标签:二分查找 时间复杂度 就会 问题 函数 方向 i++ 不难 大小
第二章实践报告
二分查找 实践题目
输入n值(1<=n<=1000)、n个非降序排列的整数以及要查找的数x,使用二分查找算法查找x,输出x所在的下标(0~n-1)及比较次数。若x不存在,输出-1和比较次数。
问题描述
输入格式:
输入共三行: 第一行是n值; 第二行是n个整数; 第三行是x值。
输出格式:
输出x所在的下标(0~n-1)及比较次数。若x不存在,输出-1和比较次数。
输入样例:
4
1 2 3 4
1
输出样例:
0
2
算法描述
本题是典型的二分查找,用了分治法的思想,每次递归的时候搜索范围就会减为原来的一半,并判断与mid值的大小关系,实现查找的计数,若查找到了便返回下标,若查找不到将返回-1。
算法时间及空间复杂度分析
:每次二分会使查找范围减小一半
:,使查找范围减小到1至多要log(N)次,所以时间复杂度是O(logn)。
心得体会(对本次实践收获及疑惑进行总结)
这道题目是二分查找法,难度较低,在实现本题目时用到的也是第二章所强调的分治法,在实现上并不难解决,在课堂上也很快地完成了但在实现上在查找次数计算上num的值一直为0,这也是我们结对编程当时不能理解的一点,当时我们的输出是cout<<调用函数<<numm,然后之后才发现cout的时候运算方向是从右到左,所以num并没有在调用函数运行后输出,而是输出的是一个初始值,以后也会吸取教训,多注意细节,后分开输出便解决了这个bug。
代码:
#include<iostream>
using namespace std;
int n;
int a[10000];
int x;
int num=0;
int erfen(int a[10000], int x, int left, int right){
if(left<right){
int mid = (left+right) / 2;
if(x<a[mid]){
num++;
return erfen(a,x,left,mid-1);
}
else if(x>a[mid]){
num++;
return erfen(a,x,mid+1,right);
}
else if(x==a[mid]){
num++;
return mid;
}
}
else{
if(x==a[left]){
num++;
return left;
}
else{
num++;
return -1;
}
}
}
int main(){
cin>>n;
for(int i=0;i<n;i++){
cin>>a[i];
}
cin>>x;
cout<<erfen(a,x,0,n-1)<<endl;
cout<<num;
return 0;
}
标签:二分查找 时间复杂度 就会 问题 函数 方向 i++ 不难 大小
原文地址:https://www.cnblogs.com/pppeng/p/9787458.html