调试一个二分查找的例子

该博客展示了一段使用vector存储数组实现二分查找的程序。程序包含二分查找函数bsearch,在main函数中初始化vector并调用bsearch查找元素,最后输出查找结果,使用vector可方便获取数组长度。

#include "stdafx.h"
#include <vector>
#include <iostream>

int bsearch(std::vector<int> vec , int x)
{
 int low ,high ;
 low = 0 ;
 high = vec.size() -1 ;

 int  mid =0 ;
 

 while(low <=high)
 {
  mid = (low +high ) /2;

  //if find x then break
  if(vec[mid] == x) break;
  //if x is greater than the mid value , assign the mid+1 to low
  else if (x > vec[mid])
   low = mid +1  ;
  else
   high = mid -1;

 }

 if(low <= high)
  return  mid;
 else
  return -1;
 

}

int main(int argc, char* argv[])
{
 std::vector<int> vec ;
 
 for(int i=0 ;i< 10;i++)
 {
  vec.push_back(i);
 }

 int ret = 0;
 ret = bsearch(vec ,5);
 std::cout<<"is 5 in vector "<< (ret== -1? "true":"false")<<"postion index:"<<ret <<std::endl;

 ret = bsearch(vec ,11);
 std::cout<<"is 11 in vector "<<(ret== -1? "true":"false")<<" position index:"<<ret <<std::endl;


 return 0;
}

说明:程序使用了vector 存储数组,主要是方便取到数组长度

### 二分查找算法的实现方法 #### 非递归方式实现二分查找 非递归的方式通常更为直观,易于理解和调试。该方法利用循环结构逐步缩小搜索范围直到找到目标元素或确认其不存在。 ```python def binary_search_iterative(arr, target): left, right = 0, len(arr) - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid -1 ``` 此代码片段展示了如何在一个升序排列的列表`arr`中寻找指定的目标值`target`[^4]。 #### 递归方式实现二分查找 对于某些场景下,采用递归来表达逻辑可能更加简洁明了。每次调用函时都会传入更新后的边界参,直至满足终止条件为止。 ```python def binary_search_recursive(arr, target, left=0, right=None): if right is None: right = len(arr) - 1 if left > right: return -1 mid = (left + right) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: return binary_search_recursive(arr, target, mid + 1, right) else: return binary_search_recursive(arr, target, left, mid - 1) ``` 这段Python程序同样实现了在给定序列内定位特定值的功能,不过是以递归的形式完成操作过程[^3]。 #### C语言版本的二分查找示例 除了上述两种高级编程语言的例子外,在低级语言如C当中也可以很方便地写出相应的二分查找功能: ```c int binarySearch(int arr[], int l, int r, int x) { if (r >= l) { int mid = l + (r - l) / 2; // 如果找到了元素,则返回它的索引 if (arr[mid] == x) return mid; // 如果中间位置的元素大于要查找的元素, // 则继续在左子组中查找 if (arr[mid] > x) return binarySearch(arr, l, mid - 1, x); // 否则就在右子组里找 return binarySearch(arr, mid + 1, r, x); } // 当未发现匹配项时返回-1表示失败 return -1; } ``` 以上就是几种不同风格和技术栈下的二分查找具体实施方案。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值