算法 | 这样分析二分查找算法 更简单。

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编者荐语:

大家好,我是你们的朋友 朋哥。

二分查找

我一直 都认为 算法 很简单  当然包括二分查找也很简单,但事实真的如此吗?二分查找真的很简单吗?其实并不简单。看看 Knuth 大佬(发明 KMP 算法的那位)怎么说的:

Although the basic idea of binary search is comparatively straightforward, the details can be surprisingly tricky...

这句话可以这样理解:思路很简单,细节是魔鬼。

其实我们在看一个算法题的时候记起来很简单,真正使用的时候却不是这么简单的。

最起码使用场景和具体需求理解起来还是比较吃力的。


简介

基本思想:又叫折半查找,要求待查找的序列有序,是一种快速查找算法,时间复杂度为 O(logn),要求数据集为一个有序数据集。

使用

应用场景:一般用于查找数组元素,并且数组在查找之前必须已经排好序(一般是升序)。

最常用的二分查找场景:寻找一个数、寻找左侧边界、寻找右侧边界。

步骤

1、取中间位置的值与待查关键字比较,如果中间位置的值比待查关键字大,则在前半部分循环这个查找的过程,

2、如果中间位置的值比待查关键字小,则在后半部分循环这个查找的过程。

3、直到查找到了为止,否则序列中没有待查的关键字。

代码示例:

这个场景是最简单的,可能也是大家最熟悉的,即搜索一个数,如果存在,返回其索引,否则返回 -1。

public static int biSearch(int []array,int a){
    int lo=0;//左
    int hi=array.length-1; //右
    int mid;
    while(lo<=hi){
        mid=(lo+hi)/2;//中间位置
        if(array[mid]==a){
            return mid+1;
        }else if(array[mid]<a){ //向右查找
            lo=mid+1;
        }else//向左查找
            hi=mid-1;
        } 
  }
    return -1;
}

这里会有一个疑问:为什么 while 循环的条件中是 <=,而不是 < ?

因为初始化 right 的赋值是 array.length-1,即最后一个元素的索引,而不是 array.length

这二者可能出现在不同功能的二分查找中,区别是:前者相当于两端都闭区间 [left, right],后者相当于左闭右开区间 [left, right),因为索引大小为 array.length 是越界的。

我们这个算法中使用的是 [left, right] 两端都闭的区间。这个区间就是每次进行搜索的区间,称为「搜索区间」(search space)。


最后总结

因为我们初始化 right = array.length-1
所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right]
所以决定了 while ((lo<=hi)
同时也决定了 left = mid+1 和 right = mid-1

因为我们只需找到一个 target 的索引即可
所以当 array[mid] == target 时可以立即返回



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