C++基础知识8：二分查找函数

最新推荐文章于 2025-04-11 16:05:13 发布
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分类专栏： C++基础知识 文章标签： c++ 开发语言
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本文介绍了C++中的二分查找函数，包括lower_bound,upper_bound,equal_range和binary_search，以及它们在有序序列查找和插入位置确定中的作用。通过实例演示了如何使用upper_bound函数，最后引用了《PrimerC++》作为参考文献。

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C++基础知识8：二分查找函数

本文目的

简单的介绍一下二分搜索函数是做什么的，原理是啥

前置与关联知识点

  1. 泛型算法和顺序容器
  2. 二分法

二分搜索函数简介

参考《Primer C++》术语表附录A标准库p773

于一个有序序列使用二分法进行元素查找，用于帮助查找既定元素的插入位置，使得插入后容器依然有序，分别有如下四种函数：

三参数版本

lower_bound(beg, end, val);//返回第一个比val小的值的迭代器
upper_bound(beg, end, val);</
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C++ 二分查找的三个函数
深入浅出讲透复杂深奥的问题
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vector<int> sum; auto it = low_bound(sum.begin(), sum.end(), to_find); // 返回的是迭代器指针，第一个出现的位置 upper_bound() // 最后一个出现的位置 binary_search() // 返回bool型 INT_MAX ...
C++的二分查找函数
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lower_bound( )和upper_bound( )都是利用二分查找的方法在一个排好序的数组中进行查找的。 一、lower_bound( ) lower_bound 的作用是在已经排好序的数组中返回第一个大于等于（不小于）你所给定的值。 源码版本一 template<class ForwardIt, class T> ForwardIt lower_bound(ForwardIt first, ForwardIt last, const T& value) { F
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适用场景 查找左边界（最小值）寻找满足条件的最小值 适用场景 查找右边界（最大值）寻找满足条件的最大值例题：小蓝有一个神奇的炉子用于将普通金属 O 冶炼成为一种特殊金属 X。这个炉子有一个称作转换率的属性 V，V 是一个正整数，这意味着消耗 V 个普通金属 O 恰好可以冶炼出一个特殊金属 XX，当普通金属 O 的数目不足 V 时，无法继续冶炼。现在给出了 N 条冶炼记录，每条记录中包含两个整数 A 和 B，这表示本次投入了 A 个普通金属 O，最终冶炼出了 B 个特殊金属 X。每条记
c++中关于二分查找的函数
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1.c++中lower_bound函数和upper_bound函数及binary_search 头文件: #include lower_bound(起始地址，末端地址，要查找的数值) 返回的是出现要查找数值的第一个位置。 upper_bound(起始地址，末端地址，要查找的数值) 返回的是出现要查找数值的最后一个位置。 binary_search(起始地址，末端地址，要查找的数值) 如...
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T.J的博客
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c++ 二分查找的函数 lower_bound & upper_bound & binary_search
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简介C++ STL 中二分查找函数主要有这三种： lower_bound() upper_bound() binary_search() 这三个函数都运用于有序区间。用法1. lower_bound(a+1,a+1+n,x)-a返回一个非递减序列 [1,n][1, n] 中的第一个大于等于值 xx 的位置 (int)(int)。程序相当于：int lower_bound() { int l=
C++算法————二分查找
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又是鸽了三千万年马上要打csp了，开始回流学j组的知识了，浅说一下二分吧（）二分查找，是一种极其高效的算法。它适用于在一个有序数组中找一个元素。假设在一个升序数组里寻找一个数字，定义一个区间，两个变量，表示区间的起始和终止坐标。每次去寻找这个区间内的中间值，分为三种可能性：（1）这个数就是要找的，那么结束搜索。（2）这个数比要找的小，那么改变区间的起始坐标，将区间整体右移。（3）这个数比要找的大，那么改变区间的终止坐标，将区间整体左移。
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二分搜索是竞争性编程或任何算法竞赛的重要组成部分，了解速记函数可以减少编写代码的时间。二分查找是最有效的查找算法。 二分搜索是一种在排序数组中使用的搜索算法，通过重复将搜索间隔一分为二。二分查找的思想是利用数组已排序的信息，将时间复杂度降低到O(Log N)。 使用二分搜索执行的一般操作： 1、寻找一个元素 2、下界 3、上限1. 二进制搜索： binary_search(start_ptr, end_ptr, num)：如果元素存在于容器中，则该函数返回 true，否则返回
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第四步，也是最重要的一步：我们首先判断这个数是大于a[mid]还是小于a[mid]，因为数组已经有序，如果大于说明a[mid]项以下包括a[mid]都不可能是value。我们就不考虑mid项以下的情况了，就把left左指针更改为mid+1（mid不可能是我们找的那个数）。对于区间[a，b]上连续不断且f（a）·f（b）<0的函数y=f（x），通过不断地把函数f（x）的零点所在的区间一分为二，使区间的两个端点逐步逼近。第三步：编写结束条件，如果a[mid]==value就说明找到了，返回位置，也就是mid。
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在枚举查找里，要一个不漏的查找完所有数据，最坏情况下时间复杂度为O(n)。这就导致程序的时间消耗非常巨大，若a数组的最大下标为1000000，则程序也需要查找1000000次，很容易导致TLE（Time Limit Exceeded）。那么有没有一种更快捷的方法呢？ 当然有，这就是二分查找法（Binary Search），想象一下，对于一个无序数列，我们当然只能枚举，但如果是一个有序数列，那么在查找的过程中就会有迹可循。
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一、lower_bound()函数 函数lower_bound(begin,end,num)在begin和end中的前闭后开区间，进行二分查找。返回从begin开始的第一个大于或等于val的元素的地址。如果所有元素都小于val，则返回end的地址。 注意： 如果所有元素都小于val，则返回end的位置，且end的位置是越界的！！ 数组必须是排好序的数组(升序)。 #include<algorithm> // lower_bound(a.begin(), a.end(), 11) 等同于 a.
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深入了解C++标准库里面lower_bound 和 upper_bound 函数的使用规则，使用场景，二者具体区别。
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