C++二分查找算法之跳石头

本文介绍了如何使用C++的二分查找算法解决跳石头问题。通过详细解析题目描述、输入输出样例,为初学者提供了一个编程入门的实例,帮助理解基础的算法应用。

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跳石头

题目描述

不可复制——我是小样儿

输入


输出


样例输入

25 5 2
2
11
14
17
21

样例输出


                
### 二分查找算法的基本原理 二分查找(Binary Search)是一种高效的查找算法,适用于**有序数组**中查找特定元素的位置。其基本思想是通过不断缩小查找范围来快速定位目标值。 - 在每次迭代中,计算中间位置 `mid`,比较中间位置的元素与目标值: - 如果中间元素等于目标值,则返回该索引。 - 如果中间元素小于目标值,则目标值可能存在于右半部分,更新左边界。 - 如果中间元素大于目标值,则目标值可能存在于左半部分,更新右边界。 - 不断重复上述过程,直到找到目标值或搜索范围为空为止[^1]。 ### 非递归实现的 C++ 示例 以下是一个非递归方式实现的二分查找函数: ```cpp int binarySearch(int arr[], int size, int target) { int left = 0; int right = size - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; // 防止溢出 if (arr[mid] == target) { return mid; // 找到目标值,返回索引 } else if (arr[mid] < target) { left = mid + 1; // 目标在右半部分 } else { right = mid - 1; // 目标在左半部分 } } return -1; // 未找到目标值 } ``` ### 递归实现的 C++ 示例 以下是使用递归方式实现的二分查找函数: ```cpp int binarySearchRecursive(int arr[], int left, int right, int target) { if (left > right) { return -1; // 搜索范围无效,未找到目标值 } int mid = left + (right - left) / 2; if (arr[mid] == target) { return mid; // 找到目标值,返回索引 } else if (arr[mid] < target) { return binarySearchRecursive(arr, mid + 1, right, target); // 递归右半部分 } else { return binarySearchRecursive(arr, left, mid - 1, target); // 递归左半部分 } } ``` ### 时间复杂度分析 - **时间复杂度**:O(log n),其中 `n` 是数组长度。每次将搜索区间减半,因此查找效率非常高。 - **空间复杂度**:对于非递归实现为 O(1),对于递归实现为 O(log n)(由于递归调用栈占用的空间)[^3]。 ### 应用场景 - 用于在排序数组中快速查找某个元素。 - 可扩展应用于寻找边界问题,例如寻找第一个等于目标值的元素、最后一个等于目标值的元素等。 - 常用于算法竞赛和工程实践中需要高效查找的场景,如“石头”问题中的最小距离判定[^5]。 ### 注意事项 - 数组必须是**有序**的,否则无法正确应用二分查找。 - 处理边界条件时需谨慎,防止死循环或漏掉有效解。 - 对于大数组,推荐使用非递归实现以避免栈溢出风险。 ---
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