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1 二分查找
「二分查找 binary search」是一种基于分治策略的高效搜索算法。它利用数据的有序性,每轮缩小一半搜索范围,直至找到目标元素或搜索区间为空为止。
Question
给定一个长度为 n 的数组
nums
,元素按从小到大的顺序排列且不重复。请查找并返回元素target
在该数组中的索引。若数组不包含该元素,则返回 -1 。示例如图 10-1 所示。
如图所示,我们先初始化指针 i = 0 和 j = n - 1 ,分别指向数组首元素和尾元素,代表搜索区间 [0,n - 1] 。请注意,中括号表示闭区间,其包含边界值本身。
接下来,循环执行以下两步。
-
计算中点索引 m = ⌊(i+j)/2⌋,其中 ⌊ ⌋ 表示向下取整操作。
-
判断
nums[m]
和target
的大小关系,分为以下三种情况。- 当
nums[m] < target
时,说明target
在区间 [m+1,j] 中,因此执行 i = m + 1 。 - 当
nums[m] > target
时,说明target
在区间 [i,m - 1] 中,因此执行 j = m - 1 。 - 当
nums[m] = target
时,说明找到target
,因此返回索引 m 。
- 当
若数组不包含目标元素,搜索区间最终会缩小为空。此时返回 -1 。
值得注意的是,由于 i 和 j 都是 int
类型,因此 i + j 可能会超出 int 类型的取值范围。为了避免大数越界,我们通常采用公式 m = ⌊ i + (j - i) / 2 ⌋ 来计算中点。
代码如下所示:
/* 二分查找(双闭区间) */
int binarySearch(vector<int> &nums, int target) {
// 初始化双闭区间 [0, n-1] ,即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素
int i = 0, j = nums.size() - 1;
// 循环,当搜索区间为空时跳出(当 i > j 时为空)
while (i <= j) {
int m = i + (j - i) / 2; // 计算中点索引 m
if (nums[m] < target) // 此情况说明 target 在区间 [m+1, j] 中
i = m + 1;
else if (nums[m] > target) // 此情况说明 target 在区间 [i, m-1] 中
j = m - 1;
else // 找到目标元素,返回其索引
return m;
}
// 未找到目标元素,返回 -1
return -1;
}
**时间复杂度 O(log n) :**在二分循环中,区间每轮缩小一半,循环次数为 log2n。
**空间复杂度O(1) :**指针 i 和 j 使用常数大小空间。
1.1 区间表示方法
除了上述双闭区间外,常见的区间表示还有“左闭右开”区间,定义为 [0,n) ,即左边界包含自身,右边界不包含自身。在该表示下,区间 [i,j) 在 i = j 时为空。
我们可以基于该表示实现具有相同功能的二分查找算法:
/* 二分查找(左闭右开区间) */
int binarySearchLCRO(vector<int> &nums, int target) {
// 初始化左闭右开区间 [0, n) ,即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素+1
int i = 0, j = nums.size();
// 循环,当搜索区间为空时跳出(当 i = j 时为空)
while (i < j) {
int m = i + (j - i) / 2; // 计算中点索引 m
if (nums[m] < target) // 此情况说明 target 在区间 [m+1, j) 中
i = m + 1;
else if (nums[m] > target) // 此情况说明 target 在区间 [i, m) 中
j = m;
else // 找到目标元素,返回其索引
return m;
}
// 未找到目标元素,返回 -1
return -1;
}
如图所示,在两种区间表示下,二分查找算法的初始化、循环条件和缩小区间操作皆有所不同。
由于“双闭区间”表示中的左右边界都被定义为闭区间,因此通过指针 i 和指针 j 缩小区间的操作也是对称的。这样更不容易出错,因此一般建议采用“双闭区间”的写法。