查找算法——二分查找

简介: 查找算法——二分查找

一、算法介绍


1.算法思想


二分查找也称折半查找,是一种效率比较高的查找算法,但是运用前提是查找的序列已经有序。其核心思想就是利用序列有序的特点,每次对序列中间元素进行比较,判断其与待查找元素的大小关系,来确定待查找元素是否是当前元素,或是在当前元素的左半部分还是右半部分,从而每次比较都能够淘汰一半的元素,缩小查找区间,所以其拥有较高的查找效率。


2.算法流程


示例:给定序列{1,2,3,4,5,6,7,8,9},查找元素3。


image.png


每次比较后,若没有查找到待查找元素,都需要根据比较结果改变查找区间一侧边界,然后更新mid的位置,再进行下一次查找。


二、算法实现


1.代码实现


#include<iostream>
using namespace std;
//成功:返回下标  失败:返回-1
int BinarySearch(int* arr, int size, int key) {//二分查找  
  int left = 0;
  int right = size - 1;
  while (left <= right) {//注意等于时,也需要比较
  int mid = (left + right) / 2;
  if (arr[mid] < key) {
    left = mid + 1;
  }
  else if (arr[mid] > key) {
    right = mid - 1;
  }
  else {//查找成功
    return mid;
  }
  }
  return -1;//查找失败
}
void Test() {
  int arr[] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9 };
  int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
  int key;
  cout << "请输入待查找元素:";
  cin >> key;
  int index = BinarySearch(arr, size, key);
  if (index == -1) {
  cout << endl << "没有待查找元素!" << endl;
  }
  else {
  cout << endl << "元素" << key << "所在位置下标为:" << index << endl;
  }
}
int main() {
  Test();
  return 0;
}

2.测试用例及结果


序列:1,2,3,4,5,6,7,8,9


查找元素3:


1.png


查找元素:9


2.png


查找元素:10


3.png


查找元素:0


4.png


三、性能分析


1.时间复杂度

最坏情况O(11.gif):


根据算法思想可知,最坏情况即最后一次比较才找到待查找元素,也即是left与right重叠,查找区间内只剩一个元素时。根据算法思想每次淘汰一半元素可知,就相当于每次查找区间内元素减少一半,减少几次后只剩1个元素即最大的查找次数,即11.gif次,所以最坏情况下的时间复杂度为O(11.gif)


最好情况O(1):


最好情况即只需要比较一次就找到待查找元素,根据算法思想可知此时待查找元素刚好位于序列的中间位置,所以最好情况下的时间复杂度为O(1)。


平均情况O(11.gif):


综合两种情况,二分查找的时间复杂度为O(11.gif)。


2.空间复杂度


O(1)


由于算法中只设置了几个临时变量用于限定查找区间和查找元素,并没有借助额外的辅助空间,所以空间复杂度为O(1)。


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