binary search of an integer array

本文介绍了一种二分法查找算法的C语言实现过程,包括数组输入、排序及查找功能。通过用户交互输入整数并进行排序后,利用二分法高效地搜索目标值。

二分法查找

   1:  // binary search of an integer array, this search is efficient for large arrays
   2:  // tested with PellesC       vegaseat     24jan2005
   3:   
   4:  #include <stdio.h>
   5:   
   6:  int main()
   7:  {
   8:    int a[20] = {0}; 
   9:    int n, i, j, temp;
  10:    int *beg, *end, *mid, target;
  11:    
  12:    printf(" enter the total integers you want to enter (make it less then 20):\n");
  13:    scanf("%d", &n);
  14:    if (n >= 20) return 0;   // ouch!
  15:    printf(" enter the integer array elements:\n" );
  16:    for(i = 0; i < n; i++)
  17:    {
  18:      scanf("%d", &a[i]);
  19:    }
  20:      
  21:    // sort the loaded array, a must for binary search! 
  22:    // you can apply qsort or other algorithms here
  23:    for(i = 0; i < n-1; i++)
  24:    {  
  25:      for(j = 0; j < n-i-1; j++)
  26:      {
  27:        if (a[j+1] < a[j])
  28:        {
  29:          temp = a[j];
  30:          a[j] = a[j+1];
  31:          a[j+1] = temp;
  32:        }
  33:      }
  34:    }
  35:    printf(" the sorted numbers are:");
  36:    for(i = 0; i < n; i++)
  37:    {
  38:      printf("%d ", a[i]);
  39:    }
  40:      
  41:    // point to beginning and end of the array
  42:    beg = &a[0];
  43:    end = &a[n];  // use n = one element past the loaded array!
  44:    printf("\n beg points to address %d and end to %d",beg, end);  // test
  45:   
  46:    // mid should point somewhere in the middle of these addresses
  47:    mid = beg += n/2;
  48:    printf("\n mid points to address %d", mid);  // test
  49:    
  50:    printf("\n enter the number to be searched:");
  51:    scanf("%d",&target);
  52:    
  53:    // binary search, there is an AND in the middle of while()!!!
  54:    while((beg <= end) && (*mid != target))
  55:    {
  56:      // is the target in lower or upper half?
  57:        if (target < *mid)
  58:        {
  59:        end = mid - 1;     // new end
  60:        n = n/2;
  61:        mid = beg += n/2;  // new middle
  62:      }
  63:      else
  64:      {
  65:        beg = mid + 1;     // new beginning
  66:        n = n/2;
  67:        mid = beg += n/2;  // new middle      
  68:      }
  69:    }
  70:    
  71:    // did you find the target?
  72:    if (*mid == target)
  73:    {
  74:      printf("\n %d found!", target);
  75:    }
  76:    else
  77:    {
  78:      printf("\n %d not found!", target);
  79:    }
  80:    
  81:    getchar();  // trap enter
  82:    getchar();  // wait
  83:    return 0;
  84:  }
  85:   

转载于:https://www.cnblogs.com/sgsoft/archive/2011/07/28/2119964.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,尝试在不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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