数据结构与算法——二分查找

简介: 二分查找是一种使用十分普遍的查找算法,其基本的思路也非常的简单,在一个有序的数据集合中,我们想要查找某个数据,直接取最中间的那个数据,将它和要找的数据进行比较,如果较大,则在更大的那个数值区间继续取中间值查找,反之亦然。例如我们要在一个有序的集合里[1,3,5,6,7,8,10],查找5这个值,那么二分查找的过程就如下图所示,经过三次查找操作就能够找到。

1. 二分查找的思想


二分查找是一种使用十分普遍的查找算法,其基本的思路也非常的简单,在一个有序的数据集合中,我们想要查找某个数据,直接取最中间的那个数据,将它和要找的数据进行比较,如果较大,则在更大的那个数值区间继续取中间值查找,反之亦然。

例如我们要在一个有序的集合里[1,3,5,6,7,8,10],查找5这个值,那么二分查找的过程就如下图所示,经过三次查找操作就能够找到。

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2. 二分查找的实现


相信你已经能够理解二分查找的思路了,接下来看看它的代码实现。其实根据思路不难看出,二分查找有点分治的思想,所以代码可以用递归实现,也可以用循环实现。


二分查找的递归实现:

public class BinarySearch {
    public static int binarySearchByRecursion(int[] data, int value) {
        return binarySearchInternally(data, 0, data.length - 1, value);
    }
    private static int binarySearchInternally(int[] data, int low, int high, int value) {
        while (low <= high){
            //计算中间值
            int mid = low + ((high - low) >> 1);
            if (data[mid] == value) return mid;
            else if (data[mid] < value) return binarySearchInternally(data, mid + 1, high, value);
            else return binarySearchInternally(data, low, mid - 1, value);
        }
        return -1;
    }
}

二分查找循环实现:

public static int binarySearchByCircle(int[] data, int value) {
        int low = 0;
        int high = data.length - 1;
        while (low <= high){
            //计算中间值
            int mid = low + ((high - low) >> 1);
            if (data[mid] == value) return mid;
            else if (data[mid] < value) low = mid + 1;
            else high = mid - 1;
        }
        return -1;
    }


3. 二分查找的局限性


二分查找是一种很高效的算法,时间复杂度为 O(logn),要是使用上的话,非常的方便。但是,二分查找对数据的要求也十分严苛。

首先,二分查找只适用于顺序表结构,说简单点,就是数组。因为可以利用数组下标访问的特性,快速取出数据进行比较。其他的数据结构例如链表,如果使用二分查找的话,不能进行下标访问,每次比较都必须遍历链表寻找中间节点,时间复杂度就很高了。

其次,二分查找针对的是有序数组,如果数据未排序,则必须进行排序才能够使用,前面说到了,排序的时间复杂度一般为 O(nlogn)。所以,二分查找较适用于一次排序,多次查找的数据。如果数据的插入和删除操作过于频繁,那么维护有序的成本就很高。

最后,二分查找适用于数据量较大的场景,假如我们要在几十或者几百个数据中进行查找,那直接遍历查找即可。面对大量的数据,二分查找方能体现其优势。

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**顺序查找时间复杂度为O(n)**,适合无序列表,可以通过`enumerate`或直接遍历索引来实现。**二分查找时间复杂度为O(logn)**,适用于有序列表,利用Python中`left`、`right`指针和`mid`点不断缩小搜索范围。效率上二分查找更优。