二分查找算法

二分查找与BST搜索:算法面试必备
本文探讨了二分查找在排序算法中的应用,重点介绍了其在二叉搜索树(BST)中的实现,包括时间复杂度分析。同时涵盖了多种搜索算法,如暴力枚举、插值查找、自平衡树(AVL/RB-Tree/B-Tree/B+Tree)和哈希查找,以助于理解搜索算法在计算机科学中的核心地位。

二分查找又叫折半查找,这种算法的前提是数据是有序的,从中间开始逐次折半,最后知道找到。时间复杂度是对数时间复杂度,这里我想起来BST二叉搜索树的搜索方法,其实本质上他也是一个使用了二分查找思想的一种算法。
面试官在面试的时候,考察到了

template<typename T>
int bin_find(T* x,int length,int value){
	
	int low = 0,high = length -1,mid;
	while(low<high){
		mid =( low + high ) /2;
		if(x[mid] == value)
			return mid;
		if(x[mid] < value)
			low = mid +1;
		else
			high = mid -1;
	}
	return -1;
}

面试算法,针对这块的考察自己需要每天都看,主要是排序算法(二分查找这不就是考你了),搜索算法(二叉树相关,遍历、查找)。

其实搜索算法就是在一群数据中找到一个值,在计算机中十分重要,占了半壁江山呢

  • 枚举暴力法
  • 二分查找
    • 插值查找
  • 树的查找
    • 二叉查找树算法 BST
    • 自平衡二叉树算法 AVl
    • 红黑树算法 RB-Tree
    • B树算法 B-Tree
    • B+树算法 B+Tree
  • 哈希查找
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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