第一部分:题目
⭐ 难度:简单
第二部分:思路分析
2.1 二分查找简介
二分查找算法,也称折半查找算法,是一种在有序数组
中查找某一特定元素的搜索算法。
2.2 二分查找思路分析
- 初始状态下,将整个序列作为搜索区域;
- 找到搜索区域内的中间元素,和目标元素进行比对;
- 如果相等,则搜索成功;
- 如果中间元素大于目标元素,表明目标元素位于中间元素的左侧,将左侧区域作为新的搜素区域;
- 反之,若中间元素小于目标元素,表明目标元素位于中间元素的右侧,将右侧区域作为新的搜素区域;
- 重复执行第二步,直至找到目标元素。如果搜索区域无法再缩小,且区域内不包含任何元素,则表明整个序列中没有目标元素,查找失败。
2.3 算法描述
第三部分:代码实现
3.1 🍀 基础版-查找范围区间左闭右闭
/** * 二分查找基础版-查找范围区间左闭右闭 * * @param nums 待查找的升序数组 * @param target 待查找的目标值 * @return 找到则返回目标值的索引,找不到返回-1 */ public int search(int[] nums, int target) { // 设置指针 left 指向数组的开始索引位置 int left = 0; // 设置指针 right 指向数组的最后索引位置 int right = nums.length - 1; // 定一个 mid,表示 left 和 right 的中间索引位置 int mid; /* 对 [left,right] 范围内的元素进行查找,left <= right 成立说明在 [left,right] 范围内还有元素可以可以查找 while循环退出的两种方式: - 进入了 else,说明找到了,返回中间索引 - 不满足 left <= right,说明范围不断缩小后依旧没有找到,退出循环 */ while (left <= right) { // 查找中间索引,如果 (left+right)/2 为小数则会自动向下取整 mid = (left + right) / 2; if (target < nums[mid]) { // 如果 目标值 小于 中间索引值,说明 目标值索引 应该在 中间索引 的左边 // 我们可以通过调整 right 的值缩小查找范围 right = mid - 1; } else if (nums[mid] < target) { // 如果 目标值 大于 中间索引值,说明 目标值索引 应该在 中间索引 的右边 // 我们可以通过调整 left 的值缩小查找范围 left = mid + 1; } else { // 否则说明 目标值 等于 中间索引值,也就说明我们找到了 return mid; } } // 走到这里说明没有进入过上面 while 中的else,while循环退出时 left > right // 说明没有找到 return -1; }
3.2 🍀 基础版-查找范围区间左闭右开
/** * 二分查找基础版-查找范围区间左闭右开 * * @param nums 待查找的升序数组 * @param target 待查找的目标值 * @return 找到则返回目标值的索引,找不到返回-1 */ public int search(int[] nums, int target) { // 设置指针 left 指向数组的开始索引位置 int left = 0; // 设置指针 right 指向查找范围的后一个索引位置 // 在这里 right 只是作为一个边界,指向的一定不是查找目标。 int right = nums.length; int mid; // 在 [left,right) 左闭右开的区间范围内进行目标值查找 // 因为 right 只是一个边界不作为查找索引,因此不能将 left <= right 作为条件 while (left < right) { mid = (left + right) >>> 1; if (target < nums[mid]) { // 目标值 小于 中间索引值,则应该将右范围缩小 // 需要将查找范围变为 [left,mid) right = mid; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else { return mid; } } return -1; }
3.3 🍀 平衡版
思想:
- 左闭右开的区间,i 向的可能是目标,而 j 指向的不是目标
- 不奢望循环内通过 m 找出目标, 缩小区间直至剩 1 个, 剩下的这个可能就是要找的(通过 i)
- j − i > 1 的含义是,在范围内待比较的元素个数 > 1
- 改变 i 边界时,它指向的可能是目标,因此不能 m + 1
- 循环内的平均比较次数减少了
- 时间复杂度 Θ(log(n)) (最坏最好情况)
/** * <h3>二分查找平衡版</h3> * * <ol> * <li>不奢望循环内通过 m 找出目标, 缩小区间直至剩 1 个, 剩下的这个可能就是要找的(通过 i)</li> * <li>i 指针可能是查找目标</li> * <li>j 指针不可能是查找目标</li> * <li>因为 1. 2. 3. 当区域内还剩一个元素时, 表示为 j - i == 1</li> * <li>改变 i 边界时, m 可能就是目标, 同时因为 2. 所以有 i=m</li> * <li>改变 j 边界时, m 已经比较过不是目标, 同时因为 3. 所以有 j=m</li> * <li>三分支改为二分支, 循环内比较次数减少</li> * </ol> * * @param nums 待查找的升序数组 * @param target 待查找的目标值 * @return <p>找到则返回索引</p> * <p>找不到返回 -1</p> */ public int search(int[] nums, int target) { int i = 0; int j = nums.length; // 范围内待查找的元素个数 > 1 时 while (1 < j - i) { int m = (i + j) >>> 1; if (target < nums[m]) { // 目标在左边,缩小右边范围 j = m; } else { // 目标在 m 或右边 i = m; } } return (target == nums[i]) ? i : -1; }
3.4 🍀 递归实现
public int search(int[] nums, int target) { return recurSearch(nums, target, 0, nums.length-1); } private int recurSearch(int[] nums, int target, int left, int right) { // 说明全部搜索完毕仍未找到 if (left > right) { return -1; } // 得到中间索引 int mid = (left + right) >>> 1; // 比较目标值与中间索引对应值的大小 if (target < nums[mid]) { // 如果目标值小于中间值 right = mid - 1; return recurSearch(nums, target, left, right); } else if (nums[mid] < target) { // 如果目标值大于中间值 left = mid + 1; return recurSearch(nums, target, left, right); } else { // 说明相等,则返回 return mid; } }