二分法查找

本文介绍了二分查找(折半查找)的基本思想与实现步骤,并通过一个具体的代码实例展示了如何进行二分查找。此外还讨论了二分查找的优点与缺点,以及其适用场景。

二分法的基本思想

 

二分查找又称折半查找,首先将表中元素顺序排列。将需要查找的值与数组[mid]比较,若相等,则查找成功并且返回此位置,否则确定新的查找区间,继续二分查找:

若array[mid]>target,则array[mid]-array[n]均大于target,若表中存在等于target的值,则必定位于array[0]-array[mid]之中,故新的查找区间为array[0]-array[mid]

若array[mid]<target,则要查找的target必定在array[mid]-array[n]中。

因此,从初始的查找区间array[0]-array[n]开始,每经过一次与当前查找区间的中点位置上的值的比较确定查找是否成功,不成功则当前的查找区间缩小一半,重复这一过程直到找到目标值或者当前的查找区间为空。

代码实例

	  //array目标数组,target待查找值
       public static int BinarySearch(int[] array, int target)
       {
    	   //查找区间[low,high],初次为全部数组
           int low, high, mid;
           low = 0;
           high = array.length - 1;
           while (low <= high)
           {
        	   //中间值位置
               mid = (low + high) / 2;
               //中间值小于目标值,将mid的值赋给low,即将区间缩小array[mid]-array[high]
               if (array[mid] < target)
               {
                   low = mid + 1;
               }
               //中间值大于目标值,将mid的值赋给high,即将区间缩小array[0]-array[mid]
               else if (array[mid]>target)
               {
                   high = mid - 1;
               }
               //中间值等于目标值,查找成功
               else{
                   return mid;
               }
           }
           return -1;
       }

 

二分查找的优点和缺点

优点:查询次数少,速度快

缺点:待查表必须是有序表,且插入和删除效率低

使用范围:适用于不经常变动且查找频繁的有序列表,

二分查找只适用顺序存储结构。但是在顺序结构里插入和删除数据都必须移动大量的节点。因此,二分查找适用于改动较少,查找较多的数据。

对于查找少,改动多的数据,可以使用链表存储,进行顺序查找。

转载于:https://www.cnblogs.com/minshia/p/6375510.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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