关于二分查找中的一些问题
Posted
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了关于二分查找中的一些问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
相信对于学习编程每一个同学来说,肯定都知道二分查找算法,并且写过相应的测试代码,那么我们先来说一下二分查找的的优缺点吧。
这大家都很清楚,优点呢就是二分查找是折半查找,每次查找都可以排除一半的数据,这应用在一个大数据量的查找中,效率是非常高的。当然了,缺点也很明显,就是二分查找的前提是,查找的数据一定是经过排序的,无论是升序还是降序,这会打乱原先的数据的位置。所以在实际情况中,还请大家仔细考虑,是否需要进行二分查找。
话不多说,我们直接上代码。
public class Main{ public static int getPos(int[] A, int n, int val) { return indexOf(A,val,n); } public static int indexOf(int[] a,int val,int n){ int low=0; int high = n-1; while(low < high) { int middle = (low+high)/2; if(val > a[middle]) { low=middle+1; }else if (val == a[middle]) { //若查找到,直接返回元素的索引 return middle; } else { high=middle-1; } } //未找到,返回-1 return -1; } public static void main(String[] args) { int[] a={1,4,7,9,15}; //数组必须是经过排序的 int n=a.length; int val=1; System.out.println(getPos(a, n, val)); } }
相信大家对这种二分查找应该很熟悉,当然输出结果为0.
现在我们来考虑另外一种情况,就是元素不是递增或者递减的,而是非递增或者非递减的情况,什么意思呢,就是说数组中包含相同的元素,这种情况下我们想的是返回元素第一次在数组中出现的位置,那么结果是这样吗?让我们测试一下。
修改数组元素为[1,3,3,4,5],查找元素为3的索引
结果为:。结果并不和我们想的一样,首先我们来分析一下原因。折半查找首先会从中间元素开始查找,寻找特定的元素,所以靠近中间位置的元素首先会被找出来。所以现在看来,出现这个问题也不是很意外了,那我们应该怎么解决呢。
解决思路如下:当寻找出我们要的那个元素之后,应该继续向索引小的一方继续查找,若存在和当前值相等的元素,则返回索引值小的元素,若不存在,直接将当前索引值返回即可。思路很简单,关键在于代码实现。那么接下来,我们看代码。
public class Test6 { public static int getPos(int[] A, int n, int val) { return indexOf(A,val,n); } public static int indexOf(int[] a,int val,int n){ int low=0; int high = n-1; while(low < high) { int middle = (low+high)/2; if(val > a[middle]) { low=middle+1; }else if (val == a[middle]) { //主要就是改进这段代码 int temp=middle; //先判断索引值的目的是防止数组越界异常 while(temp > 0 && a[--temp] == val) { middle--; } return middle; } else { high=middle-1; } } //未找到,直接返回-1 return -1; } public static void main(String[] args) { int[] a={1,3,3,4,5}; //数组必须是经过排序的 System.out.println("数组元素为:[1,3,3,4,5]"); int n=a.length; int val=3; System.out.println("元素3的索引值:"+getPos(a, n, val)); } } 运行结果为: 数组元素为:[1,3,3,4,5] 元素3的索引值:1
代码底部有运行结果,可以看出这个结果才是我们想要的。以上就是我关于二分查找的一些总结,希望对你们有帮助。
通过这个例子,我们可以总结出:解决问题的时候,一定要考虑清楚所有的细节,也是出现相等元素只是一个小问题,但就是这种小问题,有可能会困扰到我们,所以说一些细枝末节我们才不能放过。
以上是关于关于二分查找中的一些问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章