实现一个二分搜索算法,搜索指定元素在已排序数组中的位置。(递归或者非递归实现)

简介: 实现一个二分搜索算法,搜索指定元素在已排序数组中的位置。(递归或者非递归实现)

实现一个二分搜索算法,搜索指定元素在已排序数组中的位置。(递归或者非递归实现)

简介:实现一个二分搜索算法,搜索指定元素在已排序数组中的位置。(递归或者非递归实现)

算法思路

算法思路

二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。该算法对数组进行比较次数的上限是 O(log n)。核心思想是通过每次将查找区间缩小一半来逐步接近查找目标。因为每次查找后查找区间都缩小了一半,所以时间复杂度是对数级别。

具体实现如下:

  1. 选择左右两端点取中间值,然后与目标值相比较
  2. 如果当前中间值大于目标值,则说明目标值只可能在mid左侧,所以再次在[l, mid-1]区间进行查找
  3. 如果当前中间值小于目标值,则说明目标值只可能在mid右侧,所以再次在[mid+1, r]区间进行查找
  4. 重复执行步骤1~3,直到找到目标值或确定不存在目标值

下面是C++代码实现,每行注释详细解释其作用:

#include <iostream>
using namespace std;
int binarySearch(int arr[], int l, int r, int x) { // 当前查找区间为 [left, right]
    if (r >= l) { // 当还有剩余未查找的元素时循环
        int mid = l + (r - l) / 2; // 取中间值
        if (arr[mid] == x) return mid; // 如果中间值等于目标值,则直接返回
        if (arr[mid] > x) return binarySearch(arr, l, mid - 1, x); // 如果中间值大于目标值,则在左边的区间中查找
        return binarySearch(arr, mid + 1, r, x); // 否则在右边的区间中查找
    }
    return -1; // 如果数组中不存在目标元素,则返回-1
}
int main() {
    int arr[] = {1, 3, 5, 7, 9}; // 已排序数组a
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); // 数组长度为n
    int x = 5; // 要查找的元素x
    int result = binarySearch(arr, 0, n - 1, x); // 调用二分搜索函数
    cout << "The index of " << x << " in array is: " << result << endl; // 输出结果
    return 0;
}

需要注意的是,在实现中我们使用递归方式进行查找。每次将当前查找区间中点与目标值进行比较,如果相等,则表示已经找到目标元素;如果中间值大于目标元素,则说明目标元素只可能在mid左侧,所以再次在[l, mid-1]区间进行查找;否则说明目标元素只可能在mid右侧,所以再次在[mid+1, r]区间进行查找。重复执行这个过程,直到找到或确定不存在目标元素。

同时,递归方式的实现还需要注意满足递归退出条件。当当前查找区间[l, r]变成[low, high]时,如果high < low,则说明不存在目标元素,返回-1即可。

  • Java版本
class Solution {
    public int binarySearch(int[] arr, int l, int r, int x) {
        if (r >= l) { // 当还有剩余未查找的元素时循环
            int mid = l + (r - l) / 2; // 取中间值
            if (arr[mid] == x) return mid; // 如果中间值等于目标值,则直接返回
            if (arr[mid] > x) return binarySearch(arr, l, mid - 1, x); // 如果中间值大于目标值,则在左边的区间中查找
            return binarySearch(arr, mid + 1, r, x); // 否则在右边的区间中查找
        }
        return -1; // 如果数组中不存在目标元素,则返回-1
    }
    public static void main(String[] args) {
        Solution sol = new Solution();
        int[] arr = {1, 3, 5, 7, 9}; // 已排序数组a
        int n = arr.length; // 数组长度为n
        int x = 5; // 需要查找的目标值
        int result = sol.binarySearch(arr, 0, n - 1, x); // 调用二分搜索函数
        System.out.println("The index of " + x + " in array is: " + result); // 输出结果
    }
}

同样地,在Java中我们也使用递归方式进行查找。每次将当前查找区间中点与目标值进行比较,如果相等,则表示已经找到目标元素;如果中间值大于目标元素,则说明目标元素只可能在mid左侧,所以再次在[l, mid-1]区间进行查找;否则说明目标元素只可能在mid右侧,所以再次在[mid+1, r]区间进行查找。重复执行这个过程,直到找到或确定不存在目标元素。

同时,递归方式的实现还需要注意满足递归退出条件。当当前查找区间[l, r]变成[low, high]时,如果high < low,则说明不存在目标元素,返回-1即可。

相关文章
|
1月前
|
存储 算法 Java
解析HashSet的工作原理,揭示Set如何利用哈希算法和equals()方法确保元素唯一性,并通过示例代码展示了其“无重复”特性的具体应用
在Java中,Set接口以其独特的“无重复”特性脱颖而出。本文通过解析HashSet的工作原理,揭示Set如何利用哈希算法和equals()方法确保元素唯一性,并通过示例代码展示了其“无重复”特性的具体应用。
41 3
|
12天前
|
搜索推荐 算法 C语言
【排序算法】八大排序(上)(c语言实现)(附源码)
本文介绍了四种常见的排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序和希尔排序。通过具体的代码实现和测试数据,详细解释了每种算法的工作原理和性能特点。冒泡排序通过不断交换相邻元素来排序,选择排序通过选择最小元素进行交换,插入排序通过逐步插入元素到已排序部分,而希尔排序则是插入排序的改进版,通过预排序使数据更接近有序,从而提高效率。文章最后总结了这四种算法的空间和时间复杂度,以及它们的稳定性。
54 8
|
12天前
|
搜索推荐 算法 C语言
【排序算法】八大排序(下)(c语言实现)(附源码)
本文继续学习并实现了八大排序算法中的后四种:堆排序、快速排序、归并排序和计数排序。详细介绍了每种排序算法的原理、步骤和代码实现,并通过测试数据展示了它们的性能表现。堆排序利用堆的特性进行排序,快速排序通过递归和多种划分方法实现高效排序,归并排序通过分治法将问题分解后再合并,计数排序则通过统计每个元素的出现次数实现非比较排序。最后,文章还对比了这些排序算法在处理一百万个整形数据时的运行时间,帮助读者了解不同算法的优劣。
43 7
|
12天前
|
算法 Python
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果;贪心算法在每一步选择局部最优解,追求全局最优;动态规划通过保存子问题的解,避免重复计算,确保全局最优。这三种算法各具特色,适用于不同类型的问题,合理选择能显著提升编程效率。
29 2
|
15天前
|
算法 搜索推荐 数据库
二分搜索:高效的查找算法
【10月更文挑战第29天】通过对二分搜索的深入研究和应用,我们可以不断挖掘其潜力,为各种复杂问题提供高效的解决方案。相信在未来的科技发展中,二分搜索将继续发挥着重要的作用,为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。
23 1
|
1月前
|
算法 程序员 索引
数据结构与算法学习七:栈、数组模拟栈、单链表模拟栈、栈应用实例 实现 综合计算器
栈的基本概念、应用场景以及如何使用数组和单链表模拟栈,并展示了如何利用栈和中缀表达式实现一个综合计算器。
31 1
数据结构与算法学习七:栈、数组模拟栈、单链表模拟栈、栈应用实例 实现 综合计算器
|
1月前
|
存储 算法 Java
Set接口及其主要实现类(如HashSet、TreeSet)如何通过特定数据结构和算法确保元素唯一性
Java Set因其“无重复”特性在集合框架中独树一帜。本文解析了Set接口及其主要实现类(如HashSet、TreeSet)如何通过特定数据结构和算法确保元素唯一性,并提供了最佳实践建议,包括选择合适的Set实现类和正确实现自定义对象的hashCode()与equals()方法。
32 4
|
1月前
|
算法 搜索推荐 Shell
数据结构与算法学习十二:希尔排序、快速排序(递归、好理解)、归并排序(递归、难理解)
这篇文章介绍了希尔排序、快速排序和归并排序三种排序算法的基本概念、实现思路、代码实现及其测试结果。
21 1
|
1月前
|
算法 搜索推荐 Java
数据结构与算法学习十三:基数排序,以空间换时间的稳定式排序,速度很快。
基数排序是一种稳定的排序算法,通过将数字按位数切割并分配到不同的桶中,以空间换时间的方式实现快速排序,但占用内存较大,不适合含有负数的数组。
24 0
数据结构与算法学习十三:基数排序,以空间换时间的稳定式排序,速度很快。
|
1月前
|
存储 算法 定位技术
数据结构与算法学习二、稀疏数组与队列,数组模拟队列,模拟环形队列
这篇文章主要介绍了稀疏数组和队列的概念、应用实例以及如何使用数组模拟队列和环形队列的实现方法。
21 0
数据结构与算法学习二、稀疏数组与队列,数组模拟队列,模拟环形队列