分析二分查找实验报告 课程设计说明书 设计题目:二分查找程序的实现 专业:班级: 设计人: 山东科技大学年月日 课程设计任务书 学院:信息科学与工程学院专业:班级:姓名: 一、课程设计题目:二分查找程序的实现二、课程设计主要参考资料 (1)计算机算法设计与分析(第三版)王晓东著(2)三、课程设计应解决的主要问题 (1)二分查找程序的实现(2)(3)四、课程设计相关附件(如:图纸、软件等): (1)(2) 五、任务发出日期:20XX-11-21课程设计完成日期:

20XX-11-24 指导教师签字:系主任签字: 指导教师对课程设计的评语 成绩: 指导教师签字: 年月日 二分查找程序的实现 一、设计目的 算法设计与分析是计算机科学与技术专业的软件方向的必修课。同时,算法设计与分析既有较强的理论性,也有较强的实践性。算法设计与分析的实验过程需要完成课程学习过程各种算法的设计和实现,以达到提高教学效果,增强学生实践动手能力的目标。 用分治法,设计解决二分查找程序的实现问题的一个简捷的算法。通过解决二分查找程序的实现问题,初步学习分治策略。 二、设计要求 给定已按升序排好序的n个元素a[0:n-1],现要在这n 个元素中找出一特定元素x。实现二分搜索的递归程序并进行跟踪分析其执行过程。 用顺序搜索方法时,逐个比较a[0:n-1]中的元素,直至找出元素x,或搜索遍整个数组后确定x不在其中。这个方

法没有很好的利用n个元素已排好序这个条件,因此在最坏情况下,顺序搜索方法需要o(n)次比较。要求二分法的时间复杂度小于o(n)。 三、设计说明(一)、需求分析 二分搜索方法充分利用了元素间的次序关系,采用分治策略,可在最坏情况下用o(logn)时间完成搜索任务。 该算法的流程图如下: (二)、概要设计 二分查(:二分搜索实验报告)找的基本思路是将n个元素分成大致相等的两部分,取a[n/2]与x做比较,如果 x=a[n/2],则找到x,算法终止;如果xa[n/2],则只要在数组a的右半部分继续搜索x。 由于二分查找的数组不一定是一个整数数组,所以我采用了c++中的模板函数,将排序函数sort和二分查找函数binarysort写为了模板函数,这样不尽可以查找整数数组,也可以查找小数数组。 由于查找的数组的长度不固定,所以我用了c语言中的malloc和realloc函数,首先定义一个数组指针,用malloc 函数该它分配空间,然后向数组中存数,当数组空间满时,在用realloc函数为数组再次分配空间。由于在随机输入一组数时不知在什么位置停止,所以 篇二:二分搜索实验报告

各种查找算法的性能比较测试(顺序查找、二分查找)

算法设计与分析各种查找算法的性能测试

目录 摘要 (3) 第一章:简介(Introduction) (4) 1.1 算法背景 (4) 第二章:算法定义(Algorithm Specification) (4) 2.1 数据结构 (4) 2.2顺序查找法的伪代码 (5) 2.3 二分查找(递归)法的伪代码 (5) 2.4 二分查找(非递归)法的伪代码 (6) 第三章:测试结果(Testing Results) (8) 3.1 测试案例表 (8) 3.2 散点图 (9) 第四章:分析和讨论 (11) 4.1 顺序查找 (11) 4.1.1 基本原理 (11) 4.2.2 时间复杂度分析 (11) 4.2.3优缺点 (11) 4.2.4该进的方法 (12) 4.2 二分查找(递归与非递归) (12) 4.2.1 基本原理 (12) 4.2.2 时间复杂度分析 (13) 4.2.3优缺点 (13) 4.2.4 改进的方法 (13) 附录:源代码(基于C语言的) (15) 声明 ................................................................................................................ 错误!未定义书签。

摘要 在计算机许多应用领域中,查找操作都是十分重要的研究技术。查找效率的好坏直接影响应用软件的性能,而查找算法又分静态查找和动态查找。 我们设置待查找表的元素为整数,用不同的测试数据做测试比较,长度取固定的三种,对象由随机数生成,无需人工干预来选择或者输入数据。比较的指标为关键字的查找次数。经过比较可以看到,当规模不断增加时,各种算法之间的差别是很大的。这三种查找方法中,顺序查找是一次从序列开始从头到尾逐个检查,是最简单的查找方法,但比较次数最多,虽说二分查找的效率比顺序查找高,但二分查找只适用于有序表,且限于顺序存储结构。 关键字:顺序查找、二分查找(递归与非递归)

二分法查找算法

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,则6应该在7左边的数组元素中,那么只剩下6,即找到了。 二分查找算法就是不断将数组进行对半分割,每次拿中间元素和goal进行比较。 #include using namespace std; //二分查找 int binary_search(int* a, int len, int goal); int main() { const int LEN = 10000; int a[LEN]; for(int i = 0; i < LEN; i++) a[i] = i - 5000; int goal = 0; int index = binary_search(a, LEN, goal);

if(index != -1) cout< goal) high = middle - 1; //在右半边 else low = middle + 1; } //没找到

实验一 二分搜索算法

实验一二分搜索算法 E08620311-方凯-08计算机(3)班 一.实验目的: 1、理解分治算法的概念和基本要素; 2、理解递归的概念; 3、掌握设计有效算法的分治策略; 4、通过二分搜索技术学习分治策略设计技巧; 二.实验内容及要求: 1.使用二分搜索算法查找任意N个有序数列中的指定元素。 2.通过上机实验进行算法实现。 3.保存和打印出程序的运行结果,并结合程序进行分析,上交实验报告。 4.至少使用两种方法进行编程。 二.实验原理: 二分搜索算法也称为折半查找法,它充分利用了元素间的次序关系,采用分治策略,可在最坏的情况下用O(log n)完成搜索任务。 【基本思想】将n个元素分成个数大致相同的两半,取a[n/2]与欲查找的x 作比较,如果x=a[n/2]则找到x,算法终止。如果xa[n/2],则我们只要在数组a的右半部继续搜索x。 二分搜索法的应用极其广泛,而且它的思想易于理解。第一个二分搜索算法早在1946年就出现了,但是第一个完全正确的二分搜索算法直到1962年才出现。Bentley在他的著作《Writing Correct Programs》中写道,90%的计算机专家不能在2小时内写出完全正确的二分搜索算法。问题的关键在于准确地制定各次查找范围的边界以及终止条件的确定,正确地归纳奇偶数的各种情况,其实整理后可以发现它的具体算法是很直观的。 方法一:直接查找; 方法二:递归查找; 方法三:迭代查找;

四.程序代码: 方法1:直接查找 int BinarySearch(int a[],int x,int n){ int left=0;int right=n-1; while(left<=right){ int middle=(left+right)/2; if(x==a[middle])return middle; if(x>a[middle])left=middle+1; else right=middle-1; } return-1; } 方法2:递归查找 int BinarySearchDG(int a[],int x,int left,int right){ int middle=(left+right)/2; if(left<=right){ if(x==a[middle])return middle; if(x>a[middle])return BinarySearchDG(a,x,middle+1,right); else return BinarySearchDG(a,x,left,middle-1); } return-1; }

C++源程序顺序查找与二分查找

一、实验目的 1、掌握顺序查找和二分查找方法的基本思想及其实现技术 2、了解顺序查找和二分查找方法的优缺点和适用范围 二、实验内容(任务、要求或步骤等) 【问题描述】实现在有n个元素的顺序表上的顺序查找和二分查找。 【基本要求】 (1)编写一个创建函数,建立并输出一个有n个元素的顺序表,数据元素为整型。顺序表长度和顺序表的各数据元素由键盘输入。 (2)编写函数实现在有n个元素的顺序表上的顺序查找。 (3)编写函数实现在有n个元素的递增有序的顺序表上的二分查找。 (4)提供菜单,供用户选择要执行的操作,根据用户选择调用相应函数实现顺序查找和二分查找 三:源程序 二分查找如下 #include using namespace std; struct ssTable{ int *elem; int length; } ; void CreatssTable(ssTable &s) { int i; cout<<"请输入表长:"; cin>>s.length; s.elem=new int[s.length+1]; cout<<"\n请输入表中的各个元素"; for(i=1;i<=s.length;i++) cin>>s.elem[i]; } int SeqSearch(ssTable s,int key) { int i;

s.elem[0] = key; // “哨兵” for (i=s.length; s.elem[i]!=key; --i); return i; // 找不到时,i为0 } void main () {ssTable s; int x, pos; CreatssTable(s); cout<<"请输入要查找的值"; cin>>x; pos=SeqSearch(s,x); if(pos>0)cout< using namespace std; struct ssTable{ int *elem; int length; } ; void CreatssTable(ssTable &s) { int i; cout<<"请输入表长:"; cin>>s.length; s.elem=new int[s.length+1]; cout<<"\n请按升序输入表中的各个元素"; for(i=1;i<=s.length;i++) cin>>s.elem[i]; } int BinSearch(ssTable s,int key) { int low,high,mid; low = 1; high = s.length; // 置区间初值 while (low <= high) { mid = (low + high) / 2; if (key==s.elem[mid] ) return mid; // 找到待查元素 else if ( key

搜索方法

1.怎样成为搜索高手——选择适当的查询词 搜索技巧,最基本同时也是最有效的,就是选择合适的查询词。选择查询词是一种经验积累,在一定程度上也有章可循: A.表述准确百度会严格按照您提交的查询词去搜索,因此,查询词表 述准确是获得良好搜索结果的必要前提。 一类常见的表述不准确情况是,脑袋里想着一回事,搜索框里输入 的是另一回事。 例如,要查找2004年国内十大新闻,查询词可以是“2004年国内十 大新闻”;但如果把查询词换成“2004年国内十大事件”,搜索结果就 没有能满足需求的了。 另一类典型的表述不准确,是查询词中包含错别字。 例如,要查找林心如的写真图片,用“林心如写真”,当然是没什么 问题;但如果写错了字,变成“林心茹写真”,搜索结果质量就差得 远了。 不过好在,百度对于用户常见的错别字输入,有纠错提示。您若输 入“林心茹写真”,在搜索结果上方,会提示“您要找的是不是: 林心 如写真”。

B.查询词的主题关联与简练目前的搜索引擎并不能很好的处理自然 语言。因此,在提交搜索请求时,您最好把自己的想法,提炼成简单的,而且与希望找到的信息内容主题关联的查询词。 还是用实际例子说明。某三年级小学生,想查一些关于时间的名人名言,他的查询词是“小学三年级关于时间的名人名言”。 这个查询词很完整的体现了搜索者的搜索意图,但效果并不好。 绝大多数名人名言,并不规定是针对几年级的,因此,“小学三年级” 事实上和主题无关,会使得搜索引擎丢掉大量不含“小学三年级”,但非常有价值的信息;“关于”也是一个与名人名言本身没有关系的词,多一个这样的词,又会减少很多有价值信息;“时间的名人名言”,其中的“的”也不是一个必要的词,会对搜索结果产生干扰;“名人名言”,名言通常就是名人留下来的,在名言前加上名人,是一种不必要的重复。 因此,最好的查询词,应该是“时间名言”。 试着找出下述查询词的问题,并想出更好的能满足搜索需求的查询词: 所得税会计处理问题探讨 周星驰个人档案和所拍的电影

实现二分搜索、合并排序、快速排序

1、实验题目实现二分搜索、合并排序、快速排序 2、实验要求用分治法和递归技术实现上述问题,掌握设计有效算法的分治 策略 3、实验内容(问题描述、算法设计、算法效率) 实现二分搜索 A.问题描述:给定已排好序的n个元素a[0:n-1],现要在这n个元素中找出 一给定元素x。 B.算法设计:在问题中,n个元素已经排好序,二分搜索算法的基本思想是 将n个元素分成个数大致相同的两半,取a[n/2]与x作比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法终止;如果xa[n/2],则只要在数组a的右半部继续按上方法搜索,直到搜索x。 C.算法效率:每执行一次算法的while循环,待搜索数组的大小减少一半。 因此,在最坏情况下,while循环被执行了O[logn]次。循环体内运算需要O[1]时间,因此整个算法在最坏情况下的计算时间复杂性为O[longn]。 D.代码: template int BinarySeatch(Type a[],const Type& x,int n) { int left=0; int right = n-1; while(left<=right){ int middle = (left+right)/2; if(x = = a[middle])return middle;

if(x>a[middle])left=middle+1; else right = middle –1;} return –1;} 实现合并排序 A.问题描述:对n个元素进行排序。 B.算法设计:将待排序元素分成大小大致想通的两个子集合,分别对两个子集合进行排序,最终将排好序的子集合合并成所要求的排好序的集合。 C.算法效率:自然合并排序算法需要O(n)时间,算法MergeSort需要O(nlogn)时间。 D.代码: void mergesort(int a[],int n) {int *b=new int[n]; int s=1; while(s

实验十二 实现顺序和二分查找算法[管理资料]

实验十二实现顺序和二分查找算法[管理资料] 实验十二实现顺序和二分查找算法姓名:张就班级:09计算机一班学 号:2009111111 一、实验目的 掌握顺序和二分查找算法的基本思想及其实现方法。 二、实验内容 对给定的任意数组(设其长度为n),分别用顺序和二分查找方法在此数组中查找与给定值k相等的元素。三、算法思想与算法描述 1、顺序查找,在顺序表R[0..n-1]中查找关键字为k的记录,成功时返回找到的记录位置,失败时返回-1,具体的算法如下所示: int SeqSearch(SeqList R,int n,KeyType k) { int i=0; while(i=n) return -1; else { printf("%d",R[i].key);

return i; } } 2、二分查找,在有序表R[0..n-1]中进行二分查找,成功时返回记录 的位置,失败时返回-1,具体的算法如下: int BinSearch(SeqList R,int n,KeyType k) { int low=0,high=n-1,mid,count=0; while(low<=high) { mid=(low+high)/2; printf("第%d次查找:在[ %d ,%d]中找到元素R[%d]:%d\n ",++count,low,high,mid,R[mid].key); if(R[mid].key==k) return mid; if(R[mid].key>k) high=mid-1; else low=mid+1; } return -1; } 四、实验步骤与算法实现 #include #define MAXL 100

顺序表查找

顺序表查找 周次:第4周 一、实验目的 1、掌握线性表中元素的前驱、后续的概念。 2、掌握顺序表与链表的建立、插入元素、删除表中某元素的算法。 3、掌握线性表三种查找的算法。 4、对线性表相应算法的时间复杂度进行分析。 5、理解顺序表数据结构的特点(优缺点)。 二、实验环境 ⒈硬件:每个学生需配备计算机一台。 ⒉软件:Windows操作系统和VC++6; 三、实验要求 1.将实验中所要求的每个功能用一个函数实现。 2.每个输入前要有输入提示,每个输出数据都要求有内容说明(如:280和100的和是:380。)。 3.函数名称和变量名称等用英文或英文简写(每个单词第一个字母大写)形式说明。 四、实验内容 1.在自己的U盘中建立“姓名+学号”文件夹,并在该文件夹中创建“实验1”文件夹(以后每次实验分别创建对应的文件夹),本次实验的所有程序和数据都要求存储到本文件夹中(以后实验都按照本次要求)。 2.阅读参考下面程序,补充完善程序并运行程序,写出结果: (1)补充实现在顺序表中的删除功能函数,并在主函数中补充代码验证算法的正确性。(2)补充实现在顺序表中的查找功能函数,并在主函数中补充代码验证算法的正确性。(注意:查找功能实现顺序查找和二分查找) 3.阅读参考书上程序,实现在顺序表中的删除功能和查找功能函数,并写出结果。 (注意:2和3只要完成其中之一即可,完成后可以截图后发我qq邮箱。) #include "stdafx.h" #include #include #define ERROR 0 #define OK 1 #define INIT_SIZE 5 /*初始分配的顺序表长度*/ #define INCREM 5 /*溢出时,顺序表长度的增量*/

百度搜索技巧的四个方法

百度搜索技巧的四个方法 大家都知道搜索方法正确后可以大大提高搜索效率,会使大家的工作既省心又省力!网上针对百度搜索技巧的方法也很多,但是我在这里做一个总结,总结出十大百度搜索技巧!这十大百度搜索技巧可以帮助大家更迅速准确的找到相应信息,详情如下: 1、十大百度搜索技巧之(一)—-“-” 百度支持减除不相关的资料的“-”功能,可以用于删除某些无关页面,注意建号前面必须要有空格 例如:“A-B”意思就是说想在搜索A的同时屏蔽关于B的信息 2、十大百度搜索技巧之(二)—-“|“ 百度支持并行搜索功能来搜索例如:“A|B”意思是想要搜索包含A的信息或者包含B的信息比方说你要查询seo和侯瑞男时,可以用”seo|侯瑞男“来搜索,无需分两次查询,百度就会提供跟“|”前后任何相关关键词相关的网站和资料 3、十大百度搜索技巧(三)—-intitle intitle的作用是把搜索范围限定在网页标题中,网页标题往往就是本篇内容的简要概括,将查询内容界定在网页标题中会起到很好的效果。 使用方法:把查询内容中,特别关键的部分用”intitle:“做前缀 例如:想要查找标题中带有Yadid’s World的如何优化长尾关键词的内容,您就可以如下: 可以用[如何优化长尾关键词intitle:Yadid's World]输入搜索框就可以查

到想要得到的结果注意:“intitle:”后面不能有空格 4、十大百度搜索技巧(四)—-site site的作用就是将搜索范围界定在指定网站中,有时我们如果知道某一个站内就有自己想要的东西,那么我们就可以把这个界定界定到这个站内,来提高查询效率 本文由销售技巧培训整理编辑https://www.360docs.net/doc/3013455593.html,/

二分查找算法详解

二分查找算法详解 二分查找算法,是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。 注意两点: (1)有序:查找之前元素必须是有序的,可以是数字值有序,也可以是字典序。为什么必须有序呢?如果部分有序或循环有序可以吗? (2)数组:所有逻辑相邻的元素在物理存储上也是相邻的,确保可以随机存取。 算法思想: 搜素过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。 这里我们可以看到: (1) 如果查找值和中间值不相等的时候,我们可以确保可以下次的搜索范围可以缩小一半,正是由于所有元素都是有序的这一先决条件 (2) 我们每次查找的范围都是理应包含查找值的区间,当搜索停止时,如果仍未查找到,那么此时的搜索位置就应该是查找值应该处于的位置,只是该值不在数组中而已算法实现及各种变形: 1. 非降序数组A, 查找任一个值==val的元素,若找到则返回下标位置,若未找到则返回-1 2. 非降序数组A, 查找第一个值==val的元素,若找到则返回下标位置,若未找到则返回-1 (类似:查找数组中元素最后一个小于val 值的位置) 3. 非降序数组A, 查找最后一个值==val的元素,若找到则返回下标位置,若未找到则返回-1 (类似:查找数组中元素第一个大于val 值的位置) 4. 非降序数组A, 查找任一值为val的元素,保证插入该元素后数组仍然有序,返回可以插入的任一位置 5. 非降序数组A, 查找任一值为val的元素,保证插入该元素后数组仍然有序,返回可以插入的第一个位置 6. 非降序数组A, 查找任一值为val的元素,保证插入该元素后数组仍然有序,返回可以插入的最后一个位置 7. 非降序数组A, 查找任一个值==val的元素,若找到则返回一组下标区间(该区间所有值==val),若未找到则返回-1 8. 非降序字符串数组A, 查找任一个值==val的元素,若找到则返回下标位置,若未找到则返回-1(类似:未找到时返回应该插入点) 9. 循环有序数组中查找== val 的元素,若找到则返回下标位置,若未找到则返回-1 1. 非降序数组A, 查找任一个值==val的元素,若找到则返回下标位置,若未找到则返回-1 1 int binary_search(int* a, int len, int val) 2 { 3 assert(a != NULL && len > 0); 4 int low = 0; 5 int high = len - 1;

二分查找和顺序查找

上机实验报告 实验课题:实现对有序数据集合的顺序查找和二分查找,并展示出查找过程 设计思路: 我们可以采用数组有序的保存所有数据,这样便于将数据的有序性和其索引的有序性统一起来,同时也便于查找数据。需要声明的是,我们不使用零下标的项,这样做是为了在顺序查找中优化传统顺序查找算法,具体原因后面会有详细介绍。为此,我们可以设计一个类,私有变量声明为该数组和数组的长度。由于集合中的数据类型未知,所以该类为模板类。 对于公有成员,我们创建六个成员函数,除了构造函数和析构函数,其他四个函数分别用来获取外界传入的数组长度、获取外界传入的数组数据、对数据实现顺序查找、对数据实现二分查找。 这里,我们只重点介绍顺序查找函数和二分查找函数。 对于顺序查找,我们对传统的顺序查找方法进行优化,避开每次对数据索引是否越界进行判断这一步骤。具体做法是:将所查找的元素保存在零下标的项中(这也是零下标闲置的原因),然后按照下标顺序从后向前依次遍历匹配所查找元

素与数组元素。若两者相等,展示出该数组元素,并将其下标值反馈给客户;若两者不相等,展示出该元素,进行下一轮匹配。若最终标记下标达到零下标处,说明未查找到所要查找的元素,则客户反馈该信息。 优化后的顺序查找算法比传统的顺序查找算法减少一半的步骤,原因在于每次无须判断标记下标是否越界,这是该算法优化后的优点。它的缺点是没有利用到数据集合有序这一性质,且查找效率低。 对于二分查找,我们声明三个整型变量low、high和mid 依次标记查找域的上界下标、下界下标和中值下标,其中mid=(low+high)/2。我们在开始的时候将low初始化为1(上文中提到过,我们是从下表为1的位置开始存储数据),将high初始化为len(数组长度),并由此初始化mid的值。对于任意一次查找,将索引为mid的值与所查找的值进行比较。若两者相等,则将该元素的索引值反馈给客户;若所查找的值比索引为mid的值小,则将high的值变为mid-1,进行下一轮的查找;若所查找的值比索引为mid的值大,则将low 的值变为mid+1,进行下一轮查找。若最终low>high,则表明未查找到所要查找的值,将此信息反馈给客户。 该算法是一种效率很高的算法,因为它充分利用到数据集合的有序性,这一优点在数据规模较大时体现的更明显。

二分搜索实验报告

二分搜索 一.实验目的: 1.理解算法设计的基本步骤及各步的主要内容、基本要求; 2.加深对分治设计方法基本思想的理解,并利用其解决现实生活中的问题; 3.通过本次实验初步掌握将算法转化为计算机上机程序的方法。 二.实验内容: 1.编写实现算法:给定n个元素,在这n个元素中找到值为key的元素。 2.将输入的数据存储到指定的文本文件中,而输出数据存放到另一个文本文件中,包括结果和具体的运行时间。 3.对实验结果进行分析。 三.实验操作: 1.二分搜索的思想: 首先,假设表中的元素是按升序排列,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。重复上述过程,知道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。 由于二分搜索是基于有序序列的一种搜索算法,故将输入的一组数据首先进行排序,考虑到输入数据可能有多个,采用快速排或者是合并排序,其中与冒泡做了对比。 冒泡排序算法: void sort(int List[],int length){ int change; for(int i=0;iList[j]){ change=List[i]; List[i]=List[j]; List[j]=change; } } } 快速排序算法: void Qsort(int List[],int low,int high){ if(low>=high) return; int first=low; int last=high; int key=List[first]; while(first=key) --last; List[first]=List[last]; while(first

十二顺序查找和二分查找

实验十二实现顺序和二分查找算法 班级计算机三班学号 2009131334 姓名尹亮 一、实验目的 掌握顺序和二分查找算法的基本思想及其实现方法。 二、实验内容 对给定的任意数组(设其长度为n),分别用顺序和二分查找方法在此数组中查找与给定值k相等的元素。 三、实验要点及说明 查找根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素或(记录)的操作,应用十分广泛。 顺序查找是一种最简单的查找方法。它的基本思路是:从表的一端开始,顺序扫描线性表,依次将扫描到的关键字和给定值k相比较,若当前扫描到的关键字与k相等,则查找成功;若扫描结束后,仍未找到关键字等于k的记录,则查找失败。 二分查找也称为折半查找要求线性表中的结点必须己按关键字值的递增或递减顺序排列。它首先用要查找的关键字k与中间位置的结点的关键字相比较,这个中间结点把线性表分成了两个子表,若比较结果相等则查找完成;若不相等,再根据k与该中间结点关键字的比较大小确定下一步查找哪个子表,这样递归进行下去,直到找到满足条件的结点或者该线性表中没有这样的结点。 #include

#define maxl 100 typedef int keytype; typedef char infotype [10]; typedef struct { keytype key; infotype data; }nodetype; typedef nodetype seqlist[maxl]; int binsearch(seqlist r,int n,keytype k) { int low=0,high=n-1,mid,count=0; while (low<=high) { mid=(low+high)/2; printf("第%d次查找:在[%d,%d]中查找到元素r[%d]:%d\n",++count,low,high,mid,r[mid].key); if(r[mid].key==k) return mid; if(r[mid].key>k) high=mid-1;

【二分查找法】

【二分查找法】 二分查找又称折半查找,它是一种效率较高的查找方法。 【二分查找要求】:1.必须采用顺序存储结构 2.必须按关键字大小有序排列。 【优缺点】折半查找法的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除比较困难。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。 【算法思想】首先,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,此时查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。 C语言代码 int halfSearch(SeqList * R,int n , KeyType K ){ //在有序表R[0..n-1]中进行二分查找,成功时返回结点的位置,失败时返回-1 int low=0,high=n-1,mid;//置当前查找区间上、下界的初值 if(R[low].key==K) { return 0 ; } while(low<=high){ //当前查找区间R[low..high]非空 mid=low+((high-low)/2);//使用(low + high) / 2 会有整数溢出的问题

if(R[mid].key==K) { return mid;//查找成功返回 } if(R[mid].key>K) high=mid-1; //继续在R[low..mid-1]中查找 else low=mid+1;//继续在R[mid+1..high]中查找 } return -1;//当low>high时表示查找区间为空,查找失败 } Java代码: /** * 二分查找算法 * * @param srcArray 有序数组 * @param target 被查找的元素 * @return 找到元素target的数组下标,如果没有找到则返回-1 */ public class Search { public static int halfSearch(int[] srcArray, int target) { int low = 0; int high = srcArray.length-1;

scratch课程-52第五十二课二分查找法

今日任务: 今日我们来利用scratch进行一次二分查找算法的探究。所谓二分查找法,就是这样一 种查找思路,但是,它的使用有一定的局限性,被查找的数列必须是有序数列。它的原理其 Left=1 Right=5 1,3,5,7,11,33,37,42,56,79,88,102,113,117,128,142,155,161,177,208 Mid=3 11≠list(3)且11>list(3),继续在前后半部分查 找!

Left=4 Right=5 1,3,5,7,11,33,37,42,56,79,88,102,113,117,128,142,155,161,177,208 Mid=5 11=list(5),查找结束!返回列表位置5. 如果是按照顺序查找法,需要查找5次,而用二分法只需要4次就可以查找到了,如果有序数列更复杂一些更长一些,二分法比顺序查找法的优势就更加明显!

跟我来挑战Follow me: 第一步:启动scratch软件; 第二步:点击上方的“文件”→“保存”→保存到桌面,文件名:二分查找→点击“保存”;(第二步很很很重要,我希望所有的学生都能养成及时保存作品的好习惯!) 第三步:首先我们先生成一个斐波那契数列 程序较长,我们单独将二分法算法程序 定义为一个单独地功能块(子程序), 用的时候调用就可以了!

还记得left 和right 、mid 分别是什么?再提醒一下! n=list(mid)

最后直接调用这个功能块即可: 该程序的运行结果是: 课后思考: (1) 试着总结一下二分法的优缺点? 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。 (2)想一想,二分查找法的用途有哪些?二分查找法是最省优查找算法吗?有没有更高 效的算法处理有序数列? (3) 自己尝试设计出一个随即有序数列,尝试用二分法去查找结果。

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