算法入门教程之二搜索算法

大纲

二分查找

二分查找的介绍

二分查找(Binary Search)也称折半查找,它是一种效率较高的查找算法。特别注意,二分查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列。

二分查找的优点

  • 高效性: 二分查找算法的时间复杂度为 O (log n),其中 n 是要搜索的元素数量。相对于线性搜索算法的 O (n) 时间复杂度,二分查找算法通常更快。
  • 适用范围广: 二分查找算法适用于有序数组或列表。只要数据结构能够支持随机访问并且有序,就可以使用二分查找。
  • 简单清晰: 二分查找算法的实现相对简单,易于理解和实现。

二分查找的缺点

  • 要求有序: 二分查找算法要求数据结构是有序的,如果数据无序,则需要先进行排序,这会增加额外的时间复杂度。
  • 不适用于动态数据结构: 如果数据结构经常变化,例如频繁地插入或删除元素,那么维护数据结构的有序性将变得非常昂贵,使得二分查找算法不再适用。
  • 只能用于一部分数据结构: 二分查找算法只适用于支持随机访问的数据结构,例如数组或随机访问列表。对于链表等不支持随机访问的数据结构,二分查找算法无法直接应用。

二分查找的原理

存在这样的一个数组 int[] arr = {11, 22, 33, 44, 55, 66, 77},假设需要查找的目标值是 66。

定义一个 leftright 变量,对应的就是数组的索引 0 和索引 arr.length - 1

通过 (left + right) / 2 折半计算,得到 mid = 3,此时 arr[mid] 的值为 44,并不是要查找的 66,通过比较 44 是比 66 小的,就会进入下一轮的二分查找。

由于上一步得到 arr[mid] 的值小于目标值 66,为了缩小查找范围,需要把 left 索引移到中间索引的右边,而 right 索引则保持不变,此时原本索引 0 - 6 的范围瞬间缩小到了 4 - 6,距离目标值 66 也越来越近。

再次进行 (left + right) / 2 折半计算,得到 mid = 5,发现 arr[mid] 的值刚好等于目标值 66,说明目标值已经被找到。

二分查找的实现

  • 基础版本的写法
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public class BinarySearchDemo {

/**
* 二分查找
*
* @param array 有序数组
* @param target 目标值
* @return 目标值的下标,查找不到则返回 -1
*/
public static int binarySearch(int[] array, int target) {
int left = 0; // 左边位置
int middle = 0; // 中间位置
int right = array.length - 1; // 右边位置

while (left <= right) {
middle = (left + right) / 2;
if (array[middle] == target) {
// 找到目标值
return middle;
} else if (array[middle] < target) {
// 目标值在数组的右侧
left = middle + 1;
} else {
// 目标值在数组的左侧
right = middle - 1;
}
}

return -1;
}

}
  • 优化版本的写法
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public class BinarySearchDemo {

/**
* 二分查找
*
* @param array 有序数组
* @param target 目标值
* @return 目标值的下标,查找不到则返回 -1
*/
public static int binarySearch(int[] array, int target) {
int left = 0; // 左边位置
int middle = 0; // 中间位置
int right = array.length - 1; // 右边位置

while (left <= right) {
middle = left + (right - left) / 2;
if (array[middle] == target) {
// 找到目标值
return middle;
} else if (array[middle] < target) {
// 目标值在数组的右侧
left = middle + 1;
} else {
// 目标值在数组的左侧
right = middle - 1;
}
}

return -1;
}

}