折半查找
折半查找程序

先看看这个,下面有例子折半查找: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。
算法要求算法复杂度下面提供一段二分查找实现的伪代码:BinarySearch(max,min,des)mid-<(max+min)/2while(min<=max)mid=(min+max)/2if mid=des thenreturn midelseif mid >des thenmax=mid-1elsemin=mid+1return max折半查找法也称为二分查找法,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。
它的基本思想是,将n个元素分成个数大致相同的两半,取a[n/2]与欲查找的x作比较,如果x=a[n/2]则找到x,算法终止。
如果x<a[n/2],则我们只要在数组a的左半部继续搜索x(这里假设数组元素呈升序排列)。
如果x>a[n/2],则我们只要在数组a的右半部继续搜索x。
二分查找法一般都存在一个临界值的BUG,即查找不到最后一个或第一个值。
可以在比较到最后两个数时,再次判断到底是哪个值和查找的值相等。
C语言代码int BinSearch(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-1int 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 low ;}if(R[high].key==k)return high;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(问题会出现在当low + high的结果大于表达式结果类型所能表示的最大值时,这样,产生溢出后再/2是不会产生正确结果的,而low+((high-low)/2)不存在这个问题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elselow=mid+1;//继续在R[mid+1..high]中查找}if(low>high)return -1;//当low>high时表示查找区间为空,查找失败} //BinSeareh折半查找程序举例程序要求:1.在main函数中定义一个20个元素的int数组,完成初始化和显示操作。
C++ 二分法查找

二分法查找1、二分查找(Binary Search)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:线性表是有序表,即表中结点按关键字有序,并且要用向量作为表的存储结构。
不妨设有序表是递增有序的。
2、二分查找的基本思想二分查找的基本思想是:(设R[low..high]是当前的查找区间)(1)首先确定该区间的中点位置:(2)然后将待查的K值与R[mid].key比较:若相等,则查找成功并返回此位置,否则须确定新的查找区间,继续二分查找,具体方法如下:①若R[mid].key>K,则由表的有序性可知R[mid..n].keys均大于K,因此若表中存在关键字等于K的结点,则该结点必定是在位置mid左边的子表R[1..mid-1]中,故新的查找区间是左子表R[1..mid-1]。
②类似地,若R[mid].key<K,则要查找的K必在mid的右子表R[mid+1..n]中,即新的查找区间是右子表R[mid+1..n]。
下一次查找是针对新的查找区间进行的。
因此,从初始的查找区间R[1..n]开始,每经过一次与当前查找区间的中点位置上的结点关键字的比较,就可确定查找是否成功,不成功则当前的查找区间就缩小一半。
这一过程重复直至找到关键字为K的结点,或者直至当前的查找区间为空(即查找失败)时为止。
3、二分查找算法int BinSearch(SeqList R,KeyType K){ //在有序表R[1..n]中进行二分查找,成功时返回结点的位置,失败时返回零int low=1,high=n,mid;//置当前查找区间上、下界的初值while(low<=high){ //当前查找区间R[low..high]非空mid=(low+high)/2;if(R[mid].key==K) return mid;//查找成功返回if(R[mid].kdy>K)high=mid-1; //继续在R[low..mid-1]中查找elselow=mid+1;//继续在R[mid+1..high]中查找}return 0;//当low>high时表示查找区间为空,查找失败} //BinSeareh二分查找算法亦很容易给出其递归程序【参见练习】4、二分查找算法的执行过程设算法的输入实例中有序的关键字序列为(05,13,19,21,37,56,64,75,80,88,92)要查找的关键字K分别是21和85。
折半查找的判定树的构造方法

折半查找的判定树的构造方法折半查找,也被称为二分查找,是一种在有序数组中查找特定元素的算法。
构造折半查找的判定树可以帮助理解算法的执行过程。
下面是关于构造折半查找判定树的50条方法,并且会对每一条进行详细描述。
1. 在有序数组中选择中间元素作为根节点。
构造方法详解:我们在有序数组中选择中间元素作为根节点。
这个中间元素是数组中间位置的值。
这一步是构造判定树的第一步,因为它将分割数组成左右两个子数组。
2. 在根节点的左侧选择一个中间元素作为左子树的根节点。
构造方法详解:在根节点的左侧选择一个中间元素,作为左子树的根节点。
这个中间元素是根节点左侧子数组的中间位置的值。
这一步扩展了判定树,使得左侧的子数组也可以进行折半查找。
3. 在根节点的右侧选择一个中间元素作为右子树的根节点。
构造方法详解:同样地,在根节点的右侧选择一个中间元素,作为右子树的根节点。
这个中间元素是根节点右侧子数组的中间位置的值。
这一步扩展了判定树,使得右侧的子数组也可以进行折半查找。
4. 重复以上过程,依次构造左右子树。
构造方法详解:依次对左右子树进行重复的选择中间元素作为子树的根节点的过程。
这样不断地构造子树,直到数组中的每个元素都被考虑到。
5. 当子数组中只剩下一个元素时,将其作为叶子节点添加到判定树中。
构造方法详解:当子数组中只剩下一个元素时,将其作为叶子节点添加到判定树中。
这表示整个有序数组的判定树构造完成。
因为此时的子数组不再能够被分割,所以将其作为叶子节点。
6. 对每个子数组的根节点和叶子节点进行连接,构成完整的判定树结构。
构造方法详解:对每个子数组的根节点和叶子节点进行连接,构成完整的判定树结构。
这意味着将每个子数组的根节点和叶子节点沿着判定树的路径连接起来,形成一棵完整的树结构。
7. 确定根节点、左右子树的取值范围,并进行标记。
构造方法详解:对于每个节点,包括根节点和叶子节点,需要确定其对应的子数组的取值范围,并进行标记。
二分查找查找次数题目

二分查找查找次数题目
二分查找,也被称为折半查找,是一种高效的查找算法。
它的核心思想是将查找区间分为两部分,并将目标值与中间元素进行比较,从而缩小查找范围。
在每一次比较后,根据目标值与中间元素的大小关系,可以确定目标值可能存在的位置,从而加快查找速度。
这道题目要求计算使用二分查找算法查找目标值的次数。
实际上,二分查找的次数是取决于查找区间的大小。
每一次比较后,我们可以将查找区间缩小一半。
所以,如果初始查找区间的大小为n,那么最多需要log₂n次比较来找到目标值(其中log₂代表以2为底的对数)。
具体计算查找次数的方法如下:
1. 首先,确定初始查找区间的大小,比如n。
2. 然后,根据上述的公式计算出log₂n。
3. 对计算结果进行向上取整,得到最终的查找次数。
举个例子说明:假设目标值为x,初始查找区间为1到100,那么初始查找区间的大小为100-1+1=100,计算得到log₂100 ≈ 6.64,向上取整得到7。
因此,使用二分查找算法查找目标值x时,最多需要进行7次比较。
总之,这道题目要求计算二分查找算法查找目标值的次数,通过计算查找区间的大小并应用对数运算的方法,可以得到准确的查找次数。
二分查找算法因其高效性而被广泛应用于各种查找问题中。
折半查找法的查找速度一定比顺序查找法快。

折半查找法的查找速度一定比顺序查找法快。
不能笼统的说那个算法一定就好,算法分析要看条件和模型。
折半算法要求待查区域数据是已经排好序的,但是顺序查找没这个要求。
算法时间分析要看平均情况、最坏情况、最好情况的。
最好情况两者
时间一样,因为都是比较方法查找,都假定第一次比较就找到。
最坏情况,折半查找更优为log n次比较,而顺序查找为n次比较。
平均情况下(所
有待查元素查找概率相当),一般是折半查找由于顺序查找(O(log n) < O(n))。
一般数据规模稍大的测试、算法练习题,折半查找表现都很好,常常
优于顺序查找,毕竟顺序查找算不上什么高等算法,优化空间很小。
但是,实际的查找操作很复杂,并不是查找数量多了就会趋近于平均
情况,而且折半查找又要求有排序,所以仍然需要按照系统需求进行相应
的数学分析和实际检测。
折半查找的概念

折半查找的概念
折半查找(Binary Search)是一种常用的查找算法,它适用于已排序的数组或列表。
折半查找通过反复将查找范围折半直至找到指定元素或确定元素不存在,具有高效和简单的特点。
具体实现过程如下:首先,算法将查找范围的中间点与目标元素进行比较,如果相等,则返回该元素的下标;如果目标元素小于中间元素,则折半查找左半部分;如果目标元素大于中间元素,则折半查找右半部分。
这个过程不断重复,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
折半查找的时间复杂度为O(log n),其中n为查找范围的元素个数。
它的优点是它的效率高,适用于大数据集的查找,缺点是需要先对数据进行排序,如果数据量很小,使用折半查找的效率并不高。
二分查找法的要求

二分查找法,也称为折半查找法,是一种在有序数组中查找特定元素的算法。
它的要求如下:
1. 数组必须是有序的:二分查找法只能在有序数组中进行查找,如果数组无序,需要先进行排序。
2. 数组必须是静态的:二分查找法适用于静态数组,即不会频繁插入或删除元素的数组。
如果数组需要频繁修改,建议使用其他数据结构。
3. 数组元素必须可比较:二分查找法依赖于元素之间的比较操作,因此数组元素必须支持比较操作。
对于自定义类型的元素,需要实现比较操作符。
4. 查找范围必须确定:二分查找法需要明确查找范围的起始和结束位置,通常使用两个指针来表示。
5. 查找范围必须缩小:二分查找法通过不断缩小查找范围来逼近目标元素,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
总结起来,二分查找法的要求是有序数组、静态数组、可比较元素、确定查找范围和缩小查找范围。
折半查找法

high=13
折半查找判定树
判定树:折半查找的过程可以用二叉树来描述,树
中的每个结点对应有序表中的一个记录,结点的值为 该记录在表中的位置。通常称这个描述折半查找过程
的二叉树为折半查找判定树,简称判定树。
判定树的构造方法
⑴ 当n=0时,折半查找判定树为空;
high=13
例:查找值为22的记录的过程:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
7 14 18 21 23 29 31 35 38 42 46 49 52
low=1 18<22 mid=7 31>22 mid=3 high=6
low=4 mid=5 23>22
hiபைடு நூலகம்h=4 21<22
9.2.2 折半查找(二分查找)
适用条件:
➢线性表中的记录必须按关键码有序; ➢必须采用顺序存储。
基本思想:在有序表中,取中间记录作为比较对象
,若给定值与中间记录的关键码相等,则查找成功; 若给定值小于中间记录的关键码,则在中间记录的左 半区继续查找;若给定值大于中间记录的关键码,则 在中间记录的右半区继续查找。不断重复上述过程, 直到查找成功,或所查找的区域无记录,查找失败。
9
7
10
5 6-7 8 9-10
11
1-2 2-3 4-5 5-6 7-8 8-9 10-11 11-
内部结点
外部结点
折半查找性能分析
具有n个结点的折半查找判定树的深度为 log 2 n +1 。
查找成功:在表中查找任一记录的过程,即是折半
查找判定树中从根结点到该记录结点的路径,和给定
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//此程序是折半查找的详细算法实现
#include<iostream>
using namespace std;
void CreateData(int data[],int length);//为一个数组赋值
//此函数是折半查找函数。
其中data是所查寻的数组,length是数组的长度。
x是所要查找的数,返回的值是数据x在数组中的位置
int Bisearch(int data[],int x,int begin,int last);//折半查找函数,使用过程中只需要给出数组名字,要查找的数值x,数组的起始位置begin及莫位置即可。
void PrintData(int data[],int length);//输出一个数组的所有元素。
void main()
{
//声明一个数组data[10],并调用CreateData()函数为该数组赋值。
int data[10];
CreateData(data,10);
//调用PrintData()函数输出data的值。
PrintData(data,10);
loop:
//定义一个整形变量用于接收用于要查找的数值,并提示用于输入该值
int x;
cout<<"请输入你要查找的值:";
cin>>x;
system("cls");
PrintData(data,10);
//调用函数Bisearch()函数查找用于输入的x在数组中的元素。
int loaction = Bisearch(data,x,0,9);
//首先判断是否查找成功
if( loaction == -1)
{
cout<<"查找失败,没有你要查找的值"<<endl;
}
//当查找成功的情况下输出用户值所在的位置。
else
{
cout<<"你要查找的值"<<x<<"的位置在第:"<<loaction+1<<"个位置!"<<endl;
}
goto loop;
}
//生成数据函数的定义。
void CreateData(int data[],int length)
{
for(int i=0;i<length;i++)
{
data[i] =i;
}
}//void CreateData(int data[],int length)
void PrintData(int data[],int length)
{
cout<<"你所要输出的数组的元素有:";
for (int i=0;i<length;i++)
{
cout<<data[i]<<" ";
}
cout<<endl;
}//void PrintData(int data[],int length)
//实现折半查找函数
int Bisearch(int data[],int x,int begin ,int last)
{
//判断是不是只有一个元素可以比较了。
if (begin >last)
{
return -1;
exit(0);
}
int mid=(begin + last) /2;
//如果x与数组中data[mid]的值相等,则查找成功,本函数执行完毕。
if (x == data[mid])
{
return mid;
exit(0);
}
//当x>data[mid]的时候,则进行作面查找数据x。
采用递归方法实现。
if ( x < data[mid] )
{
Bisearch(data,x,begin ,mid-1);
}
//如果x<data[mid]的情况下,即往数组的有半部分扫描数组。
else
{
Bisearch(data,x,mid+1 ,last);
}
}
折半查找法的两种实现
折半查找法:
在有序表中,把待查找数据值与查找范围的中间元素值进行比较,会有三种情况出现:
1)待查找数据值与中间元素值正好相等,则放回中间元素值的索引。
2)待查找数据值比中间元素值小,则以整个查找范围的前半部分作为新的查找范围,执行1),直到找到相等的值。
3)待查找数据值比中间元素值大,则以整个查找范围的后半部分作为新的查找范围,执行1),直到找到相等的值
4)如果最后找不到相等的值,则返回错误提示信息。
按照二叉树来理解:中间值为二叉树的根,前半部分为左子树,后半部分为右子树。
折半查找法的查找次数正好为该值所在的层数。
等概率情况下,约为
log2(n+1)-1
[cpp]view plaincopy。