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[数据结构] 二分查找 (四种写法)

时间:2023-02-05 15:56:46浏览次数:57  
标签:二分 right target int mid 查找 数据结构 写法 left

二分查找

二分查找

二分查找(Binary Search)也叫作折半查找,前提是查找的顺序结构是有序的,我们一般在数组上进行二分查找。
二分查找就好像猜数字大小游戏一样。假设要数字目标值属于 [1, 1000] 范围内,当我们猜的数字小于这个目标值时("Too low"),我们需要往大去猜;反之大于这个目标值时("Too high"),我们需要往小去猜。当然这里猜的方式并不是盲目的,我们每次都取中间值去猜,每猜一次可以缩小当前一半的范围,这样可以大大提高效率。二分查找本质上也是这样的过程,时间复杂度为 O(logn) ,在较大数据情况下相比线性查找要快非常多。

我们定义一个左指针 left 标记当前查找区间的左边界,一个右指针 right 标记当前查找范围的右边界。每次取 mid 来判断当前取的值是否等于目标值 target。如果等于 target 就直接返回 mid ;如果小于目标值 target ,那么将左边界变为 mid + 1,缩小区间范围继续在 [mid + 1, right] 范围内进行二分查找,如果大于目标值 target ,那么将右边界变为 mid - 1,缩小区间范围继续在 [left, mid - 1] 范围内进行二分查找。

假如最后出现了 left > right 的情况,说明区间范围大小缩小到 0 都无法找到该目标值,那么很明显数组中不存在这个目标值 target,此时退出循环,返回 -1

二分查找图解

(1)

(2)

(3)

二分查找代码

//二分查找
int BinarySearch(vector<int> &v, int target){
    int left = 0, right = v.size() - 1;
    while(left <= right){
        int mid = (left + right) >> 1;
        if(v[mid] == target)
            return mid;
        if(v[mid] < target)
            left = mid + 1;
        else
            right = mid - 1;
    }
    return -1;
}


二分查找 递归

上面二分查找也可以写成递归的形式。大致步骤为:
(1)当前层 mid 位置元素等于目标值 target,直接 return mid
(2)如果小于目标值,递归搜索 [mid + 1, right] 范围;
(3)如果大于目标值,递归搜索 [left, mid - 1] 范围。

//二分查找法递归写法
int BinarySearchRec(vector<int> &a, int left, int right, int target) {
    int mid = (left + right) >> 1;
    if(left <= right){
        if(a[mid] == target)
            return mid;
        if(a[mid] < target)
            return BinarySearchRec(a, mid + 1, right, target);
        else
            return BinarySearchRec(a, left, mid - 1, target);
    }
    return -1;
}


二分查找 元素起始位置

查找等于目标值的第一个位置

数组中可能存在连续的多个位置元素都等于目标值 target ,当我们要查找第一个出现的位置,我们需要保证查找到位置的左边所有元素都满足小于 target,右边所有元素都满足大于等于 target

当出现 a[mid] < target 时,说明我们要查找的位置一定在 [mid + 1, right] 范围内,当然也可以写成 (mid, right] ;当出现 a[mid] >= target 时,说明要查找的位置有可能是当前的 mid,也有可能是当前 mid 左边的某个位置,所以此时要查找的位置一定在 [left, mid] 范围内。

因此,当 a[mid] < target,将 left = mid + 1 ;当 a[mid] >= target,将 right = mid
当最后 left == right 即两个指针相遇时退出循环,最后要判断一下相遇位置处的元素是否等于目标值 target。如果等于目标值,就返回 left 或者 right,如果不等于目标值,说明不存在该元素,那么就返回 -1

查找等于目标值起始位置图解

(1)

(2)

(3)

(4)

查找等于目标值起始位置代码

int BinarySearchfirst(vector<int> &v, int target){
    int left = 0, right = v.size() - 1;
    while(left < right){
        int mid = (left + right) >> 1;
        if(v[mid] < target)
            left = mid + 1;
        else
            right = mid;
    }
    return v[left] == target ? left : -1;
}



二分查找 元素终止位置

查找等于目标值的最后一个位置

当我们要查找最后一个出现的位置,我们需要保证查找到位置的左边所有元素都满足小于等于 target,右边所有元素都满足大于 target

当出现 a[mid] > target 时,说明我们要查找的位置一定在 [left, mid - 1] 范围内,当然也可以写成 [left, mid) ;当出现 a[mid] <= target 时,说明要查找的位置有可能是当前的 mid,也有可能是当前 mid 右边的某个位置,所以此时要查找的位置一定在 [mid, right] 范围内。

因此,当 a[mid] > target,将 right = mid - 1 ;当 a[mid] <= target,将 left = mid
当最后 left == right 即两个指针相遇时退出循环,最后要判断一下相遇位置处的元素是否等于目标值 target。如果等于目标值,就返回 left 或者 right,如果不等于目标值,说明不存在该元素,那么就返回 -1

但是要注意的是,在这里取 mid 时,我们不能和之前一样取 (left + right) >> 1,而要采取 (left + right + 1) >> 1 的形式。我们可以假设只有数组两个元素,两个元素都等于目标值,显然此时我们要找的最后一个位置为下标1。我们模拟一下,初始情况下 left 为 0,right 为 1,如果采用 (left + right) >> 1,那么此时的 mid 就等于 0,这个时候出现了 left 依旧等于之前 left 的情况,那么显然这个时候区间无法进行缩小,left 会一直等于 0,这个时候就陷入死循环了。

我们仔细看一下,当前这种情况的特点是 left + 1 == right,那么我们取 mid 时:
mid = (left + right) >> 1 = (2 * left + 1) >> 1 = left,很明显left 会一直等于 mid
如果我们能够让 left 在这种 left + 1 == right 情况下使得 left 取到 right 即往后一位,那么我们的区间范围就得以缩小,也不会陷入死循环。所以我们采用 (left + right + 1) >> 1mid,问题就得以解决了。此时:
mid = (left + right + 1) >> 1 = (2 * left + 2) >> 1 = left + 1 = right,可以看出 left 往后了一位。

归根究底还是因为整形数据除 2 会自动进行向下取整的问题,进行 +1 操作后向上取整就可以解决这个问题。

查找等于目标值终止位置图解(取mid向上取整)

(1)

(2)

(3)

(4)

查找等于目标值终止位置图解(取mid向下取整)*

(1)

(2)

(3)

(4)

查找等于目标值终止位置代码

int BinarySearchlast(vector<int> &v, int target){
    int left = 0, right = v.size() - 1;
    while(left < right){
        int mid = (left + right + 1) >> 1;
        if(v[mid] > target)
            right = mid - 1;
        else
            left = mid;
    }
    return v[left] == target ? left : -1;
}


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完整程序

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;

//二分查找
int BinarySearch(vector<int> &v, int target){
    int left = 0, right = v.size() - 1;
    while(left <= right){
        int mid = (left + right) >> 1;
        if(v[mid] == target)
            return mid;
        if(v[mid] < target)
            left = mid + 1;
        else
            right = mid - 1;
    }
    return -1;
}

//二分查找法递归写法
int BinarySearchRec(vector<int> &a, int left, int right, int target) {
    int mid = (left + right) >> 1;
    if(left <= right){
        if(a[mid] == target)
            return mid;
        if(a[mid] < target)
            return BinarySearchRec(a, mid + 1, right, target);
        else
            return BinarySearchRec(a, left, mid - 1, target);
    }
    return -1;
}

//查找元素起始位置
int BinarySearchfirst(vector<int> &v, int target){
    int left = 0, right = v.size() - 1;
    while(left < right){
        int mid = (left + right) >> 1;
        if(v[mid] < target)
            left = mid + 1;
        else
            right = mid;
    }
    return v[left] == target ? left : -1;
}

//查找元素终止位置
int BinarySearchlast(vector<int> &v, int target){
    int left = 0, right = v.size() - 1;
    while(left < right){
        int mid = (left + right + 1) >> 1;
        if(v[mid] > target)
            right = mid - 1;
        else
            left = mid;
    }
    return v[left] == target ? left : -1;
}

int main(){
    vector<int> v = {7,7,7,7};
    cout<<BinarySearchFirst(v, 7)<<endl;
    cout<<BinarySearchLast(v, 7)<<endl;
    cout<<BinarySearchRec(v, 0, v.size() - 1, 7)<<endl;
    cout<<BinarySearch(v, 7)<<endl;
}

标签:二分,right,target,int,mid,查找,数据结构,写法,left
From: https://www.cnblogs.com/MAKISE004/p/17093253.html

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