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    二分查找

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用C语言编写非递归算法实现折半查找(二分查找)

知与谁同 2019-12-01 20:16:30 433 浏览量 回答数 2

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用C语言编写非递归算法实现折半查找(二分查找)

知与谁同 2019-12-01 20:16:14 350 浏览量 回答数 1

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二分排序法的算法思想是什么?如何进行二分排序?...不是插入和查找

知与谁同 2019-12-01 20:11:07 343 浏览量 回答数 2

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二分查找如何定位左边界和右边界#前端面试

游客p7wlo4q4jr4va 2020-05-23 12:52:37 3 浏览量 回答数 1

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二分查找

游客6nvww5bb5kd2w 2020-02-14 19:39:04 1 浏览量 回答数 1

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Python 二分查找

游客ejnn55cgkof5g 2020-02-14 19:09:37 1 浏览量 回答数 1

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二分查找及对应经典题目

问问小秘 2020-07-03 16:20:06 3 浏览量 回答数 1

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数据结构作业:试写出递归的二分查找算法,求大神帮忙写一下代码!!

知与谁同 2019-12-01 20:15:22 359 浏览量 回答数 1

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【今日算法】4月14日-koko偷香蕉

游客ih62co2qqq5ww 2020-04-14 22:00:19 10 浏览量 回答数 1

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  907数据结构与算法满分是150分。   考试科目代码及名称:907数据结构与算法   一、考试基本要求   本考试大纲适用于报考深圳大学计算机与软件学院学术型硕士的研究生入学考试。《数据结构与算法》是为招收计算机科学与技术学术型硕士和软件工程学术型硕士而设置的具有选拔功能的水平考试。它的主要目的是测试考生对数据结构与算法各项内容的掌握程度。要求考生熟悉常见的数据结构和算法,能根据实际应用选择合理的逻辑结构、存储结构及其相应的算法,并掌握算法的时间分析和空间分析技术。要求考生能够编写符合软件工程规范、结构清楚、正确易读的算法(程序)。   二、考试内容和考试要求 1、 基本概念 逻辑结构、存储结构、算法及三者之间的关系;算法的特征及设计目标;了解算法时间、空间需求的大O表示法 。 2、向量、链表、栈、队 向量(顺序表)、链表(静态链表、单链表、双向链表、循环链表)及相关算法;栈、队,了解其应用,理解递归;串及C语言中串的表示;串的模式匹配算法;了解多维数组的行优先和列优先的顺序存储;了解特殊矩阵(如上、下三角矩阵)的一维数组存储 ,了解广义表的表示。 3、树和二叉树 树(森林)、二叉树及其性质;两者的对应关系;二叉树的llink-rlink和完全二叉树的顺序存储法;二叉树遍历;赫夫曼(Huffman)树的构造及应用 。 4、图 图(网)的概念及其邻接矩阵和邻接表存储法;图的遍历、最小生成树、最短路径、拓扑排序、关键路径等算法 。 5、查找与排序 顺序查找、二分查找;二叉排序树、平衡二叉排序树及插入、删除时的平衡方法;B-树、B+树;哈希(Hash)表;了解查找成功及失败的平均查找长度;排序的概念及相关术语;“插入”、“希尔”、“起泡”、“快速”、“选择”、“堆”、“归并”、“基数”等排序算法;了解上述排序算法的时间复杂度、空间复杂度、稳定性;了解上述部分排序算法的适用场合 。   三、考试基本题型 主要题型包括:填空题、选择题、判断题、应用题、算法设计题等。试卷满分为150分。   

小哇 2019-12-02 01:23:55 0 浏览量 回答数 0

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char a[10][5];//按字典序递增 int search(char *x)//二分查找,返回有序表中大于等于x的元素位置 { int low=0,high=9,mid,t; while(low<=high) { mid=(low+high)/2; t=strcmp(a[mid],x);//比较中点位置与x if(t==0) return mid;//相等返回其位置 else if(t>0) high=mid-1;//x小于mid元素,则在中点前 else low=mid+1; } return high+1;//返回大于x的第一个元素 } 这个是我曾经用过的字符串的二分查找~ 请根据需要修改数据类型。。。

知与谁同 2019-12-02 01:25:17 0 浏览量 回答数 0

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不使用map或list,不论是ArrayList还是LinkedList,因为ArrayList相当于数组,排名变化需要更新大量的元素,而LinkedList虽然插入删除比较方便,但是因为不能使用二分查找,要查找到变更后的位置需要遍历。比较好的实现方式是使用平衡二叉树,或者直接使用redis中的sortset。

蛮大人123 2019-12-02 01:54:05 0 浏览量 回答数 0

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二分查找是针对有序数组进行的,如果你的数组是一个无序数组的话,查找结果就看你运气了 :D。int n ;int c ;int i ;int v[n];数组不能这么声明,必须给一个确定长度,如果你想动态分配的话就先声明一个指针,然后用malloc()进行动态分配好了,不过用完记得free(),避免内存泄漏。

a123456678 2019-12-02 02:17:16 0 浏览量 回答数 0

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集合有contains方法,数组的话二分查找

1537826475120983 2019-12-02 01:03:23 0 浏览量 回答数 0

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二分法 7月11日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-07-11 07:37:20 178 浏览量 回答数 1

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假设你的范围是之间是连续的(其实不连续也很容易实现)、没有重合的(这个没问题吧),那么通过对范围的起始位置排序,就可以很容易地用二分来实现。$ranges = array(1, 100, 212, 324, 382, 465, 552);然后你要做的事情就是用二分查找在ranges里面找到一个a[i]满足a[i] <= t && t < a[i+1]。

落地花开啦 2019-12-02 02:45:53 0 浏览量 回答数 0

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mysql中哪些字段不需要使用索引

蛮大人123 2019-12-01 19:49:19 1074 浏览量 回答数 1

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算法描述 一般来说,插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下: 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置 将新元素插入到该位置后 重复步骤2~5 如果比较操作的代价比交换操作大的话,可以采用二分查找法来减少比较操作的数目。该算法可以认为是插入排序的一个变种,称为二分查找排序。 范例程式码 void insertion_sort(int array[], int first, int last) { int i,j; int temp; for (i = first+1; i<=last;i++) { temp = array[i]; j=i-1; while((j>=first) && (array[j] > temp)) { array[j+1] = array[j];  j--; } array[j+1] = temp; } }

一键天涯 2019-12-02 01:18:11 0 浏览量 回答数 0

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【算法】五分钟算法小知识:动态规划设计:最长递增子序列

游客ih62co2qqq5ww 2020-05-11 07:22:50 26 浏览量 回答数 1

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public class 二分法递归查找 { public static void main(String[] args) { //定义数组,注意,二分查找数组必须是有序的数组! int[] arr = { 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17 }; //接受查找后的返回值:索引值,如果没有则是-1; //测试查找元素:9  int a=binary(arr, 9, 0, arr.length - 1); System.out.println("被查找数字索引位置在:"+a); } //参数列表依次为:被查找的数组,查找的数字,头索引,尾索引! public static int binary(int[] arr, int key, int star, int end)// 递归 { //每次进来创建,中间索引值! int mid = (star + end) / 2; //如果被查找数小于头,或者尾,或者头索引大于尾索引,则说明无该数,返回-1; if (key < arr[star] || key > arr[end] || star > end) { return -1; } //如果中间值小于被查找数,则重新定义头索引移至中间+1位置,筛选掉一半数字! if (arr[mid] < key) { //开始递归! return binary(arr, key, mid + 1, end); //否则如果中间值大于被查找数,则重新尾索引移至中间-1位置,筛选掉一半数字! } else if (arr[mid] > key) { //开始递归! return binary(arr,key, star, mid - 1); } else { //否者就是找到了,返回该索引! return mid; } } }

行者武松 2019-12-02 01:24:41 0 浏览量 回答数 0

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使用Collections类的二分查找之前需要对数据进行排序,否则返回的索引值是不确定的,因此你这里出现了负数。在使用 binarySearch方法之前添加语句 Collections.sort(arr);就可以了

蛮大人123 2019-12-02 02:21:44 0 浏览量 回答数 0

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【今日算法】4月20日-二分查找详解

游客ih62co2qqq5ww 2020-04-20 13:50:19 4 浏览量 回答数 1

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把这个文件处理成一个用字典树(trie)或者B树存储的结构,然后就可以快速查询了。前面说得可能太抽象,给你一个容易实现的算法吧。效率虽然比trie/b-tree略低,但是也很够用。预处理遍历这个文件,记录每行的offset记录下来,作为int的数组。对这个数组进行间接排序。注意,所谓间接,指的是排序时比较的是这个数组元素指向的行。将这个数组保存起来(17w个int,也就不到700KB,随便什么地方保存)。查询读取这个数组。使用"间接"二分查找。注意,查找时比较的是对应行的前n个字符,n == strlen(a)。

落地花开啦 2019-12-02 02:44:43 0 浏览量 回答数 0

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先从 MySQL 的基本存储结构说起: MySQL的基本存储结构是页 (记录都存在页里边) : 各个数据页可以组成一个双向链表 每个数据页中的记录又可以组成一个单向链表: 每个数据页都会为存储在它里边儿的记录生成一个页目录,在通过主键查找某条记录的时候可以在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽,然后再遍历该槽对应分组中的记录即可快速找到指定的记录。 所以说,如果我们写 这样没有进行任何优化的sql语句,默认会这样做: 定位到记录所在的页:需要遍历双向链表,找到所在的页 从所在的页内中查找相应的记录:由于不是根据主键查询,只能遍历所在页的单链表了 很明显,在数据量很大的情况下这样查找会很慢!这样的时间复杂度为O(n)。 索引做了些什么可以让我们查询加快速度呢?其实就是将无序的数据变成有序(相对): 要找到id为8的记录简要步骤: 很明显的是:没有用索引我们是需要遍历双向链表来定位对应的页,现在通过 “目录” 就可以很快地定位到对应的页上了!(二分查找,时间复杂度近似为O(logn)) 其实底层结构就是B+树,B+树作为树的一种实现,能够让我们很快地查找出对应的记录。

pandacats 2019-12-23 10:28:46 0 浏览量 回答数 0

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什么是线段树? 6月16日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-17 13:50:34 15 浏览量 回答数 1

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B树只适合随机检索,而B+树同时支持随机检索和顺序检索;B+树空间利用率更高,可减少I/O次数,磁盘读写代价更低。一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗。B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针,只是作为索引使用,其内部结点比B树小,盘块能容纳的结点中关键字数量更多,一次性读入内存中可以查找的关键字也就越多,相对的,IO读写次数也就降低了。而IO读写次数是影响索引检索效率的最大因素;B+树的查询效率更加稳定。B树搜索有可能会在非叶子结点结束,越靠近根节点的记录查找时间越短,只要找到关键字即可确定记录的存在,其性能等价于在关键字全集内做一次二分查找。而在B+树中,顺序检索比较明显,随机检索时,任何关键字的查找都必须走一条从根节点到叶节点的路,所有关键字的查找路径长度相同,导致每一个关键字的查询效率相当。B-树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起,只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的,而B树不支持这样的操作。增删文件(节点)时,效率更高。因为B+树的叶子节点包含所有关键字,并以有序的链表结构存储,这样可很好提高增删效率。

剑曼红尘 2020-03-31 10:54:17 0 浏览量 回答数 0

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//递归查找 function erfen_digui(arr, val, left = 0, right = arr.length - 1) { if (left > right) { return -1; } let cent = Math.floor((right + left) / 2); if (arr[cent] === val) { return `最终查找结果下标为${cent}`; } else if (arr[cent] > val) { right = cent - 1; } else { left = cent + 1; } return erfen_digui(arr, val, left, right); } //非递归查找 function erfen_feidigui(arr, val) { let left = 0, right = arr.length - 1; while (left <= right) { let cent = left + Math.floor((right - left) / 2); if (arr[cent] === val) { return `最终查找结果下标为${cent}`; } else if (arr[cent] > val) { right = cent - 1; } else { left = cent + 1; } } return -1; } //左边界查找(查找第一个元素) function erfen_digui(arr, val, left = 0, right = arr.length - 1) { if (left > right) { return -1; } let cent = Math.floor((right + left) / 2); if (arr[cent] === val) { /****************改动点********************/ if (arr[cent - 1] === val) { right = cent - 1; } else { return `最终查找结果下标为${cent}`; } /*****************************************/ } else if (arr[cent] > val) { right = cent - 1; } else { left = cent + 1; } return erfen_digui(arr, val, left, right); } // 二分查找右边界(查找最后一个元素) function erfen_digui(arr, val, left = 0, right = arr.length - 1) { if (left > right) { return -1; } let cent = Math.floor((right + left) / 2); if (arr[cent] === val) { /****************改动点********************/ if (arr[cent + 1] === val) { left = cent + 1; } else { return `最终查找结果下标为${cent}`; } /*****************************************/ } else if (arr[cent] > val) { right = cent - 1; } else { left = cent + 1; } return erfen_digui(arr, val, left, right); }

游客p7wlo4q4jr4va 2020-05-23 14:39:44 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】Python3 实例80问(附源码解析)

珍宝珠 2020-02-17 13:11:47 442 浏览量 回答数 2

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// 二分查找前提数组元素已按升序排序 int binsearch(int value, int a[], int nArrayLen) { int nMid = nArrayLen / 2; if (value == a[nMid]) return nMid; // 找到下标 if (nMid == 0) return -1; // 找不到 if (value < a[nMid]) return binsearch(value, a, nMid); else return binsearch(value, a + nMid, nArrayLen - nMid); }

知与谁同 2019-12-02 01:25:39 0 浏览量 回答数 0

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// 二分查找前提数组元素已按升序排序 int binsearch(int value, int a[], int nArrayLen) { int nMid = nArrayLen / 2; if (value == a[nMid]) return nMid; // 找到下标 if (nMid == 0) return -1; // 找不到 if (value < a[nMid]) return binsearch(value, a, nMid); else return binsearch(value, a + nMid, nArrayLen - nMid); }

琴瑟 2019-12-02 01:24:15 0 浏览量 回答数 0
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