mid=(left+right)＞＞1的含义关于右移运算符＞＞

最新推荐文章于 2023-11-30 15:16:36 发布
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本文介绍了右移运算符(>>)在计算机科学中的应用，特别是如何使用它来代替除以2的运算，这种方法不仅简单而且效率更高。通过具体的例子展示了其在求中间值时的作用。

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

右移运算符>>:运算结果正好能对应一个整数的二分之一值

这就正好能代替数学上的除2运算，但是比除2运算要快

mid=(left+right)>>1相当于mid=(left+right)/2

哦柯南
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04-16 1560
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排序详解——归并排序
qq_36971449的博客
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归并排序 思想： 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该采用分治法的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并 void Merge(int* arr, int left1, int right1, int left2, int right2, int* tmp) { int...
经典算法之二分查找 优化算法：int mid = left + ((right - left) ＞＞ 1)；
再吃一个橘子
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mid=(left+right)>>1什么含义
qq_45844792的博客
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mid=(left+right)>>1的含义 右移运算符>>,运算结果正好能对应一个整数的二分之一值，这就正好能代替数学上的除2运算，但是比除2运算要快。 mid=(left+right)>>1相当于mid=(left+right)/2 ...
int mid = left + right ＞＞ 1；
qq_39921135的博客
06-14 605
所以left + right >> 1等价于(left + right) >> 1，又因为>>1右移1位二进制位相当于/ 2(除上一个2)那int mid = left + right >> 1;实际上，通过查操作符优先级表可以知道，+的运算符优先级高于/
mid=(left+right)＞＞1的具体解释。
Kinght_123的博客
06-07 484
和是相同的。 举个例子可以让我们更好的理解他们两个之间的关系 输出：
mid=(left+right)＞＞1的含义
Melonnn924的博客
04-03 295
右移运算符>>,运算结果正好能对应一个整数的二分之一值，这就正好能代替数学上的除2运算，但是比除2运算要快。 mid=(left+right)>>1相当于mid=(left+right)/2
mid=(l+r)>>1
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mid = left + ((right - left) >> 1) # Using bit shift to calculate midpoint if nums[mid] > nums[right]: left = mid + 1 elif nums[mid] [right]: right = mid else: # When nums[mid] and nums[right]...
一个简单的二分查找实现及解决整数溢出问题
weixin_44408818的博客
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最近在刷一些java基础八股文，因此写一些文章记录一下，加深一下印象。假如说现在有一个数组[1,2,3,4,5]要查找一个5是否在这个数组中，这个时候大部分都会使用顺序查找也就是for循环来进行查找，这个时候只用查询5次就可以查找到我们所需要查找的元素5。但是如果这个数组中的元素个数有成千上万的话，而且要找的元素5在数组中的最后一个，则需要查找的次数就为n次（n为数组的元素个数），这样的话查找的效率就比较低了，但是用二分查找或者其他一些查找算法的话则能大大提高查找的效率。二分查找的前提是当前的数组是有序的，
剑指offer所有编程练习总结分析
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mid=l+r>>1
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这个表达式`mid = l + r >> 1`通常出现在编程语言中，特别是二分查找算法的实现中。这里`l`和`r`代表一个范围的左右边界，`mid`表示该范围的中间位置。`>> 1`是一个右移操作符，它将`l + r`的结果向右移动一位，相当于整数除以2。这样做是为了快速计算数组或列表的中间索引，因为二分查找就是每次将搜索区间缩小一半。 例如，在Python中，如果有一个排序好的数组，你可以通过这样的方式找到中间元素的位置： ```python def binary_search(arr, target): left, right = 0, len(arr) - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 # 使用了 >> 1 进行右移 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return -1 # 如果没找到目标，返回-1 # 示例 arr = [1, 3, 5, 7, 9] target = 5 result = binary_search(arr, target) ```
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