【二分查找法】

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二分查找算法 经典题

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。

C++ 二分法查找

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。

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。

《二、 二分查找法》作业设计方案-高中信息技术人教版选修1

《二、 二分查找法》作业设计方案-高中信息技术人教版选修1

《二分查找法》作业设计方案(第一课时)一、作业目标本次作业旨在让学生掌握二分查找法的概念和原理,通过实践操作熟悉该算法的实现过程,提高学生的计算思维能力。

二、作业内容1. 完成一个简单的二分查找程序,用于在已排序的数组中查找指定元素。

程序应包括输入、判断、输出等基本步骤。

2. 针对不同的数组和元素,尝试使用二分查找法进行查找,并记录查找过程和结果。

3. 分析二分查找法的优点和适用范围,与其他查找算法进行比较。

三、作业要求1. 按照程序设计的规范,使用规定的编程语言(如Python)完成作业。

2. 提交完整的程序代码,并附上对程序的简要说明和讨论。

3. 作业应在规定时间内完成,时间限制为一周(48小时)。

4. 鼓励合作学习,可与同学组成小组共同解决问题。

四、作业评价1. 评价标准包括程序的正确性、完整性、简洁性和创新性。

2. 评价方式将采取教师评价与同学互评相结合的方式,重点评估学生在解决问题过程中的思考和表达能力。

3. 评价结果将作为学生平时成绩的一部分,记入期末总评。

五、作业反馈1. 学生提交作业后,教师将对作业进行审核,并及时反馈给学生,指出存在的问题和改进建议。

2. 学生可根据教师的反馈对作业进行修改和完善,以提高自己的编程能力和计算思维能力。

3. 同学之间的互评也可以促进相互学习和交流,提高学习效果。

六、附加任务:尝试使用二分查找法解决实际问题,如在一个未排序的数组中查找最大(小)值元素,或者在一个有序数组中查找特定范围内的元素。

这将有助于学生更好地理解二分查找法的应用场景和实际价值。

七、资源准备:1. 本次作业需要学生具备基本的编程知识和技能,建议在课前预习相关教材和资料。

2. 准备好规定的编程语言(如Python)和开发环境,确保能够顺利完成作业。

3. 准备好教师提供的参考示例代码,以便参考和学习。

八、作业提交方式:学生将作业提交至指定的平台或邮箱,教师将对学生作业进行批改和反馈。

作业设计方案(第二课时)一、作业目标通过本次作业,学生应熟练掌握二分查找法的应用,能够在实际问题中灵活运用该算法,提高数据搜索的效率。

二分查找算法详解

二分查找算法详解

二分查找算法详解
一、算法介绍
二分查找算法又称折半查找算法,是一种分治思想的算法。

它的思想是:将空间定义为一个有序数组中从左到右的递增区间,每次进行二分查
找的时候,可以将空间缩小一半。

首先,取有序数组的中间元素作为比较
的对象,如果查找的目标元素与此元素相等,则直接输出结果;如果查找
的目标元素大于中间元素,则将查找范围减小一半,从中间元素的右半部
分继续进行查找;如果查找的目标元素小于中间元素,则将查找范围减小
一半,从中间元素的左半部分继续进行查找;如此反复,直到找到要查找
的目标元素,或者没有找到目标元素为止。

因此,如果要查找的元素在有
序数组中,二分查找算法有最佳的效率,因此,它是一种快速算法。

二、算法描述
1、首先,为有序数组定义low、high指针,令low指向有序数组的
第一个元素,high指向有序数组的最后一个元素。

2、然后,取有序数组的中间元素mid(即low和high的中间位置),将mid元素与查找的目标元素target进行比较。

3、如果target等于mid元素,则查找成功,输出mid元素的下标;
4、如果target大于mid元素,则将空间范围缩小一半,把low设置
为mid+1,继续进行二分查找;。

生活中的二分查找算法

生活中的二分查找算法

二分查找算法是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。

在生活中,我们可以将二分查找算法应用于许多场景,以提高搜索效率。

以下是一些例子:
1. 字典查找:当我们使用字典查找一个单词的定义时,通常会从中间的页码开始查找。

如果所查找的单词在中间页码之前,则在字典的前半部分查找;如果在中间页码之后,则在字典的后半部分查找。

这种查找方式就是应用了二分查找算法。

2. 电话簿搜索:在电话簿中查找一个联系人时,我们可以先大致估计联系人姓名所在的位置,然后根据估计的位置进行查找。

如果找到了联系人,则搜索成功;如果没有找到,则根据姓名首字母在电话簿中的位置,判断联系人可能在前面或后面的部分,然后相应地缩小搜索范围。

这也是二分查找的一种应用。

3. 有序数据库查询:在数据库管理中,当我们需要根据特定关键字查询数据时,如果数据库中的数据是有序的,我们可以使用二分查找算法来加快查询速度。

例如,在电子商务网站中根据价格排序的商品列表中查找特定价格的商品。

4. 软件更新:在软件更新过程中,有时我们需要根据特定条件(如版本号)在大量更新文件中查找对应的更新包。

通过使用二分查找算法,我们可以快速定位到所需的更新文件,从而提高更新效率。

5. 排序比赛:在某些排序比赛中,参赛者需要根据特定的规则对一系列数据进行排序。

在这种情况下,参赛者可以使用二分查找算法来确定自己的排名,从而节省时间并提高效率。

总之,二分查找算法在生活中的许多场景中都有应用,它可以帮助我们更快地找到所需的信息,提高工作和生活的效率。

二分法查找数值

二分法查找数值

二分法查找数值
二分法查找数值
二分法,也叫二分查找,是一种在有序数组中查找特定元素的算法。

其基本思想是每次取数组中间的值与目标值进行比较,然后根据比较结果舍弃一半的数据,直到找到目标值或者发现目标值不存在为止。

二分法查找数值的具体步骤如下:
1. 初始化左右指针,left=0,right=n-1。

(n为数组长度)
2. 当left小于等于right时,进行以下操作:
3. 取中间值middle=(left+right)/2。

4. 如果中间值等于目标值,返回目标值的位置。

5. 如果中间值大于目标值,说明目标值在middle的左侧,将right更新为middle-1。

6. 如果中间值小于目标值,说明目标值在middle的右侧,将left更
新为middle+1。

7. 如果循环结束还没有找到目标值,说明目标值不存在,返回-1。

二分法的时间复杂度为O(logN),是一种十分高效的查找算法,因此
在很多情况下都被广泛应用。

其中包括在数据量较大的有序数组中查
找特定元素,以及在游戏中对答案进行猜测等。

总之,二分法通过逐步缩小查找范围,可以快速高效地查找指定元素,是一种很实用的算法。

在实际使用时,需要注意的是数组必须是有序的,否则无法保证算法正确性。

同时,由于函数栈空间有限,在数据
量较大时需要注意是否会爆栈。

二分法 算法

二分法 算法

二分法算法二分法算法,也称为二分查找算法,是一种常用的查找算法。

它的基本思想是将已排序的数组分成两部分,然后通过比较目标值与数组中间元素的大小,来确定目标值可能存在的区域,然后再在这个区域内继续使用二分法查找。

这个过程不断重复,直到找到目标值或确定目标值不存在为止。

在开始之前,我们先来了解一下二分法算法的原理。

假设我们要在一个有序数组中查找目标值。

首先,我们取数组的中间元素,然后将目标值与中间元素进行比较。

如果目标值等于中间元素,那么就找到了目标值;如果目标值小于中间元素,那么目标值可能存在于数组的左半部分;如果目标值大于中间元素,那么目标值可能存在于数组的右半部分。

根据这个比较结果,我们可以将查找范围缩小一半,然后再在这个范围内继续使用二分法查找。

这个过程不断重复,直到找到目标值或确定目标值不存在为止。

二分法算法的时间复杂度是O(log n),其中n为数组的大小。

这是因为每次查找都将查找范围缩小一半,所以最多需要进行log n次查找。

相比于简单的线性查找算法,二分法算法的效率更高。

但是二分法算法有一个前提条件,就是数组必须是有序的。

如果数组无序,那么需要先对数组进行排序,然后再使用二分法算法进行查找。

下面我们通过一个具体的例子来说明二分法算法的应用。

假设有一个有序数组arr,长度为n,我们要查找目标值target。

首先,我们可以设置两个指针left和right,分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。

然后,我们计算出中间元素的索引mid,将中间元素与目标值进行比较。

如果中间元素等于目标值,那么就找到了目标值;如果中间元素大于目标值,那么目标值可能存在于数组的左半部分,我们将right指针更新为mid-1;如果中间元素小于目标值,那么目标值可能存在于数组的右半部分,我们将left指针更新为mid+1。

然后,我们继续在更新后的查找范围内使用二分法查找,直到找到目标值或确定目标值不存在为止。

二分法算法的应用场景有很多,比如在有序数组中查找目标值、在有序矩阵中查找目标值等。

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【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 <srcArray[middle]) {
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 }
}。

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