二分算法深入理解及代码实现!

从一道题学会浮点数二分:手把手带你用C++实现任意数的立方根计算 今天,我们就以"计算任意数的立方根"这个看似简单的数学问题为切入点,深入探讨浮点数二分算法这一强大工具。更重要的是,掌握浮点数二分算法能够培养我们解决更广泛数值计算问题的能力。我们将通过完整的代码实现和逐步解析,让你不仅能够解决立方根问题,更能举一反三地应用这一算法解决其他类似问题,如计算平方根、求解方程根等。提示:使用固定迭代次数而非精度判断作为循环条件,可以避免因浮点数精度问题导致的无限循环,同时保证足够的计算精度。注意:在实际应用中,可能需要对极大或极小的数进行特殊处理,以防止浮点数溢出或精度丢失。 阅读详情

首先,什么是二分查找呢?它是一种高效率的查找算法,也称折半查找。为什么说效率高呢?让我们举个例子,A同学随便在心里想一个数,然后B同学来猜这个数,如果按照做普通的方法从1~1000便利找的话,最慢的情况会猜1000次,而如果用二分思想的话,不管他想的是什么数,B都能在10次之内猜到。(首先猜500,除了运气特别好直接猜对外不管A说太大还是太小,B都继续把可行范围缩小一半:如果太大,那么答案在1~499之间,如果太小,则在501~1000之间。只要每次选择可行区间的中点去猜,每次都能把范围缩小一半。由于log2(1000)<10,10次之内一定能猜到)
二分查找的重要条件:要查找的序列一定是单调的!
递归算法举例

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int binarySearch(int a[],int l,int r,int key){
    if (l<=r){
        int mid=(l+r)>>1;
        if (a[mid]==key) return mid;
        else if (a[mid]>key) return binarySearch(a,l,mid-1,key);
        else return binarySearch(a,mid+1,r,key);
    }
    return -1;  //没有找到返回-1
}
int main(){
    int a[5]={1,3,5,6,7};
    cout<<binarySearch(a,0,4,5)<<endl;//找到5的序号为2
}

迭代实现

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int binarySearch(int a[],int l,int r,int key){
     while(l<=r){
        int mid=(l+r)>>1;
        if (a[mid]==key) return mid;
        else if (a[mid]>key) r=mid-1;
        else l=mid+1;
    }
    return -1;  //没有找到返回-1
}
int main(){
    int a[5]={1,3,5,6,7};
    cout<<binarySearch(a,0,4,7)<<endl;//找到7的序号为4
}

尽管能用递归实现,但一般都不用递归形式的二分写法。
下面介绍一种c++STL函数库里的二分,lower_bound(),upper_bound()和binary_search().(STL里的各种数据结构真的是很实用,建议各位花些功夫学好这些)

binary_search():函数模板 :binary_search(arr[], arr[]+size , indx)。
参数说明:arr[]:数组首地址。
size:数组元素个数。
index:需要查找的值。
函数功能: 在数组中以二分法检索的方式查找,若在数组(要求数组元素非递减)中查找到indx元素则返回1,若查找不到则返回值为0。
示例:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
    int a[5]={1,3,5,6,7};
    cout<<binary_search(a,a+5,6)<<endl;
    //找到6,返回1
}

lower_bound() :函数功能: 函数lower_bound()在first和last中的前闭后开区间进行二分查找,返回大于或等于val的第一个元素位置。如果所有元素都小于val,则返回last的位置。

upper_bound():
函数功能:函数upper_bound()返回的在前闭后开区间查找的关键字的上界,返回大于val的第一个元素位置。
示
例:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
    int a[10]={1,3,3,5,6,7,7,8,10,12};
    cout<<lower_bound(a,a+10,3)-a<<' ';
    cout<<upper_bound(a,a+10,3)-a<<' ';
    cout<<lower_bound(a,a+10,7)-a<<' ';
    cout<<upper_bound(a,a+10,7)-a<<' ';
}
//输出:1 3 5 7

二分原理易懂然而也要在刷题中慢慢提升自己对二分

下面附上一道题吧

/*问是否有x满足这个等式: 8x^4 + 7x^3 + 2x^2 + 3x + 6 == Y,x属于[0,100],可以为分数
,保留四位小数
*/
#include <iostream>
#include<stdio.h>
using namespace std;
int calculate(int x)
{
    return 8*x*x*x*x+7*x*x*x+2*x*x+3*x+6;
}
int main()
{
    int y;
    double high=100,low=0,mid;
    while(cin>>y)
    {
        while(low-high<1.0e-6)            / /循环至high,low近乎相等
        {
            mid=(high+low)/2;
            if(calculate(mid)<y)
                low=mid;
            else
                high=mid;
        }
        printf("%.4lf\n",high);
    }
    return 0;
}
二分算法系统梳理 力扣题库目前一共 1971 道题,而其中高达 110 道题均与「二分」有关,其普遍性与重要性不言自明。然而尽管它这么重要,但大多数同学依然没能很好地掌握,总是会在各种细节上跌跟头,因此我们需要对该算法进行系统地梳理。 「二分」一共有三类常见应用,分别是「整数二分」、「实数二分」以及「二分答案」,接下来将分别介绍这三类应用的具体形式。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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_dingzhen
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