经典算法之二分法

简介: 经典算法之二分法

二分法原理

在这里插入图片描述

我们假设一下,你的女朋友买了件衣服,告诉你衣服的价格在200~2000之间,让你猜这件衣服的价格,怎么猜才能猜的最快呢?
正确答案是:不猜,直接给女朋友转2000(手动狗头)。
错误答案是:先猜衣服的价格是:(200+2000)/2=1100,如果你的女朋友说大了。
那就猜:(200+1100)/2=650,如果这个时候说小了,那就继续猜是(650+1100)/2=875.以此类推直到猜出答案为止。为什么说这种猜法比较快呢?因为我们每次猜测后都排除掉了一半的数据。

使用条件

回想一下刚刚猜衣服价格的时候,女朋友给的条件,价格在200~2000之间。
这句话告诉了我们两个条件:
1. 价格是从有序排列的。
2. 价格是有区间范围的。

其实这就是二分法的使用条件。

使用情况

二分查找的作用当然就是查找,可是查找是需要分情况的。我们到底是查找答案本身,还是查找答案的位置呢?它们的区别又是什么呢?

二分查找位置

二分查找就是,在一个已知的有序数据上进行二分地查找,找到我们已经知道的答案(目标值)。

二分查找答案

二分答案就是,对答案可能存在的区间进行二分,对于每次的二分,要去判断此时的状态是否满足条件要求,若满足,继续向下二分,反之,向上二分,直到找出最优的答案。

两者区别

二分查找是已知答案找答案,而二分区间是已知答案区间,去找题目的最优解。

二分查找

经典题目

在这里插入图片描述


分析:首先题目告诉了我们是升序的整型数组,并且告诉了我们需要寻找的目标值。很明显是已知答案,去找答案在不在,在就返回答案数组的下标,如果不在就返回-1

int search(int* nums, int numsSize, int target)//numsSize是数组元素个数
{
    int left = 0; //left是数组第一个元素的下标
    int right = numsSize-1; //right是数组最后一个元素的下标
    while(left<=right)//循环条件是:第一个元素和最后一个元素不是一个元素。
    {
        //计算中间元素的下标
        int mid = left+right>>1;
        //如果怕数据太大导致溢出,可以写成如下形式。
        //int mid = left+(right-left>>1);
        if(nums[mid]>target) //将中间元素的值和目标值进行比较
            right = mid - 1;//缩小右区间
        else if (nums[mid]<target)
            left = mid + 1;//缩小左区间
        else //nums[mid]==target
            return mid; //返回目标数值的下标
    }
    return -1;//循环结束了还没找到。
}

二分答案

经典模板

二分答案的最大问题就是边界问题,这个也是最容易出问题的地方。
为此可以准备如下两个经典模板,以备不时之需。

bool check(int x) {/* ... */} // 检查x是否满足某种性质

// 值在右半区间: 区间[l, r]被划分成[l, mid]和[mid + 1, r]时使用:
int bsearch_1(int l, int r)
{
    while (l < r)
    {
        int mid = l + r >> 1;
        if (check(mid)) r = mid;    // check()判断mid是否满足性质
        else l = mid + 1;
    }
    return l;
}

// 值在左半区间: 区间[l, r]被划分成[l, mid - 1]和[mid, r]时使用:
int bsearch_2(int l, int r)
{
    while (l < r)
    {
        int mid = l + r + 1 >> 1;
        if (check(mid)) l = mid;
        else r = mid - 1;
    }
    return l;
}

经典例题

在这里插入图片描述

分析:题目中的最短跳跃距离是不能超过题目所规定的范围,并且题目也把范围给出来了。也就是说,我们已经知道了答案的区间,要在这个区间里面寻找最优解。

#include<stdio.h>
int n, m, L, d[50005];
//判断最短距离的最大值是否小于等于移动的m个石头
int check(int dis) 
{
    int count = 0, last = 0;
    for (int i = 1; i <= n; i++) 
    {
        if (d[i] - d[last] >= dis)
            last = i; //更新位置
        else 
            count++; //移走石头数加一
    }
    //不满足条件,返回0,0代表假
    if (count > m) 
        return 0;
    return 1;
}

//最优解应该在区间的左半部分

int binary_Search(int l, int r)
{
    while (l < r)
    {
        int mid = l + r + 1 >> 1;
        if (check(mid))
            l = mid;
        else
            r = mid - 1;
    }
    return l;
}

int main() {
    scanf("%d%d%d", &L, &n, &m);
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        scanf("%d", &d[i]);
    int ret = binary_Search(1, L);
    printf("%d", ret);
    return 0;
}
相关文章
|
算法 搜索推荐 C语言
初阶算法(3):二分法的讲解与实现(C语言),以及二分不止光在有序数组中的应用
初阶算法(3):二分法的讲解与实现(C语言),以及二分不止光在有序数组中的应用
152 0
|
Cloud Native 算法 Go
886. 可能的二分法:图+深度优先算法
这是 力扣上的 886. 可能的二分法,难度为 中等。
|
算法 C语言
【C语言】带你玩转经典算法用二分法在一个有序数组中查找某个数
【C语言】带你玩转经典算法用二分法在一个有序数组中查找某个数
189 0
|
算法 索引
从小白开始刷算法 二分法篇 leetcode.74
从小白开始刷算法 二分法篇 leetcode.74
|
算法 索引
从小白开始刷算法 二分法篇 leetcode.162
从小白开始刷算法 二分法篇 leetcode.162
|
算法 索引
从小白开始刷算法 二分法篇 leetcode.35
从小白开始刷算法 二分法篇 leetcode.35
|
算法 索引
从小白开始刷算法 二分法篇 leetcode.704
从小白开始刷算法 二分法篇 leetcode.704
|
人工智能 算法
【数据结构与算法】数组2:双指针法 & 二分法(螺旋矩阵)
【数据结构与算法】数组2:双指针法 & 二分法(螺旋矩阵)
91 0
|
算法 JavaScript 前端开发
javascript算法之从会用到理解 - 二分法
javascript算法之从会用到理解 - 二分法
109 0
|
算法 索引
数据结构与算法(七) 二分法
数据结构与算法(七) 二分法
70 0
下一篇
无影云桌面