二分查找及其变形总结

本文详细介绍了二分查找算法的三种常见实现:查找特定元素、找到大于等于目标值的元素索引以及在循环有序数组中查找元素。通过示例代码解释了算法的逻辑,并提供了参考链接。

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//0. 查找是否存在某个元素。说明:low是第一个元素下标;high是最后一个元素的下标
int originBinarySearch(int *arr, int low, int high, int key)
{
    assert(arr!=NULL && low >= 0 && high - low >= 0);
    int mid = 0;
    while(low <= high){
        mid = low + (high - low) / 2;
        if(arr[mid] == key){    //由于需要找和key相等的值,自然首先判断是否相同
            return mid;
        }else if(arr[mid] < key){   //如果不相等,分两种情况:(1)小于key
            low = mid + 1;
        }else {     //(2)大于key
            high = mid - 1;
        }
    }
    return -1;
}


//1. arr[mid] >= key
int bSearchIndex(int* arr, int low, int high, int key)
{
    assert(arr != NULL && low >= 0 && high - low >= 0);
    int mid, left = low, right = high;
    while(left <= right)
    {
       mid = left + (right - left) / 2;
       if(arr[mid] >= key) right = mid - 1;
       else left = mid + 1;
    }
    return left; //返回left:如果找到就是第一次出现的位置;如果没找到就是第一个大于key的数
    //return right; 返回right:小于key的第一个数的位置
}


//2. arr[mid] > key
int bSearchIndex2(int* arr, int low, int high, int key)
{
    assert(arr != NULL && low >= 0 && high - low >= 0);
    int mid, left = low, right = high;
    while(left <= right)
    {mid = left + (right - left) / 2;
        if(arr[mid] > key) right = mid - 1;
        else left = mid + 1;
    }
    //返回right:如果找到就是最后一次出现的位置;如果没找到就是小于key的第一个数的位置
    return left;//返回left:要求返回大于key的第一个数的位置
}


//3.变形:在循环有序数组中查找指定元素。
int findInCircle( int * arr, int low , int high, int key)
{
    int mid = 0;
    while(low<=high)
    {
        mid = low + (high - low) / 2;
        if (arr[mid] == key ) return mid;
        if(arr[mid]>=arr[low])<span style="white-space:pre">	</span>//前一部分为严格递增,后一部分为更小的循环递增数组
        {
            if(arr[low] <= key && key < arr[mid]) high = mid -1;
            else low = mid +1;
        }
        else<span style="white-space:pre">	</span>//后一部分为严格递增,前一部分为更小的循环递增数组
        {
            if(arr[mid] < key && key <= arr[high]) low = mid + 1;
            else high = mid -1;
        }
    }
    return -1;
}


本文参考了以下博客(向前辈学习,万分感谢!):
int63Ago博客:http://blog.youkuaiyun.com/int64ago/article/details/7425727
hackbuteer1博客:http://blog.youkuaiyun.com/hackbuteer1/article/details/7581596
### PTA平台上的二分查找实现题目及其解法 在PTA平台上,有关于二分查找的经典题目和其实现方法。以下是基于已知引用内容以及专业知识的详细介绍。 #### 1. 题目描述与函数接口 根据参考资料[^3],PTA上的一道典型题目要求实现二分查找算法。其函数接口定义如下: ```c++ Position BinarySearch(List L, ElementType X); ``` 其中: - `List` 是一个有序列表。 - `ElementType` 表示待查找的数据类型。 - 返回值为 `Position` 类型,表示目标元素的位置;如果未找到,则返回特定标志位(通常为 `-1` 或其他约定值)。 --- #### 2. C++中的二分查找实现 以下是一个标准的C++实现方式,适用于有序数组的情况[^2]: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int BinarySearch(int arr[], int n, int target) { int left = 0; int right = n - 1; // 数组长度减一作为右边界 while (left <= right) { // 当左指针小于等于右指针时继续循环 int mid = left + (right - left) / 2; // 计算中间位置 if (arr[mid] == target) { // 如果找到目标值 return mid; // 返回索引 } else if (arr[mid] < target) { // 若目标值大于中间值 left = mid + 1; // 调整左边界到mid右侧 } else { // 若目标值小于中间值 right = mid - 1; // 调整右边界到mid左侧 } } return -1; // 未找到目标值 } int main() { int arr[] = {1, 3, 5, 7, 9}; // 已排序数组 int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); int target = 5; int result = BinarySearch(arr, n, target); // 执行二分查找 if (result != -1) { cout << "Element found at index: " << result << endl; } else { cout << "Element not found." << endl; } return 0; } ``` 上述代码展示了如何在一个升序排列的数组中执行二分查找操作。注意该算法的时间复杂度为 \(O(\log n)\)[^1]。 --- #### 3. 关键点解析 - **有序性前提**:二分查找的前提条件是输入序列必须已经按顺序排列好(通常是从小到大)。这是由于每次比较都需要依赖当前区间的中间值来进行决策[^1]。 - **时间复杂度分析**:每轮迭代都将搜索范围缩小一半,因此总次数大约为 \(\lceil\log_2n\rceil\) 次。 - **空间复杂度优化**:此版本采用的是原地修改左右边界的策略,无需额外存储空间,故空间复杂度仅为 \(O(1)\)。 --- #### 4. 常见变体问题 除了基本形式外,在实际应用过程中还可能遇到一些变形情况,比如寻找第一个等于给定值的元素或者最后一个不大于某个数的位置等问题。这些都可以通过对原有逻辑稍作调整来完成。 ---
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