折半查找问题

本文详细解析了折半查找算法的实现原理与过程,通过设置下限与上限,不断缩小查找范围直至找到目标值或确定不存在于数列中。文章通过具体代码示例,展示了如何在有序数列中高效地查找指定元素。

这个题很简单,思想就是,指定有序的待查找数列,待查找值,设置下限low,上线high,在数列中找出中间值与待查找key值进行比较,若key大于中间值,low设置为此时的中间值下标加一,从新的low值至high继续找到中间值比较,以此类推。若key小于中间值,high为此时中间值下表减一,在新的low至high中找中间值继续比较,以此类推。
实现呢就是以下代码,这次倒没绕啥弯子,就是要注意的是,循环条件等于号不可以少,少了等于号,程序可能会进入死循环。

int halfsercah(int *arr,int len,int key)//折半查找
{
	int low = 0;
	int mid ;
	int high = len - 1;
	while (low <= high)
	{
		mid = (low + high) / 2;
		if(key == arr[mid])
		{
			return mid;
		}
		else if(key > arr[mid])
		{
			low = mid + 1;
		}
		else if (key < arr[mid])
		{
			high = mid - 1;
		}
	}
	return -1;
}
设计折半查找(Binary Search),也称为二分查找,通常用于有序数组中查找特定元素。以下是递归版本的算法描述: **递归版折半查找算法步骤:** 1. **函数定义:** 定义一个名为`binary_search`的递归函数,接收两个参数,一个是有序数组`arr`,另一个是要查找的目标值`target`,以及初始搜索范围的起始索引`low`和结束索引`high`。 2. **基础条件:** 如果`low`大于或等于`high`,说明目标值不在数组中,返回-1表示未找到。 3. **计算中间索引:** 计算中间索引`mid`,通常是`(low + high) // 2`。 4. **比较判断:** 比较中间元素`arr[mid]`和`target`: - 如果相等,返回`mid`,找到了目标值。 - 如果`target`小于`arr[mid]`,说明目标可能在左半部分,将`high`设为`mid - 1`,然后继续递归查找。 - 如果`target`大于`arr[mid]`,说明目标可能在右半部分,将`low`设为`mid + 1`,继续递归查找。 5. **返回结果:** 当满足基础条件时,递归调用会返回结果。 **Python 示例:** ```python def binary_search(arr, target, low, high): if low > high: return -1 mid = (low + high) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif target < arr[mid]: return binary_search(arr, target, low, mid - 1) else: return binary_search(arr, target, mid + 1, high) # 使用示例 sorted_array = [1, 3, 5, 7, 9] searched_value = 5 result_index = binary_search(sorted_array, searched_value, 0, len(sorted_array) - 1) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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