数据结构（1）二分法

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#数据结构

二分法

原始二分法

情况一：左闭右闭的情况，也就是说int right = nums.lenght - 1
区间为：[left， right]
循环的退出条件是while(left<=right)

为什么：

在循环搜索中要搜索全部的索引坐标。不能有剩下的索引。

要退出循环的话条件是left = right + 1。所以区间变成[right + 1, right]，这是正确的。

假如：退出循环写成了while(left < right)会发生什么？？
这样退出条件是 left == right ，也就是区间[left ，right] ------>[right, right]，所以区间[right， right]就没有搜索。
在这里插入图片描述
情况二：左闭右开，也就是说int right = nums.lenght
区间为：[left， right)

退出循环条件为while（left < right）

为什么：
退出循环的条件是left = right，所以区间变成了（right, right），因为取不到right，所以，搜索了全部区间，退出循环正确。

如果：条件写成了while(left <= right)会发生什么？？
会出现保存，数组越界。数组退出搜索区间变为[right， right]，取不到right，因此报错
在这里插入图片描述

二分查找三种区别（1.左闭右闭2.左闭右开3.左开右闭）
m0_63062176的博客
03-06 766
1.左闭右闭 int BinarySearch(int* a, int n, int x) { int begin = 0; int end = n -1 ; while (begin <= end) { int mid = begin + ((end - begin) >> 1); if (a[mid] > x) end = mid - 1; else if (a[mid] < x) begin = mid + 1; else ret
数据结构——二分法（1）
Surge_Pitt的博客
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参考：https://www.cnblogs.com/cs-whut/p/11212022.html 在用二分法进行查找时，查找对象的数组必须是有序的，即各数组元素的次序是按其值的大小顺序存储的。 其基本思想是先确定待查数据的范围（可用 [left,right] 区间表示），然后逐步缩小范围直到找到或找不到该记录为止。具体做法是： 1、先取数组中间位置（mid=(left+right)/2）的数据元素与给定值比较。 2、若相等，则查找成功；否则，若给定值比该数据元素的值小（或大），则给定值必在数组的
详解二分查找，包括左闭右闭，左闭右开，以及其他变种问题
lyx7762的博客
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算法学习-二分法基础
iblade的博客
03-12 276
最基本的二分法查找 因为我们初始化 right = nums.length - 1 所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right] 所以决定了while (left ‹= right) 同时也决定了 left = mid+1 和 right = mid-1 因为我们只需找到一个 target 的索引即可 所以当 nums[mid] == target 时可以立即返回 寻找左侧边界的二分查找： 因为我们初始化 right = nums.length 所以决定了我们的「搜索区间」是 [left
二分查找的两种写法与差异详解
Rinnate的博客
09-18 1560
和。
二分查找|详细讲解|两种写法
宇宙超粒终端控制中心的博客
01-29 1321
二分查找适用于从一个递增或递减的有序数列中查找某一个值用于查找的内容从逻辑上来看是有序的查找的数量只能是一个而不是多个在二分查找中，目标元素的查找区间的定义十分重要，不同的区间的定义写法不一样左闭右闭[left,right]左闭右开[left,right)
SongyangJi#JavaBooks#数据结构-二分法1
07-25
二分法思想：在有序列表中，取中间记录作为比较对象，若给定值与中间记录的关键词相等，则查找成功；若给定值小于中间记录的关键词，则在中间记录的左半区继续查找；若给定
数据结构_算法_二分法_编程教学_LintCodePytho_1741868903.zip
03-15
在教学资料的准备上，“数据结构_算法_二分法_编程教学”这一系列文件名称表明了教学材料专注于数据结构和算法中的二分法，并强调了编程教学的重要性。这些文件是帮助学习者掌握数据结构和算法基础知识，特别是...
数据结构之二分法以及八大排序算法的理解与代码实现（Java）
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二分法 顾明思意，二分法就是将我们的数组一分为二，然后拿我们要查找的数去和中间的那个元素比较，如果刚好等于中间那个元素，那么就返回中间位置的下标。如果比中间的元素小，那么再使用相同的方式从中间元素的前面部分去找；相反如果比中间元素更大，那么就在中间元素后面的部分去找。如此循环，这样就叫二分法，相信大家都意识到了，二分法之所以能这样做的前提是：数组已经是有序的（通常情况下是升序）。下面看一下二分法的具体实现： ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2
二分法数据结构
05-30
二分法数据结构是一种在计算机科学中用于高效检索和操作数据的技术。它的核心思想是利用已排序的数据集合，通过不断缩小查找范围来快速定位目标值。这种方法广泛应用于各种数据结构，如二分查找树、平衡二叉搜索树...
二分法的边界问题
damnkk的博客
04-04 876
二分法的边界问题
码农的泪——二分答案总结
码农冰翼的小小家园
05-15 654
这种二分答案的思路，大同小异，最主要的掌握核心：控制哪个是最接近最优解的可行解，然后就需要灵活处理，看最后的情况。
算法刷-Day01
小白成长之路的博客
04-11 202
你好，自己，从现在开始不能再什得过且过的一天，要好好的利用自己的业余时间进行记录。加油，未来的自己。Day01，二分查找的使用给定一个n个元素的有序的整型数组nums,和一个目标值targets，写一个函数搜索nums的target，如果目标存在即返回下标，不存在返回-1。输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9输出: 4解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2输出: -1。
【二分算法】
Mr_robot714的博客
12-14 593
因为是在左闭右开的区间中找，如果right = mid - 1，那就相当于把num[mid - 1]去掉了。这种情况下，left = right是有意义的，故while(left target时，right = mid - 1。当nums[mid] < target时，left = mid + 1。当nums[mid] < target时，left = mid + 1。当nums[mid] > target时，right = mid。
基础二分查找总结
dotJunz的博客
01-17 574
本文对基础的二分查找算法做了总结，通过分析 lower_bound 和 upper_bound 函数给出了常用的模板，并指出了其中细节和转化关系，最后通过力扣相关题目巩固所学知识。
二分查找（心得）
元清的博客
10-19 1463
前些天我做了一道题目，题目中要求使用二分查找，我便按照我心中的二分查找，信心满满的提交上去了。结果发现无限循环，后面我便去查阅了资料用于查找的内容需要是有序的查找的数量只能是一个左闭右闭左闭右开。
c++二分查找的左闭右开和左闭右闭的详解
没得选择丶
04-09 2638
二分查找的数组中没有重复的元素 #这个只是适用一般的情况 情况1： #include<iostream> #include<vector> #include<string> using namespace std; int lower_bound(vector<int>& nums, int target)//左闭右开的区间 { int l...
POJ2456Aggressive cows （二分法求区间的差的最小值）注意左闭右开的应用
凡心所向，素履所往，生如逆旅，一苇以航
07-28 416
                                                  Aggressive cows Farmer John has built a new long barn, with N (2 &lt;= N &lt;= 100,000) stalls. The stalls are located along a straight line at posit...
各种缺陷的二分法算法
帐前卒 专栏
12-04 3513
二分法是思想精髓就是如果左下标和右下标得到的中间下标所在的值等于所要查找的值，算法结束；如果中间的值小于目标值，则说明目标值可能在中间值和右下标所在的区间内，就将中间下标当成左下标，继续搜索。如果中间值大于目标值，则把中间下标当成右下标，继续搜索。这是近期在网上用google搜索“二分法算法”找到的二分法算法。结果发现各种各样的缺陷。public int erfen() //二分法查找
数据结构排序二分法
最新发布
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### 排序算法（以插入排序为例） #### 原理 插入排序是一种简单直观的排序算法，其工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间 [^3]。 #### 应用 适用于数据量较小的场景，因为其实现简单，在数据基本有序的情况下，效率较高。一般用于对小规模数据进行排序，或者在其他复杂排序算法的子过程中使用 [^3]。 #### 实现 以下是插入排序的 Python 代码实现： ```python def insert_sort(list): Len = len(list) for i in range(1, Len): # key是本轮待排序的数字 key = list[i] j = i - 1 # 当有序数组中的数字大于key时，有序数组的index都需要向后移1位 while j >= 0 and list[j] > key: list[j + 1] = list[j] j -= 1 list[j + 1] = key return list print(insert_sort([1, 3, 5, 6, 2, 4])) ``` ### 二分法（二分查找） #### 原理 二分查找的基本原理依赖于数据的有序性，适用于已排序的数组或集合。在实际操作过程中，通过不断地取中间元素并与目标值比较，逐步缩小搜索范围，直到找到目标值或者确定目标值不存在于给定的有序数据中 [^1]。 #### 应用 常用于在大规模有序数据中查找特定元素，能显著提高查找效率。例如在数据库索引查找、字典查找等场景中广泛应用 [^1]。 #### 实现 以下是二分查找的 Python 代码实现： ```python def binary_search(arr, target): left, right = 0, len(arr) - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return -1 arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] target = 5 result = binary_search(arr, target) print(result) ```
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