Java实现二分查找(折半查找)的算法

简介: 二分查找也称折半查找(Binary Search),它是一种效率较高的查找方法。

java实现二分查找的算法


二分查找 又叫折半查找,是一种简单又快速的查找算法。它对要查找的序列有两个要求:一是该序列必须是有序的(即该序列中的所有元素都是按照大小关系排好序的,升序和降序都可以,本文假设是升序排列的),二是该序列必须是顺序存储的。


二分查找算法的原理如下:

  1. 如果待查序列为空,那么就返回-1,并退出算法;这表示查找不到目标元素。
  2. 如果待查序列不为空,则将它的中间元素与要查找的目标元素进行匹配,看它们是否相等。
  3. 如果相等,则返回该中间元素的索引,并退出算法;此时就查找成功了。
  4. 如果不相等,就再比较这两个元素的大小。
  5. 如果该中间元素大于目标元素,那么就将当前序列的前半部分作为新的待查序列;这是因为后半部分的所有元素都大于目标元素,它们全都被排除了。
  6. 如果该中间元素小于目标元素,那么就将当前序列的后半部分作为新的待查序列;这是因为前半部分的所有元素都小于目标元素,它们全都被排除了。
  7. 在新的待查序列上重新开始第1步的工作。

二分查找之所以快速,是因为它在匹配不成功的时候,每次都能排除剩余元素中一半的元素。因此可能包含目标元素的有效范围就收缩得很快,而不像顺序查找那样,每次仅能排除一个元素。



java代码实现

//二分查找的算法(必须是有序的 数组才可以 使用二分查找)
public class BinarySearch {
    public static void main(String[] args) {

//        int[] arr={-10,-1,5,10,32,56};
//        int result = binarySearch(arr, 0, arr.length-1, 56);
//        if (result!=-1){
//            System.out.printf("该数的下标为:%d ",result);
//        }else{
//            System.out.println("没有找到该数据");
//        }


        int[] arr = {-10, -1, 5, 10, 10, 10, 10, 10, 32, 56};
        ArrayList<Integer> resIndexList = binarySearch2(arr, 0, arr.length - 1, 10);
        if (resIndexList.size() != 0) {
            System.out.println("该数的下标为:" + resIndexList);
        } else {
            System.out.println("没有找到该数。");
        }

    }


    /**
     * @param arr     待查找的数组
     * @param left    数组的左边 从哪里开始查找
     * @param right   数组的右边
     * @param findval 待查找的值
     * @return 找到的话返回 对应的数组下标,如果没有找到返回-1.
     */
    public static int binarySearch(int[] arr, int left, int right, int findval) {

        int mid = (left + right) / 2;
        int find = arr[mid];

        if (left > right) {
            return -1;
        }

        //不用递归法
//        while(left<=right){
//            if (findval<find){
//                right=mid-1;
//                mid=(left+right)/2;
//                find = arr[mid];
//            }else if(findval>find){
//                left=mid+1;
//                mid=(left+right)/2;
//                find = arr[mid];
//            }else {
//                return mid;
//            }
//        }
//        return -1;

        //利用递归法
        if (findval < find) {
            return binarySearch(arr, left, mid - 1, findval);
        } else if (findval > find) {
            return binarySearch(arr, mid + 1, right, findval);
        } else {
            return mid;
        }
    }

    //二分查找的拓展 , 如果有相同的元素,就一起返回它的下标
    public static ArrayList<Integer> binarySearch2(int[] arr, int left, int right, int findval) {

        int mid = (left + right) / 2;
        int find = arr[mid];

        if (left > right) {
            return new ArrayList<>();
        }

        if (findval < find) {
            return binarySearch2(arr, left, mid - 1, findval);
        } else if (findval > find) {
            return binarySearch2(arr, mid + 1, right, findval);
        } else {
            ArrayList<Integer> resList = new ArrayList<>();
            int temp = mid - 1;
            while (true) {
                if (temp < 0 || arr[temp] != findval) {
                    break;
                }
                resList.add(temp);
                temp -= 1;
            }
            resList.add(mid);
            temp = mid + 1;
            while (true) {
                if (temp > right || arr[temp] != findval) {
                    break;
                }
                resList.add(temp);
                temp += 1;
            }
            return resList;
        }
    }
    
}
目录
相关文章
|
3天前
|
存储 算法 安全
探究‘公司禁用 U 盘’背后的哈希表算法与 Java 实现
在数字化办公时代,信息安全至关重要。许多公司采取“禁用U盘”策略,利用哈希表算法高效管理外接设备的接入权限。哈希表通过哈希函数将设备标识映射到数组索引,快速判断U盘是否授权。例如,公司预先将允许的U盘标识存入哈希表,新设备接入时迅速验证,未授权则禁止传输并报警。这有效防止恶意软件和数据泄露,保障企业信息安全。 代码示例展示了如何用Java实现简单的哈希表,模拟公司U盘管控场景。哈希表不仅用于设备管理,还在文件索引、用户权限等多方面助力信息安全防线的构建,为企业数字化进程保驾护航。
|
12天前
|
监控 算法 网络协议
Java 实现局域网电脑屏幕监控算法揭秘
在数字化办公环境中,局域网电脑屏幕监控至关重要。本文介绍用Java实现这一功能的算法,涵盖图像采集、数据传输和监控端显示三个关键环节。通过Java的AWT/Swing库和Robot类抓取屏幕图像,使用Socket进行TCP/IP通信传输图像数据,并利用ImageIO类在监控端展示图像。整个过程确保高效、实时和准确,为提升数字化管理提供了技术基础。
48 15
|
3月前
|
存储 人工智能 算法
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
这篇文章详细介绍了Dijkstra和Floyd算法,这两种算法分别用于解决单源和多源最短路径问题,并且提供了Java语言的实现代码。
107 3
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
|
4天前
|
运维 监控 算法
企业局域网监控软件中 Java 优先队列算法的核心优势
企业局域网监控软件是数字化时代企业网络安全与高效运营的基石,犹如一位洞察秋毫的卫士。通过Java实现的优先队列算法,它能依据事件优先级排序,确保关键网络事件如异常流量、数据泄露等被优先处理,保障系统稳定与安全。代码示例展示了如何定义网络事件类并使用PriorityQueue处理高优先级事件,尤其在面对疑似风险时迅速启动应急措施。这一核心技术助力企业在复杂网络环境中稳健前行,护航业务腾飞。
49 32
|
2天前
|
存储 监控 算法
探秘局域网桌面监控:深入剖析 Java 语言核心算法
在数字化办公时代,局域网桌面监控如同企业的“智慧鹰眼”,确保工作效率与数据安全。本文以Java为载体,揭示哈希表在监控中的关键应用。通过高效的数据结构和算法,哈希表能快速索引设备连接信息,大幅提升监控的时效性和响应速度。代码示例展示了如何用Java实现设备网络连接监控,结合未来技术如AI、大数据,展望更智能的监控体系,助力企业在数字化浪潮中稳健前行。
|
18天前
|
缓存 算法 搜索推荐
Java中的算法优化与复杂度分析
在Java开发中,理解和优化算法的时间复杂度和空间复杂度是提升程序性能的关键。通过合理选择数据结构、避免重复计算、应用分治法等策略,可以显著提高算法效率。在实际开发中,应该根据具体需求和场景,选择合适的优化方法,从而编写出高效、可靠的代码。
27 6
|
3月前
|
Java
在 Java 中实现二分查找法
【10月更文挑战第9天】
42 1
|
3月前
|
算法 Java
java冒泡排序与二分查找(详解)
java冒泡排序与二分查找(详解)
51 4
|
3月前
|
算法 搜索推荐 Java
java 后端 使用 Graphics2D 制作海报,画echarts图,带工具类,各种细节:如头像切割成圆形,文字换行算法(完美实验success),解决画上文字、图片后不清晰问题
这篇文章介绍了如何使用Java后端技术,结合Graphics2D和Echarts等工具,生成包含个性化信息和图表的海报,并提供了详细的代码实现和GitHub项目链接。
173 0
java 后端 使用 Graphics2D 制作海报,画echarts图,带工具类,各种细节:如头像切割成圆形,文字换行算法(完美实验success),解决画上文字、图片后不清晰问题
|
3月前
|
算法 Java 数据中心
探讨面试常见问题雪花算法、时钟回拨问题,java中优雅的实现方式
【10月更文挑战第2天】在大数据量系统中,分布式ID生成是一个关键问题。为了保证在分布式环境下生成的ID唯一、有序且高效,业界提出了多种解决方案,其中雪花算法(Snowflake Algorithm)是一种广泛应用的分布式ID生成算法。本文将详细介绍雪花算法的原理、实现及其处理时钟回拨问题的方法,并提供Java代码示例。
108 2