二分法

模板一 (右合法
[l,r]——>[l,mid] [mid+1,r]

int search_1(int l,int r){
	while(l<r){
		int mid=l+r>>1;
		if(check(mid)) r=mid;
		else l=mid+1;
	}
	return l;
} 

模板二 (左合法
[l,r]——>[l,mid-1] [mid,r]
计算mid时要加1

int search_2(int l,int r){
	while(l<r){
		int mid=l+r+1>>1;
		if(check(mid)) l=mid;
		else r=mid-1;
	}
	return l;
}`

模板三(实数的话
[l,r]——>[l,mid] [mid,r]

while(r-l>=1e-7){
        mid=(l+r)/2;//注意不能用位运算了
        if(check(mid)) r=mid;
        else l=mid;
    }

能二分的题一定是满足某种性质,分成左右两部分;
if的判断条件是让mid落在满足你想要结果的区间内;
☆☆☆判断是左合法还是右合法

No.1
789. 数的范围
判断第一次出现是右合法,if里面应该是a[mid]>=x;
判断第二次出现是左合法,if里面应该是a[mid]<=x;
注意啦注意啦!!!不要忘记=号!!!

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
	int n,q,x;
	cin>>n>>q;
	int a[100100];
	for(int i=0;i<n;i++){
		cin>>a[i];
	} 
	while(q--){
		cin>>x;
		int l=0,s=n-1,mid;
		//第一次出现,右合法
		while(l<s){
			mid=l+s>>1;
			if(a[mid]>=x) s=mid;
			else l=mid+1;
		}
		if(a[l]!=x){
			cout<<"-1"<<" "<<"-1"<<endl;continue;
		}
		else cout<<l<<" ";
		l=0;s=n-1;
		//最后一次出现,左合法
		while(l<s){
			mid=l+s+1>>1;
			if(a[mid]<=x) l=mid;
			else s=mid-1;
		}
		cout<<l<<endl;
	}	
	return 0;
} 

No.2
LeetCode 69.x的平方根

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int mySqrt(int x) {
    int l = 0, r = x;
    while (l < r) {
        // 两个int相加减会溢出 中间加个长整型常量
        // 少用乘法,用除法可以防止溢出
        int mid = l + 1ll + r >> 1; 
        if (mid  <= x / mid) l = mid;//左合法 
        else r = mid - 1;
    }
    return l;
}
int main(){
	int x;
	cin>>x;
	cout<<mySqrt(x);
	//由于返回类型是整数,小数部分被舍弃 
	return 0;
} 

No.3
790 数的三次方根

#include<iostream>
#include<iomanip>
using namespace std;
double n,l,r,mid;
bool flag;
double q(double a){return a*a*a;}
int main(){
    cin>>n;
    l=-10000,r=10000;
    while(r-l>=1e-7){
        mid=(l+r)/2;
        if(q(mid)>=n) r=mid; 
        else l=mid;
    }
    cout<<fixed<<setprecision(6)<<l;
    return 0;
}

No.4
1227. 分巧克力
找到满足条件的左端的最大值—左合法
if里面 mid越大,p(mid)越小,即块数越少

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,k;
int a[100100],b[100100];

int p(int mid){
	int sum=0;
	for(int i=0;i<n;i++){
		sum+=(a[i]/mid)*(b[i]/mid);
	}
	return sum;
}
int main(){
	cin>>n>>k;
	for(int i=0;i<n;i++){
		cin>>a[i]>>b[i];
	}
	int l=1,r=100000;//枚举边长
	while(l<r){
		int mid=l+r+1>>1; 
		if(p(mid)>=k) l=mid;//左合法 
		else r=mid-1;
	}
	cout<<l;
	return 0;
} 
``

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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