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算法第二章上机实践报告

时间:2019-09-22 15:19:50      阅读:87      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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实践题目:
7-2 改写二分搜索算法 (20 分)
 

题目来源:《计算机算法设计与分析》,王晓东

设a[0:n-1]是已排好序的数组,请改写二分搜索算法,使得当x不在数组中时,返回小于x的最大元素位置i和大于x的最小元素位置j。当搜索元素在数组中时,i和j相同,均为x在数组中的位置。

输入格式:

输入有两行:

第一行是n值和x值; 第二行是n个不相同的整数组成的非降序序列,每个整数之间以空格分隔。

输出格式:

输出小于x的最大元素的最大下标i和大于x的最小元素的最小下标j。当搜索元素在数组中时,i和j相同。 提示:若x小于全部数值,则输出:-1 0 若x大于全部数值,则输出:n-1的值 n的值

输入样例:

在这里给出一组输入。例如:

6 5
2 4 6 8 10 12

输出样例:

在这里给出相应的输出。例如:1 2


问题描述:
以二分搜索算法为基础改写一个算法,使能求出所搜索的数x能搜索到输出所得位置,搜索不到时分三种情况:
一是x在数组范围中时 输出小于x的最大元素位置i和大于x的最小元素位置j。
二是x小于数组范围所有数 输出 -1 0
三是x大于数组范围所有数 输出 n-1 n
算法描述:
二分搜索的变形
int binarySearch(int a[], int x, int n, int &i , int &j)
{
    int left = 0;
    int right = n - 1;
    int m,p;
    while (left <= right)
    {
        int middle = (left + right) / 2;
        m=middle;
        if (x == a[middle])
        {   i=middle;
            j=i;
            return  i;
            
        }
        else if (x > a[middle])
        {
            left = middle + 1;
        }
        else if(x < a[middle])
        {
            right = middle - 1;
        }
        else
        p=-1;
        
    }
    if(p==-1)
    {
        if(x>a[0] && x<a[n-1])  
        {
            if(x>a[m])
            {
                i=m;
                j=m+1;
            }
            else if (x<a[m])
            {
                    i=m-1;
                    j=m;
            }
            else
            {
                    i=m;
                    j=m;
            }
        }
        else if(x<a[0])
        {
            i=-1;
            j=0;
        }
        else
        {
            i=n-1;
            j=n;
        }
}
}
跟题意大致相同的写代码。稍微注意一下找不到时x与最后一次mid值的相对大小即可。
算法时间度及空间复杂度分析
 二分查找的时间度是O(log n)虽然是变形但没有质的变化 所以也是O(log n)
空间复杂度
用了i j m p 四个临时变量 但没有引用数组等较大空间等 因此空间复杂度应是O(1)
心得体会
 一开始自己感觉二分查找很简单于是就直接开始敲,结果发现最后运行不了,才知道
二分查找有很多细节比如判断条件有了if(a==mid)就没有必要下面写if(a<=mid),每次
查找次数增加1就没有必要每个部分都写k++。以及灵活运用临时变量将while循环中的mid取出
到循环外使用。代码规范的重要性,我以为C++的缩进可以像python一样严格于是省略{}符号结果
发现运行结果有问题,将{}一加就运行正确了。


算法第二章上机实践报告

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原文地址:https://www.cnblogs.com/thebest/p/11567254.html

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