二分查找的平均查找长度详解

本文详细解析了满二叉树中折半查找的平均查找次数,通过等比和等差级数的结合,推导出查找次数的平均数公式。
看数据结构书的时候碰上的内容,我自己将它化成关于级数的题,然后自己算的过程,基本就是等比级数和等差级数的混合内容。
满二叉树来分析折半查找的平均长度(二分查找二叉判定树

h=层高 n=节点数
[]为计算过程的式

先算总查找次数
1*1+2*2+3*4+4*8...(h-1)*2^(h-2)+h*2^(h-1)  [1]

[1]*2:

1*2+2*4+3*8+4*16...(h-1)*2^(h-1)+h*2^h    [2]

[2]-[1]:
[1]*2-[1]=[3]:
[1]=[3]:

-1*1-1*2-1*4-1*8-1*16...-2^(h-1)+h*2^h    [3]

[4]+h*2^h=[3]

-1*1-1*2-1*4-1*8-1*16...-2^(h-1)       [4]

[4]*2-[4]=[5]=[4]

-2^h+1 [5]

[3]=[5]+h*2^h:

-2^h+1+h*2^h=(h-1)*2^h+1

base on (n+1=2^h)

(n+1)log(n+1)-(n+1)+1
(n+1)log(n+1)-n

最后,来求查找次数平均数
((n+1)log(n+1)-n)/n
### 折半查找(二分查找法中的平均成功查找长度 折半查找是一种高效的查找方法,适用于有序数组。其核心思想是在每次比较后将待查区间缩小一半。对于给定大小 \( n \) 的有序数组,在成功的查找情况下,可以计出 **平均查找长度 (ASL)**。 以下是实现二分查找并计平均成功查找长度的一个 Python 示例: ```python import math def binary_search_asl(n): """ 计二分查找的平均成功查找长度(ASL) Args: n (int): 数组的总元素数量 Returns: float: 平均成功查找长度 """ # 初始化变量 total_comparisons = 0 levels = int(math.log2(n)) + 1 # 树的高度 # 遍历每一层节点数及其对应的比较次数 for level in range(levels): nodes_at_level = 2**level if level < levels - 1 else n - (2**(levels - 1) - 1) comparisons_per_node = level + 1 total_comparisons += nodes_at_level * comparisons_per_node asl = total_comparisons / n return asl # 测试函数 n_values = [7, 15, 31] # 不同规模的数组大小测试 results = {n: binary_search_asl(n) for n in n_values} for n, asl in results.items(): print(f"For array size {n}, ASL is approximately {asl:.2f}") ``` 上述代码通过模拟完全二叉树结构来计不同数组大小下的平均查找长度[^4]。具体来说,它基于以下逻辑: - 对于每层节点的数量以及该层所需的比较次数进行累加。 - 总体比较次数除以总的节点数目得到最终的平均查找长度。 #### 关键点解释 - 如果数组有 \( n \) 个元素,则最大层数为 \( \log_2{n} + 1 \)[^4]。 - 每一层上的节点可能不完全是满的,因此最后一层需要特别处理。 此程序假设输入的是理想情况下的完全二叉树形式数据分布,并未考虑实际应用中可能出现的数据缺失或其他异常状况。
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