实验一 二分搜索算法
二分查找算法 经典题

二分查找算法经典题一、二分查找算法简介二分查找(Binary Search)是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。
相较于全序查找,二分查找能够在时间复杂度上实现O(log n)的高效搜索。
该算法基于比较思想,通过不断缩小搜索范围来找到目标元素。
二、二分查找算法的应用场景1.有序数组查找:当数据集已经有序时,使用二分查找可以获得较快的搜索速度。
2.区间查找:在给定一个区间,寻找区间内的特定元素,如最大值、最小值等。
3.有序树查找:在二叉搜索树(BST)中进行查找操作。
三、经典二分查找题目解析1.题目一:有序数组查找特定元素给定一个有序数组,实现一个二分查找函数,找到目标元素的位置。
2.题目二:区间查找给定一个有序数组和一个小于数组平均值的值,找到该值在数组中的位置。
3.题目三:有序链表查找给定一个有序链表,实现一个二分查找函数,找到目标元素的位置。
四、实战案例与代码演示以下是一个使用Python实现的二分查找算法示例:```pythondef binary_search(arr, target):left, right = 0, len(arr) - 1while left <= right:mid = left + (right - left) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:left = mid + 1else:right = mid - 1return -1arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]target = 11print(binary_search(arr, target)) # 输出:4```五、优化与扩展1.线性时间复杂度优化:当数据集无序时,可以通过预处理数据实现有序化,从而将时间复杂度降低到O(n)。
2.外部排序:当数据集过大,无法一次性加载到内存中时,可以通过外部排序实现二分查找。
二分查找法的算法过程

二分查找法的算法过程
二分查找法(Binary Search)是一种在有序数组中查找特定元素的算法。
它的算法思想是将数组分为两部分,然后判断目标元素与中间元素的大小关系,进而确定目标元素在哪一部分中,然后再在相应的部分中继续进行查找,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
具体的算法过程如下:
1. 首先,确定数组的起始位置(start)和结束位置(end)。
- start 初始化为数组的第一个元素的索引。
- end 初始化为数组的最后一个元素的索引。
2. 然后,计算出数组的中间位置(mid)。
- mid = (start + end) / 2。
3. 接下来,比较目标元素与中间元素的大小关系。
- 如果目标元素等于中间元素,那么返回中间元素的索引,表示找到了目标元素。
- 如果目标元素小于中间元素,说明目标元素在数组的前半部分,所以将结束位置 end 更新为 mid - 1。
- 如果目标元素大于中间元素,说明目标元素在数组的后半部分,所以将起始位置 start 更新为 mid + 1。
4. 然后,再次计算新的中间位置,并重复步骤 3,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
- 如果 start 大于 end,表示数组中不存在目标元素。
通过以上的算法过程,可以高效地在有序数组中查找目标元素。
二分查找法的时间复杂度为 O(log n),其中 n 表示数组的长度。
它比线性查找等其他查找算法要更加高效,尤其适用于大规模数据的查找操作。
2分查找算法

2分查找算法二分查找算法,也称为折半查找算法,是计算机科学中一种常用的查找算法。
它的核心思想是将待查找的数据集合分成两半,然后通过与目标值的比较,确定目标值可能存在的范围,再逐步缩小范围,直到找到目标值或确定目标值不存在。
二分查找算法适用于有序的数据集合,可以快速定位目标值的位置,时间复杂度为O(logn)。
下面以二分查找算法为中心,详细阐述其原理和应用。
一、算法原理二分查找算法的原理非常简单,主要包含以下几个步骤:1.确定查找范围:将待查找的数据集合按照升序或降序排列,并确定查找范围的起始位置和结束位置。
2.计算中间位置:通过起始位置和结束位置计算出中间位置。
3.比较目标值:将目标值与中间位置的值进行比较。
-如果目标值等于中间位置的值,则查找成功,返回中间位置。
-如果目标值小于中间位置的值,则目标值可能在前半部分,将查找范围缩小到前半部分。
-如果目标值大于中间位置的值,则目标值可能在后半部分,将查找范围缩小到后半部分。
4.缩小查找范围:根据比较结果,缩小查找范围为前半部分或后半部分,并重复步骤2和步骤3,直到找到目标值或确定目标值不存在。
二、算法示例为了更好地理解二分查找算法,我们以一个具体的例子来说明:假设有一个按升序排列的数组[1,3,5,7,9,11,13,15,17, 19],我们要查找目标值为9的位置。
1.确定查找范围:起始位置为0,结束位置为9。
2.计算中间位置:(0+9)/2=4,中间位置为4。
3.比较目标值:目标值9大于中间位置的值7,所以目标值可能在后半部分。
4.缩小查找范围:将查找范围缩小到[9,11,13,15,17,19],起始位置更新为中间位置+1=5,结束位置不变。
5.重复步骤2和步骤3:计算新的中间位置(5+9)/2=7,中间位置为7。
目标值9小于中间位置的值15,所以目标值可能在前半部分。
6.缩小查找范围:将查找范围缩小到[9,11,13],起始位置更新为5,结束位置更新为中间位置-1=6。
二分算法详解

二分算法详解二分算法,也称为二分查找,是一种常用的查找算法。
它的基本思想是将待查找的区间不断二分,缩小查找范围,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分算法的思路相对简单,但在实际应用中却有着广泛的用途。
它适用于有序数组或有序列表,能够快速定位目标元素的位置。
接下来,我们将详细介绍二分算法的具体实现过程。
我们需要确定待查找的有序数组或有序列表。
假设我们要查找的元素存储在一个升序排列的数组中。
为了方便描述,我们假设数组名为arr,长度为n。
接下来,我们需要确定目标元素的值,假设为target。
接下来,我们需要定义两个指针,分别指向待查找区间的起始位置和结束位置。
初始时,起始位置指向数组的第一个元素,结束位置指向数组的最后一个元素。
假设起始位置的索引为low,结束位置的索引为high。
接下来,我们需要进行迭代查找。
在每次迭代中,我们需要计算待查找区间的中间位置。
假设中间位置的索引为mid,计算方法为mid = (low + high) / 2。
然后,我们需要比较中间位置的元素与目标元素的大小关系。
如果中间位置的元素等于目标元素,说明我们已经找到了目标元素,算法结束。
如果中间位置的元素大于目标元素,说明目标元素可能在中间位置的左侧,我们将结束位置移到中间位置的前一个位置,即high = mid - 1。
如果中间位置的元素小于目标元素,说明目标元素可能在中间位置的右侧,我们将起始位置移到中间位置的后一个位置,即low = mid + 1。
然后,我们需要判断迭代是否结束。
如果起始位置大于结束位置,说明目标元素不存在于数组中,算法结束。
如果起始位置小于等于结束位置,说明目标元素可能存在于数组中的某个位置,我们需要继续迭代查找。
通过以上迭代过程,我们可以在有序数组中快速定位目标元素的位置。
二分算法的时间复杂度为O(logn),其中n为数组的长度。
相比于线性查找算法的时间复杂度O(n),二分算法的效率更高。
除了在查找中的应用,二分算法还可以用于其他问题的解决。
算法实验报告范文

算法实验报告范文《算法设计与分析》实验报告班级姓名学号年月日目录实验一二分查找程序实现…………………………………………………………………03页实验二棋盘覆盖问题(分治法).…………………………………………………………08页实验三0-1背包问题的动态规划算法设计……………………………………………….11页实验四背包问题的贪心算法………………………………………………………………14页实验五最小重量机器设计问题(回溯法)………………………………………………17页实验六最小重量机器设计问题(分支限界法)…………………………………………20页指导教师对实验报告的评语成绩:指导教师签字:年月日2实验一:二分查找程序实现一、实验时间:2022年10月8日,星期二,第一、二节地点:J13#328二、实验目的及要求目的:1、用c/c++语言实现二分搜索算法。
2、通过随机产生有序表的方法,测出在平均意义下算法比较次数随问题规模的变化曲线,并作图。
三、实验环境平台:Win732位操作系统开发工具:Codeblock10.05四、实验内容对已经排好序的n个元素a[0:n-1],现在要在这n个元素中找出一特定元素某。
五、算法描述及实验步骤算法描述: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(logn)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]与欲查找的某作比较,如果某=a[n/2]则找到某,算法终止。
如果某a[n/2],则我们只要在数组a的右半部继续搜索某。
二分搜索法的应用极其广泛,而且它的思想易于理解。
确定算法复杂度基本步骤:1、首先设定问题规模n;2、随即产生递增数列;3、在n个有序数中随机取一个作为待查找量,搜索之;4、记录查找过程中的比较次数,再次生成新的有序表并查找,记录查找次数,每个数组重复10次;5、改变问题规模n重复上述步骤2~4,n取100、200……1000;6、依实验数据作图,并与理论图作比较;7、二分搜索算法平均查找次数:问题规模为n时,平均查找次数为:A(n)=Int(logn)+1/2//Int()函数为向下取整3即二分搜索算法对于含有n个数据的有序表L平均作了约Int(logn)+1/2次的查找操作。
二分查找原理

二分查找原理在计算机科学中,二分查找是一种常见的算法,也被称为折半查找。
它是一种基于分治思想的算法,用于在有序数组中查找特定元素的位置。
它的时间复杂度为O(log n),使得它成为一种非常高效的搜索算法。
二分查找的基本原理是将目标值与数组中间位置的元素进行比较。
如果目标值小于中间位置的元素,则在数组的左半部分继续查找;如果目标值大于中间位置的元素,则在数组的右半部分继续查找。
通过不断缩小查找范围,最终可以找到目标值在数组中的位置。
二分查找的实现可以采用递归或迭代的方式。
下面是一个简单的递归实现:```int binarySearch(int arr[], int left, int right, int target) {if (right >= left) {int mid = left + (right - left) / 2;if (arr[mid] == target) {return mid;}if (arr[mid] > target) {return binarySearch(arr, left, mid - 1, target);}return binarySearch(arr, mid + 1, right, target);}return -1;}```在这个实现中,left和right分别表示数组的左右边界,target 是要查找的目标值。
如果目标值等于中间位置的元素,则返回中间位置的下标。
如果目标值小于中间位置的元素,则在左半部分继续查找;如果目标值大于中间位置的元素,则在右半部分继续查找。
如果没有找到目标值,则返回-1。
二分查找的优点是它的时间复杂度非常低,只需要O(log n)的时间就可以完成查找。
这使得它在处理大型数据集时非常高效。
它还可以应用于各种不同的数据类型,包括数字、字符串、日期等。
然而,二分查找也有一些局限性。
首先,它只适用于有序数组。
如果数组是无序的,则需要先对数组进行排序,这会增加时间复杂度。
算法与分析实验报告

算法与分析实验报告一、引言算法是现代计算机科学中的核心概念,通过合理设计的算法可以解决复杂的问题,并提高计算机程序的执行效率。
本次实验旨在通过实际操作和数据统计,对比分析不同算法的执行效率,探究不同算法对于解决特定问题的适用性和优劣之处。
二、实验内容本次实验涉及两个经典的算法问题:排序和搜索。
具体实验内容如下:1. 排序算法- 冒泡排序- 插入排序- 快速排序2. 搜索算法- 顺序搜索- 二分搜索为了对比不同算法的执行效率,我们需要设计合适的测试用例并记录程序执行时间进行比较。
实验中,我们将使用随机生成的整数数组作为排序和搜索的测试数据,并统计执行时间。
三、实验步骤1. 算法实现与优化- 实现冒泡排序、插入排序和快速排序算法,并对算法进行优化,提高执行效率。
- 实现顺序搜索和二分搜索算法。
2. 数据生成- 设计随机整数数组生成函数,生成不同大小的测试数据。
3. 实验设计- 设计实验方案,包括测试数据的规模、重复次数等。
4. 实验执行与数据收集- 使用不同算法对随机整数数组进行排序和搜索操作,记录执行时间。
- 多次重复同样的操作,取平均值以减小误差。
5. 数据分析与结果展示- 将实验收集到的数据进行分析,并展示在数据表格或图表中。
四、实验结果根据实验数据的收集与分析,我们得到以下结果:1. 排序算法的比较- 冒泡排序:平均执行时间较长,不适用于大规模数据排序。
- 插入排序:执行效率一般,在中等规模数据排序中表现良好。
- 快速排序:执行效率最高,适用于大规模数据排序。
2. 搜索算法的比较- 顺序搜索:执行时间与数据规模成线性关系,适用于小规模数据搜索。
- 二分搜索:执行时间与数据规模呈对数关系,适用于大规模有序数据搜索。
实验结果表明,不同算法适用于不同规模和类型的问题。
正确选择和使用算法可以显著提高程序的执行效率和性能。
五、实验总结通过本次实验,我们深入了解了不同算法的原理和特点,并通过实际操作和数据分析对算法进行了比较和评估。
二分查找生活实例

二分查找生活实例二分查找是一种常用的搜索算法,它可以在有序数组中快速找到目标元素的位置。
虽然这个算法在计算机科学中被广泛应用,但其实它在我们日常生活中也有很多实际应用的例子。
假设你是一位书店的老板,你的书架上摆满了各式各样的图书。
为了方便顾客找到他们需要的书籍,你决定对图书按照字母顺序进行排序。
当然,这样一来,你在处理顾客的查询时就可以使用二分查找来提高效率。
有一天,一位顾客走进了你的书店,他想要购买一本名为《二分查找的艺术》的书籍。
你告诉他,这本书在书架的中间位置,他可以从中间开始搜索。
顾客遵循你的建议,迅速找到了目标书籍。
这就是二分查找在生活中的一个实例。
除了图书馆中的书籍,二分查找还可以应用于其他领域。
比如,你是一位爱好登山的人,你计划攀登一座高山。
在攀登之前,你会事先做好充分的准备,包括查看地图和了解山脉的地形。
当你开始攀登时,你会使用二分查找来确定自己的位置,以便更好地规划路线。
在你攀登的过程中,你会遇到许多路标,它们标志着你离目标越来越近。
你会根据这些路标来判断自己的位置,并根据地图上的信息来调整行进方向。
这个过程就类似于二分查找中不断缩小搜索范围的过程。
二分查找还可以应用于购物中。
假设你想买一台新的电视,你可以在网上浏览各种电商平台,然后根据价格和评价来筛选出几款心仪的电视。
接下来,你可以使用二分查找来比较这几款电视的价格,找到最适合自己预算的那一款。
当然,二分查找并不仅限于上述的例子。
在生活中,我们还可以将其应用于其他许多场景,比如查找歌曲、查找联系人、查找菜单中的美食等等。
无论是在哪个领域,二分查找都可以帮助我们快速找到目标,节省时间和精力。
总结起来,二分查找是一种在生活中实际应用广泛的算法。
无论是在图书馆、登山、购物还是其他场景中,我们都可以利用二分查找来快速找到目标。
通过理解和应用二分查找,我们可以提高生活的效率,使我们的日常活动更加便捷。
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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;
}
五.结果运行与分析:
for(int i=0;i<100;i++){
a[i]=2*i-1;
}
我的数组是1,3,5,7,9……195,197
所以57在数组的位置是29位,都没错。
当我搜索56时,没有该数据,2个也都给出了答案。
六.心得与体会:
1、能用C语言实现基本的算法。
能从不同方面考虑代码的质量问题,比如用循环一直2分查找或者使用条件+递归2分查找。
2、在我眼中,2分查找方法是很简单而且效率相对很高的算法,简单易懂,容易入手,为以后写更复杂的算法打下基础。