BinarySearch的实现

该博客展示了Java语言实现二分查找算法的代码。包含递归二分查找和稳定二分查找两种方法,通过输入数组大小、元素和目标元素,调用递归二分查找方法查找目标元素,最后输出查找结果、耗时和查找次数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

package search;

import java.util.*;
import java.io.*;

public class BinarySearch
{
 public static int times;
 /** recursion binarySearch */
 public boolean recursionBinarySearch(Comparable[] data,int min,int max,Comparable target)
 {
  times++;
  boolean found = false;
  int midPoint = (min+max)/2;
  
  if (data[midPoint].compareTo(target) ==0)
  {
   found = true;
  }
  else if (data[midPoint].compareTo(target)>0)
  {
   if (min<= midPoint-1)
       found=binarySearch(data,min,midPoint-1,target);
  }
  else if (midPoint+1 <= max)
  {
   found = binarySearch(data,midPoint+1,max,target);
  }
  
  return found;
 }
 
 public resetTimes()
 {
  this.times = 0;
 }
 public boolean steadyBinarySearch(Comparable[] data,int min, int max,Comparable target)
 {
  times++;
  boolean found = false;
  int midPoint = (min+max)/2;
  
  while(min<max)
  {
   if (data[midPoint].compareTo(target) >0)
    max = midPoint;
   else
    low = midPoint;    
  }
  
  if (data[min].compareTo(target) == 0)
   found = true;
  return found;
  
 }
 
 public static void main(String [] args) throws IOException
 {
  String inString ;
  StringTokenizer tokenizer;
  Integer [] elements;
  Comparable target;
  BinarySearch bs = new BinarySearch();
  
  BufferedReader in = new BufferedReader( new InputStreamReader(System.in));
  
  //get size
  System.out.println("Please input the size ( size>0 ): ");
  inString = in.readLine();
  elements = new Integer[Integer.parseInt(inString)];
  
  //get data[]
  System.out.println("Enter the numbers of elements :(gap it with Key_space or Key_tab) ");
  inString = in.readLine();
  tokenizer = new StringTokenizer(inString);
  for (int i =0; i<elements.length && tokenizer.hasMoreTokens();i++)
  {
   elements[i] = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
  }
  
  //get target
  System.out.println("Please input target element: ");
  inString = in.readLine();
  target = new Integer(Integer.parseInt(inString));
  
  long startTime = System.currentTimeMillis();
  
  boolean found = bs.recursionBinarySearch(elements,0,elements.length-1,target);
  
  System.out.println("the result: "+found);
  System.out.println("take time = "+(System.currentTimeMillis()-startTime));
  System.out.println("size : "+elements.length+" , cursory times : "+times);
 }
}

尽管提供的引用并未直接涉及二分查找算法的内容,但可以基于专业知识以及常见的实现方式来解答此问题。 ### 什么是二分查找? 二分查找是一种高效的查找算法,适用于已排序的数据集合。其基本思想是通过反复将待查区间折半的方式缩小目标范围,从而快速定位目标值的位置。该算法的时间复杂度为 \(O(\log n)\),相较于线性查找的 \(O(n)\) 更加高效[^4]。 ### 工作原理 假设有一个升序排列的数组 `arr` 和一个目标值 `target`,以下是二分查找的核心逻辑: 1. 定义两个指针变量:左边界 `low` 初始化为数组的第一个索引(0),右边界 `high` 初始化为最后一个索引 (`len(arr)-1`)。 2. 计算中间位置 `mid = low + (high - low) // 2` 并获取对应的元素 `arr[mid]`。 3. 如果 `arr[mid]` 等于目标值,则返回当前索引;如果小于目标值,则调整左边界至 `mid + 1`;否则调整右边界至 `mid - 1`。 4. 当左右边界重合仍未找到目标值时,说明目标不存在于数组中。 这种逐步缩减搜索空间的方法显著提高了效率,尤其对于大规模数据集更为明显[^5]。 ### Python 实现示例 下面提供了一个简单的递归版本和迭代版本: #### 迭代法 ```python def binary_search_iterative(arr, target): low, high = 0, len(arr) - 1 while low <= high: mid = low + (high - low) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: low = mid + 1 else: high = mid - 1 return -1 # Target not found ``` #### 递归法 ```python def binary_search_recursive(arr, target, low, high): if low > high: return -1 # Base case: element not present mid = low + (high - low) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: return binary_search_recursive(arr, target, mid + 1, high) else: return binary_search_recursive(arr, target, low, mid - 1) # Example usage with helper function def binary_search_helper(arr, target): return binary_search_recursive(arr, target, 0, len(arr) - 1) ``` 上述两种方法均实现了相同的功能,开发者可根据实际需求选择适合的形式[^6]。 ### 注意事项 为了确保二分查找能够正常工作,输入数组必须事先经过排序处理。此外,在计算中间索引时采用 `low + (high - low) // 2` 而不是 `(low + high) // 2` 的形式是为了防止整数溢出风险,尤其是在大数值范围内操作时尤为重要[^7]。
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