二分查找

二分查找总结 一、概述 1、定义 二分查找是一种广泛使用的搜索算法,主要用于在有序数组(一般是升序,后面的内容也只是针对升序情况)上查找元素 2、主要思想 二分查找算法背后的主要思想是充分利用元素之间的有序性、以及数组的随机访问特性,每次都与查找区间的中间元素比较大小,根据比较结果不断将查找范围缩小一半(采用分治策略,剪枝?),直到元素被找到,或者,查找区间被缩小为0 3、工作流程 将中间元素... 阅读详情

二分查找

package com.ysx.common;

/**
 * @author youngbear
 * @email youngbear@aliyun.com
 * @date 2019/12/25 22:00
 * @blog https://blog.youkuaiyun.com/next_second
 * @github https://github.com/YoungBear
 * @description
 */
public class BinarySearchUtils {

    /**
     * 二分查找
     * @param nums 整型数组
     * @param target 目标值
     * @return 查找匹配的下标,如果没有匹配的则返回-1
     */
    public static int binarySearch(int[] nums, int target) {
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return -1;
        }
        int begin = 0;
        int end = nums.length - 1;
        int result = -1;
        while (begin <= end) {
            // 这种写法是防止begin+end溢出
            int middle = begin + (end - begin) / 2;
            if (nums[middle] == target) {
                return middle;
            } else if (nums[middle] > target) {
                end = middle - 1;
            } else {
                begin = middle + 1;
            }
        }
        return result;
    }

    /**
     * 二分查找
     *
     * @param nums   整型数组
     * @param target 目标值
     * @return 查找第一个匹配的元素,成功返回下标,失败返回-1
     */
    public static int binarySearchFirst(int[] nums, int target) {
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return -1;
        }
        int begin = 0;
        int end = nums.length - 1;
        int result = -1;
        while (begin <= end) {
            // 这种写法是防止begin+end溢出
            int middle = begin + (end - begin) / 2;
            if (nums[middle] == target) {
                result = middle;
                end = middle - 1;
            } else if (nums[middle] > target) {
                end = middle - 1;
            } else {
                begin = middle + 1;
            }
        }
        return result;
    }

    /**
     * 二分查找
     *
     * @param nums   整型数组
     * @param target 目标值
     * @return 查找最后一个匹配的元素,成功返回下标,失败返回-1
     */
    public static int binarySearchLast(int[] nums, int target) {
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return -1;
        }
        int begin = 0;
        int end = nums.length - 1;
        int result = -1;
        while (begin <= end) {
            // 这种写法是防止begin+end溢出
            int middle = begin + (end - begin) / 2;
            if (nums[middle] == target) {
                result = middle;
                begin = middle + 1;
            } else if (nums[middle] > target) {
                end = middle - 1;
            } else {
                begin = middle + 1;
            }
        }
        return result;
    }
}

二分查找算法 摘要 二分查找,一个很经典的算法。但是真正理解透彻这个算法却不容易。下面记载一点自己学习二分查找的心得。 参考 正文: 二分查找有N多种写法,有各种各样的形式,选一种合适自己,自己能够理解记住的才是最好的。下面分享一个我比较赞的版本。 对于最最最原始的二分查找,即给出一个Key,查找出key值的索引号。 注意注意注意!!最经典的二分查找对返回来的索引号没有任何要求,只要其对应的值是... 阅读详情

相关推荐

【二分查找】学习总结

二分查找:  (1) 一般的二分查找:          例如:找球号问题: 在某一国度里流行着一种游戏。游戏规则为:在一堆球中,每个球上都有一个整数编号i(0             这就是普通的二分查找,把所有的球号存入ans[ ]数组了,从小到大排序,然后二分查找,假设共n个球吧(数组中0----n-1)            首先边界 fir=0,end=n-1,

nyist_飘谊 2541

二分查找的两种实现

// 递归版本 int binary_search(const int arr[], int start, int end, int key) { if (start > end) return -1; int mid = start + (end - start) / 2; //直接平均可能會溢位,所以用此算法

firejq 的博客 766

[算法|二分查找] 《有重复数字的升序数组的二分查找》

题目描述 请实现有重复数字的升序数组的二分查找: 给定一个 元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写 一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1 示例1 输入 [1,2,4,4,5],4 输出 2 说明 从左到右,查找到第1个为4的,下标为2,返回2 示例2 输入 [1,2,4,4,5],3 输出 -1 示例3 输入 [1,1,1,1,1],1 输出 0 题解思路 第一想法:既然是二分查找,那就把二分查

喜欢前端的后端 MelodyJerry 1万+

二分查找元素求比较次数

在顺序表 { 12、15、17、20、24、30、38、43、45、51、52} 中,用二分法查找关键码 20需做( ) 次关键字比较。 解: 数值 12 15 17 20 24 30 38 43 45 51 52 下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...

tendollors的博客 2万+

告别迷茫!手把手教你用Synopsys VC USB VIP搭建验证平台(附UVM分层序列实战解析)

本文详细介绍了如何使用Synopsys VC USB VIP搭建验证平台,并深入解析UVM分层序列的实战应用。通过Step-by-Step的操作指南和关键配置示例,帮助验证工程师高效集成USB VIP,掌握从环境搭建到测试用例开发的全套技能,特别适合处理复杂协议验证的挑战。

weixin_42520573的博客 554

数字IC时序约束实战:深入解析clock_uncertainty的设置策略与后端影响

本文深入探讨数字IC设计中clock_uncertainty的设置策略及其对后端实现的影响。通过分析时钟不确定度的组成(包括clock_skew、clock_jitter和margin),并结合实际项目经验,详细介绍了在不同设计阶段(综合、布局布线、签核)的动态调整方法。文章还提供了工程化处理参数来源、跨时钟域特殊处理以及优化时序收敛的实用技巧,帮助工程师提升数字IC设计的可靠性和性能。

weixin_29284657的博客 229

二分查找之红蓝二分查找

/ 目标值在左半部分} else {left = mid;// 目标值在右半部分left : -1;// 返回最后一个满足条件的值的索引。

xiaoxie8023的博客 2329

从零开始:使用Mask2Former训练你的专属图像分割数据集

本文详细介绍了如何使用Mask2Former训练自定义图像分割数据集,从环境配置、数据集准备到模型训练与优化。通过实战技巧和问题排查指南,帮助开发者高效完成从零开始的图像分割任务,特别适合需要处理自定义数据集的AI研究人员和工程师。

weixin_30566063的博客 644

【二分查找】有这一篇足够了

【二分查找】(折半查找)有这一篇足够了 1.二分查找是干啥的 2. 力扣中的一些练习题 2.1 二分查找 2.2 第一个错误的版本 2.3 搜索插入位置 2.4 在排序数组中查找元素第一个和最后一个位置 2.5x的平方根 2.6 有效的完全平方数 3.总结一下

m0_58761900的博客 1万+

在 VS Code 里配置 SAP Joule for Developers 的 ABAP AI side-by-side 能力

摘要: 随着ABAP开发工具链的演进,VS Code逐渐融入ABAP开发流程,SAP Joule for Developers的ABAP AI能力通过side-by-side模式(基于BTP中央服务)为多系统开发提供统一AI支持。该模式避免了各ABAP后端独立升级AI能力的碎片化问题,由管理员配置BTP订阅URL后,开发者可在ADT或VS Code中全局调用。实际落地需注意角色分工(管理员配置服务,开发者填写URL)、AI units资源规划及配置细节(如区分全局与项目级设置)。建议将Joule URL纳入

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 120

2026年全球VCSEL芯片竞争格局揭秘:美欧亚“三足鼎立”,中国军团强势崛起

全球VCSEL芯片市场迎来爆发期,预计2032年规模将达110亿元。美国Lumentum、Coherent等巨头主导消费电子和光通信领域,欧洲ams-OSRAM、TRUMPF则在车规级高功率VCSEL占据优势。中国企业如长光华芯、纵慧芯光加速追赶,实现从3D传感向激光雷达的技术跨越。行业未来聚焦高功率、多结阵列化发展,自动驾驶和AI算力需求将推动市场持续增长,但面临技术壁垒、供应链依赖等挑战。国际巨头与中国厂商将在这一光芯片赛道展开激烈竞争。

致力于lidar应用开发 782

优选算法《二分查找》

在之前的学习当中我们已经初步了解过了二分查找的整体逻辑以及二分查找,接下来我们在本篇当中将系统的来学习二分查找的使用方式以及在什么情况下可以使用二分查找。在之前的学习当中我们了解到的二分查找是要求在有序的数组当中当数组元素有序时才能使用,但是其实这只是二分查找最朴素的使用场景,接下来我们将学习更多的二分查找的使用场景。相信通过被本章的学习之后你会有所收获,一起加油吧!!!

mljy.博客 2503

通信原理 | 窗函数 | 矩形窗 | 汉宁窗 | 汉明窗 | 布莱克曼窗 | 补零对频谱的影响

比如,原信号是一个周期的余弦信号,又给它补了9个周期长度的0,那么信号并不是10个周期的余弦信号,而是一个周期的余弦加一串0,补零并没有带来新的信息!频谱分辨率的含义是两个频率不同的信号在频率上可分,也就要求他们不能落到一个频域函数的主瓣上,所以,如果待分析的两个信号频率接近,而时域长度又短,那么在频域上他们就落在一个频域函数的主瓣内了,补再多的零也无济于事。而形状(主瓣宽度)是由补零之前的信号长度决定的,补零的作用只是细化了频域序列,并没有改变其主瓣宽度。所以,汉宁窗牺牲了分辨率,换来了旁瓣泄露的减小。

若北辰 1305

【算法】二分查找

本文总结了二分查找的特点、使用条件、和时间复杂度的分析,并且还将二分进行总结成三种情况,分别是朴素二分、查找左边界的二分和查找右边界的二分三种情况。通过若干到例题进行强化算法思维。

2302_80475369的博客 1841

在 Android Studio 中接入 DeepSeek:加速 Android 开发进程

通过在 Android Studio 中接入 DeepSeek,Android 开发者能够充分利用人工智能技术带来的强大优势,显著提升开发效率和代码质量。从前期的安装准备,到具体的接入步骤,再到使用过程中的技巧和注意事项,每一个环节都为打造高效、智能的开发环境提供了有力支持。希望本文能帮助你顺利将 DeepSeek 融入到 Android Studio 的开发工作流程中,让你在 Android 开发的道路上更加得心应手,创造出更优质的 Android 应用。

远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享 4175

打开.nc降水气象数据制作年降水量地图

图层的单位为度,在反距离插值中也是以度为单位,比较麻烦,还是想用以m为单位的投影,这里是个bug,后续调整一下。该彩色部分是以2021年1月、2月、3月的降水数据分别作为RGB得到。因为该栅格的分辨率还是太大了,一个栅格就能覆盖一个县,若想要进行降尺度,可以做插值处理。下载的数据集为2021-2022年,因此有12+12=24个月,24个波段。想要得到廊坊市周围的数据,需要裁剪范围,在降水数据图层上导出数据。打开数据管理工具-投影和变换-定义投影。在降水数据图层上右击属性,添加投影。得到了降尺度的插值图。

所有专家都曾始于新手 4520

二分查找详解

二分查找是一种简单而高效的查找算法,在有序数组查找中有广泛的应用。插值查找和BST是二分查找的变种,它们在某些情况下能够提供更高的效率。理解这些算法的原理和实现方式,对于提高编程能力和解决实际问题具有重要意义。

Weirdo的博客 2877

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

详解二分查找

一.为什么要使用二分查找 当有一个排好顺序的数组,我们需要知道我们要找的值是否在当前数组中,那么我们就需要自己实现一个查找的方法来进行实现,那么如果我们找的数在最后一个位置n处,假设这个n非常大,那么我们要是一次一次进行比较的话就要比较n次,这样就会显得非常慢,那么有没有一种相较于普通查找速度更快的方法吗,那就是二分查找。 二.二分查找的解释 二分查找:也称折半查找(Binary Search),它是一种效率较高的查找方法。但是,折半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。

weixin_47651920的博客 5939

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

[Algorithm][二分查找][二分查找OJ][搜索插入位置] + 二分查找原理 +二分查找模板

[Algorithm][二分查找][二分查找OJ][搜索插入位置] + 二分查找原理 +二分查找模板

SnowK博客 4252

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

二分查找最坏查找次数_快速入门二分查找

二分查找使用二分查找的前提模板常见的二分查找应用比如猜数字游戏。// 二分查找适用于有序的数组 // 这个一个最简单的二分查找算法,前提是数组中不存在重复元素 function binarySearch(arr, target) { if (arr && Array.isArray(arr)) { if (!arr.length) return -1 let left =...

weixin_28849929的博客 6623

c++二分查找

由于此时只剩下两个数了,所以我们不再二分了,直接判断A[8]是否等于17,或者A[9]是否等于17即可。//表示要在A[1]至A[N]范围查找x。因为我们要查找的数是3,小于A[mid],所以我们下次要在A[L]至A[mid]范围内查找,//查询数组A是否包含x。因为要查找的数是17,大于A[5],所以我们应该在A[5]至A[10]这一段查找,令L=1, R=10, 表示我们用在A[1],A[2],...A[10]里面查找。1、当要查找的数小于A[1]或者大于A[N],返回"no",否则进入二分查找过程。

浪子回头 1733

二分查找最坏查找次数_二分查找 事半功倍

前言:“Simplicity is the soul of efficiency.”简洁是效率的灵魂。-- Enda Kenny, TaoiseachYou clicked onthe third article written by ADOSCIE.你激动的点开了ADOSCIE的第三篇文章。But you realized that you aren’t familiar with ...

weixin_34294809的博客 2228
上一篇: 筛选法获取素数列表
下一篇: 使用 PBKDF2 导出密钥
杨小熊的笔记
博客等级 码龄15年 125粉丝 156原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值