二分查找的递归与非递归实现 实际上，简单的二分查找并不难写，注意我这里的“简单”二字。下一节，我们会讲到二分查找的变体问题，那才是真正烧脑的。今天，我们来看如何来写最简单的二分查找。...不过，并不是什么情况下都可以用二分查找，它的应用场景是有很大局限性的。那什么情况下适合用二分查找，什么情况下不适合呢？ 首先，二分查找依赖的是顺序表结构，简单点说就是数组。...其次，二分查找针对的是有序数据。 再次，数据量太小不适合二分查找。 最后，数据量太大也不适合二分查找。 解答开篇 二分查找的理论知识你应该已经掌握了。...四种常见的二分查找变形问题 上面介绍的二分查找是最简单的一种，即有序数据集合中不存在重复的数据，我们在其中查找值等于某个给定值的数据。...实际上，求“值等于给定值”的二分查找确实不怎么会被用到，二分查找更适合用在“近似”查找问题，在这类问题上，二分查找的优势更加明显。
折半查找基本要求：待查找数组必须是有序的（以下代码是基于递增有序） /** * 折半查找 * @param a 给定数组 * @param low * @param high...* @param k 需要查找的数字 * @return */ public static int bSearch(int[] a, int low, int high, int k){...high)/2; // 取表中间位置 if(a[mid]==k){ return mid; }else if(a[mid]>k){ // 说明需要在a[low...mid-1] 中查找...， 即左边查找 high = mid-1; } else{ // 说明需要在a[mid+1...high] 中查找， 即右边查找 low = mid +1; } }...{1, 2, 3, 4, 5}; System.out.println(bSearch(a, 0, a.length-1, 5)); } 输出结果： 4 时间复杂度：O(logn) 平均查找长度
} } 当中间值大于目标值时，最大角标移动到中间角标-1位置 当中间值小于目标值时，最小角标移动到中间角标+1位置 中间角标继续二分...keySearch(arr,7));//索引:3 System.out.println("索引:"+helfSearch(arr,7));//索引:3 } /** * 二分查找...keySearch($arr,7);//索引:3 echo "索引:".ArrayDemo::helfSearch($arr,7);//索引:3 } /** * 二分查找
定义mid = (low+high) / 2,即顺序表的中间位置，然后用所查找的值与mid所在位置处的值比较，由于列表有序，若所查找的值比mid小，则只需在表的前半部分查找，否则只需在表的后半部分查找（...若第一次比较就发现两值相等则直接返回当前值所在的位置），以此类推，直至查找到所寻找的值或确定所查找的值不在该列表内为止（即查找失败）。...有序数组中没有重复元素的情况下 #include using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test...我们只需对else语句略作修改 #include using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test...递归方法实现 #include using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test(int arr
Don’t say much, just go to the code. package org.bood.tree; /** * 二分查找树 * ps：如果 data[0] 等于一组数据中最小的,那么就会增加查找的时间复杂度...{ this.data = data; this.left = null; this.rigth = null; } // 二分查找
description: * @author: Jay * @create: 2020-09-21 19:17 **/ public class TwoSearch { /** * 不使用递归的二分查找...position = commonBinarySearch(arr, key); if (position == -1) { System.out.println("查找的是...; } else { System.out.println("查找的是" + key + ",找到位置为：" + position); }
nums 中并且下标为 4 示例 2: 输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2 输出: -1 解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1 题目解析 题目为二分查找...，很显然，需用二分查找法实现 二分法的详解请参考我的另一个刷算法解答，这里不一一解释了 如果 nums[i]=target，则下标 ii 即为要寻找的下标； 如果 nums[i]>target，则 target...地址：二分查找 代码实现 class Solution { public int search(int[] nums, int target) { //定义左右指针
微信公众号：Vegout 如有问题或建议，请公众号留言 二分查找 数据是海量的，从中提取有价值的信息是必要的，提取的过程也就是查找的过程。...简单粗暴就是顺序查找，任何东西我一个一个来，不管你是有序无序，对我来说都一样。跟今天咱们所说的二分查找相比，顺序查找是低效的，二分查找可以更快的查找出结果。...但同时，二分查找也是有开销的，如果说我们在一个数组中查找一个元素，那么二分查找要求这个数组是有序的。构建这个有序的数组就是相对于顺序查找多出来的开销。...假设我们有这么一个有序数组{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,16,35,67,77,778}，如果想要查找16所在位置，二分查找的思想就是先将这个数组一分为二，找到中间元素，进行比较，如果大于中间元素...与顺序查找相比，二分查找确实是可以更快的查找出结果，但也正如前文所说，在构建这个有序数组上存在着一定的开销，也就是我们的插入动作有些缓慢，为了在保持高效二分查找的同时，也保证插入的高效性，也就需要一个新的数据结构
二分查找又称折半查找（Binary Search），是一种效率较高的查找方法。 前提 线性表采用顺序存储结构，线性表中的元素是有序排列的。...基本思路 假设线性表中的元素是按升序排列的，先将待查找的区间分成两部分，即[low, mid) 和 (mid, high] ，查找过程从线性表的中间元素开始，如果中间元素恰好是要查找的元素，则结束查找；...如果中间元素大于要查找的元素，则在前半区间 [low, mid) 中查找；否则就在后半区间(mid, high] 中查找；而且跟开始一样先从中间元素开始比较，直到找到要查找的元素或者线性表中不存在该元素...（查找区间最后为空）。...二分查找模板 非递归版本 int binarySearch(int* nums, int numsSize, int target) { if (nums == NULL || numsSize
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。...C++源代码： 1 // 二分查找.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...2 // 3 4 #include "stdafx.h" 5 #include 6 using namespace std; 7 /****二分查找函数，长度为length...的数组a中查找num，如果查找成功返回下标，否则返回0**/ 8 int binsearch(int *a,int length,int num) 9 { 10 int small=0; 11
二分查找算法 1.1. 准备 1.2. 非递归实现 1.3....递归实现 二分查找算法 对一个有序数组的查找 准备 使用冒泡排序算法对数组排序 12345678910111213 //冒泡排序 , 从小到大public void bubbleSort(Integer...array[j-1]=t; } } }} 非递归实现 传入的数组是一个从小到大的数组 123456789101112131415161718192021222324252627 /** * 二分查找算法...* @param array 数组，必须是从小到大有序的 * @param key 查找的关键字 * @return 如果成功查找到，那么返回索引，否则返回-1 */ public Integer...-1; //没有找到，返回-1 } 递归实现 12345678910111213141516171819202122 /** * 递归的二分查找 * @param array 从小到大的有序数组
/* 功能：二分查找 日期：2013-05-16 */ #include #include #include #define LEN
二分查找算法 二分查找的基本思想: 将 n 个元素分成大致相等的两部分，取 a[n/2] 与 x(查找目标值) 做比较，如果x == a[n/2] ,则找到 x,算法中止；否则，如果x < a[n/2...使用二分查找算法的前提：待查找序列是有序的 时间复杂度分析 由算法核心思想可知：每次对比都将下一步的比对范围缩小一半。...每次比对后剩余数据项如下表: image.png 最好情况 即要找的元素正好在初始查找序列的中间一次比较出结果，时间复杂度为 O(1) 。...查找成功有多少种情况？查找失败有多少种情况？ 为比较次数。
a1=[1,3,4,8,12] def search(a,x): l,r=0,len(a) while l<r: mid=(l+...
算法是基础，小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家，这是第5篇《二分查找》，非常赞！希望对大家有帮助，大家会喜欢！...前面系列文章： 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础：优先队列 二分查找，就和他的名字一样，把一个数组找到他的中间的值和我想要找的值，进行对比，这个时候可以分为三种情况...缺陷：数组必须有序的 应用： 用二分查找法找寻边界值 之前的都是在数组中找到一个数要与目标相等，如果不存在则返回-1。...我们也可以用二分查找法找寻边界值，也就是说在有序数组中找到“正好大于（小于）目标数”的那个数。...用二分查找法找寻区域 之前我们使用二分查找法时，都是基于数组中的元素各不相同。假如存在重复数据，而数组依然有序，那么我们还是可以用二分查找法判别目标数是否存在。
本文对二分查找相关题目做一个总结。 题目列表： 1....给定一个有序（非降序）数组A，求任意一个i使得A[i]等于target，不存在则返回-1 这个是最原始的二分查找题目，利用数组的有序特性，拆半查找，使得查找时间复杂度为O(logN)。...这里可能会有人想先直接用原始的二分查找，如果不存在直接返回-1，如果存在，然后再顺序找到这个等于target值区间的最左位置，这样的话，最坏情况下的复杂度就是O（n）了，没有完全发挥出二分查找的优势。...这个题目出现了两个数组，有序的，不管怎样我们就应该首先考虑二分查找是否可行。若使用顺序查找，时间复杂度最低为O(k)，就是类似归并排序中的归并过程。使用用二分查找时间复杂度为O(logM+logN)。...二分查找的具体实现过程请参考实现代码与注释。
概要 二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。...案例 1 请对一个有序数组进行二分查找{1，8，10，89，1000，1234}，输入一个数看看该数组是否存在次数，并且求出下标，如果没有就提示“没有这个数”。...mind的右边，因此需要递归的向右查找 2.2 findval < arr[mid],说明你要查找的数在mind的左边，因此需要递归的向左查找 2.3 findval == arr[mid] 说明找到，...递归完整个数组，仍然没有找到findval ，也需要结束递归当left > right 就需要退出 代码 internal class BinarySearch { //二分查找算法...思路 本例是二分查找算法 1.在找到mid值，不要马上返回 2.向mid索引值的左边扫描，将所有满足1000的元素的下标加入到一个集合中 3.向mid索引值的右边扫描，将所有满足1000的元素的下标加入到一个集合中
二分查找的前提是数据一定要有序，否则一切皆为空谈。通过有序的一段数据使用二分查找较常规遍历查找算法速度要快一些。其中二分查找发有两种实现，一种为常规while循环，另外一种为递归。...若相等，则查找成功。否则利用中间位置将集合分成两个子集。 若中间元素大于目标元素，则在左子集中查找，否则在右子集中查找。 重复以上操作，直至找到要查找的元素，或是直到子集不存在查找的数据。...include #include int binarySearch(int *data, int low, int high, int find) { // 循环进行查找.../ 2; // 判断除2后的下标所对应的数据是否就是我们找的数据 // 如果是则直接返回 if (data[mid] == find) return mid; // 否则判断该下标对应的数据是否大于查找的数据...%d 的值是我们需要的数据 %d：\n”, find, arr[find]); system(“pause”); return 0; } 下图是根据以上代码制作的二分查找法的示例图，可参考学习：
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面试官：写个二分热热身 我心想：不用热身，热的手已经出汗了 二分查找有着查找速度快，平均性能好等优点，但必须要求待查表为有序表，且插入删除困难，面试比较常考，今天我们具体看一下二分 二分查找思想 前情回顾...这次查找区间变小了，同时也查找到了，一共就用了两次 慧子 谦子听了之后不得不佩服 慧子的思想非常好，这就是今天想给你说的二分查找 那如果查12呢？...,二分m次后规模为n/2^m,若二分m次后跳出循环，则m就是循环的次数（不管查找是否成功） ?...“ 下来分析最坏情况，也就是查找不到 ” 前提：查找不到元素 假设你二分m次后剩下一个元素，那么此时规模为1,同时二分m次后规模变为n/2^m，则：n/2^m = 1, 解出 m = lg(n)，此时再循环一次...，查找不到，跳出循环，所以说最多有 m+1 次循环（二分m次未跳出循环，还要二分一次），也就是查找一个元素最多需要m+1次，即lg(n)+1次比较，故二分的最坏时间复杂度为O(n) = lg(n) “
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