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二分查找(英语:binary search),也叫折半查找(英语:half-interval search),是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。所以,二分查找的前提是数组必须是有序的。
时间复杂度、空间复杂度请参照下图(图片来自wikipedia):
二分查找只适用顺序存储结构。为保持表的有序性,在顺序结构里插入和删除都必须移动大量的结点。因此,二分查找特别适用于那种一经建立就很少改动、而又经常需要查找的线性表。
对那些查找少而又经常需要改动的线性表,可采用链表作存储结构,进行顺序查找。链表上无法实现二分查找(更准确的说链表上使用二分查找得不偿失)。
二分查找的基本思想是:
因此,从初始的查找区间R[0..n-1]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target的结点,或者直至当前的查找区间为空(high<low,即查找失败)时为止。
算法基于C#编写,有简单和泛型两种实现,每种实现又分递归版本、While循环版本。实际运用时,推荐使用While循环版本的二分查找。
算法代码如下:
//此算法假定数组已排序;如果不是这样,则结果将不正确。
class BinarySearch
{
//不要使用mid = (high + low) / 2,可能会导致运算溢出
#region 简单
// 递归版本
public static int Recursive(int[] ary, int target)
{
return Recursive(ary, 0, ary.Length-1, target);
}
static int Recursive(int[] ary, int low, int high, int target)
{
if (high < low) return -1;
int mid = low + ((high - low) >> 1);
if (ary[mid] == target) return mid;
if (ary[mid] > target)
{
return Recursive(ary, low, mid-1, target);
}
else
{
return Recursive(ary, mid + 1, high, target);
}
}
//While循环版本
public static int WhileLoop(int[] ary, int target)
{
int low = 0;
int high = ary.Length - 1;
while (low <= high)
{
int mid = low + ((high - low) >> 1);
if (ary[mid] == target) return mid;
if (ary[mid] > target)
{
high = mid - 1;
}
else
{
low = mid + 1;
}
}
return -1;
}
#endregion
#region 泛型
// 递归版本
public static int RecursiveT<T>(T[] ary, T target) where T : IComparable
{
return RecursiveT(ary, 0, ary.Length - 1, target);
}
static int RecursiveT<T>(T[] ary, int low, int high, T target) where T : IComparable
{
if (high < low) return -1;
int mid = low + ((high - low) >> 1);
int cr = Comparer.Default.Compare(ary[mid], target);
if(cr==0)return mid;
if (cr > 0)
{
return RecursiveT(ary, low, mid - 1, target);
}
else
{
return RecursiveT(ary, mid + 1, high, target);
}
}
//While循环版本
public static int WhileLoopT<T>(T[] ary, T target) where T : IComparable
{
int low = 0;
int high = ary.Length - 1;
while (low <= high)
{
int mid = low + ((high - low) >> 1);
int cr = Comparer.Default.Compare(ary[mid], target);
if (cr == 0) return mid;
if (cr>0)
{
high = mid - 1;
}
else
{
low = mid + 1;
}
}
return -1;
}
//默认情况下推荐使用While循环版本
public static int DefaultT<T>(T[] ary, T target) where T : IComparable
{
return WhileLoopT(ary, target);
}
#endregion
}
测试代码如下:
//数组必须有序
//此处用升序递增的整数数组是为了便于检查结果
int[] ary = new int[] { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 };
long[] aryT = new long[] { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 };
int target = 8;
int r = BinarySearch.Recursive(ary, target);
int w = BinarySearch.WhileLoop(ary, target);
int rT = BinarySearch.RecursiveT(ary, target);
int wT = BinarySearch.WhileLoopT(ary, target);
Console.WriteLine("r={0} w={1} rT={2} wT={3}", r, w, rT, wT);
在集合中找到一个大于(小于)目标数t的数x,使得集合中的任意数要么大于(小于)等于x,要么小于(大于)等于t。
举例来说:给予数组和目标数
int array = {2, 3, 5, 7, 11, 13, 17};
int target = 7;
那么上界值应该是11,因为它“刚刚好”大于7;下界值则是5,因为它“刚刚好”小于7。
该问题不能直接使用二分查找的实现代码解决,需要对代码做一些修改,但解题思路还是二分查找。
实现代码如下:
//用二分查找法找寻上界
static int BSearchUpperBound(int[] ary, int target)
{
int low = 0;
int high = ary.Length - 1;
while (low <= high)
{
int mid = low + ((high - low) >> 1);
if (high == low)
{
if (ary[mid] > target) return mid;
else return -1;
}
if (ary[mid] > target)
{
//当前找到的数大于目标数时,它可能就是我们要找的数,所以需要保留这个索引
high = mid ;
}
else
{
//当前找到的数小于等于目标数时继续向上取区间
low = mid + 1;
}
}
return -1;
}
//用二分查找法找寻下界
static int BSearchLowerBound(int[] ary, int target)
{
int low = 0;
int high = ary.Length - 1;
while (low <= high)
{
//取中间索引时使用向上取整,否则low无法往上爬到下界值
int mid = low + ((high - low + 1) >> 1);
if (high == low)
{
if (ary[mid] < target) return mid;
else return -1;
}
if (ary[mid] >= target)
{
//当前找到的数大于等于目标数时继续向下取区间
high = mid-1;
}
else
{
//当前找到的数小于目标数时,它可能就是我们要找的数,所以需要保留这个索引
low = mid;
}
}
return -1;
}
测试代码如下:
//寻找边界值
int[] array =new int[]{ 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17 };
int target =6;
//用二分查找法找寻上届
int up = BSearchUpperBound(array, target);
int lo=BSearchLowerBound(array, target);
二分搜索(Binary_Search)——简书
binary search——百度百科
BinarySearch——.NET源码
二分查找BinarySearch原理分析、判定树、及其变种——CSDN
二分查找法的实现和应用汇总——CSDN
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原文地址:https://www.cnblogs.com/timefiles/p/BinarySearch.html