数据结构java版之大O表示法

本文深入探讨了二分查找算法的实现与应用,通过具体示例展示了如何在有序数组中高效查找目标值,同时对比了不同算法的时间复杂度,如O(1), O(logN), O(N), 和 O(N^2),并提供了Java代码实现。

大O表示法使用大写字母O,可以认为其含义为"order of"(大约是)。我们可以使用大O法来描述线性查找使用了O(N)级时间,二分查找使用了O(log N)级时间,向一个无序数组中插入使用了O(1),或常数级时间。
下面的图总结了算法的运行时间:
图片描述

通过图我们可以比较不同的大O值,O(1)是优秀,O(logN)是良好,O(N)是还可以,O(N^2)则很差了,比如冒泡排序。
下面我们通过例子来看一下二分查找法。就是我们玩过的游戏猜数字,设定一个数组大小,一个人心里想一个数,让另外一个人来猜。每次告诉他猜大了还是小了,直到猜中为止。看花了多少步。

/**
* 二分查找法
* @param search 要查找的数
* @param total 数组长度
*/
public void compute(int search,int total){
//设定的数组
int[] num;
if(total > 0 && search <= total && search >= 0){
num = new int[total];
for (int i = 0 ; i < total; i++){
num[i] = i;
}
//花了多少次找到
int sum = 0;
//最小值
int min = 0 ;
//最大值
int max = total;
//当前猜的值
int current;
while (true){
sum ++ ;
current = (min + max) / 2;
//打印猜的每个数
System.out.println(current);
if(num[current] == search){
System.out.println("找到了,花了" + sum + "次");
return;
}else{
//如果猜的数大于选定的数,则把max设为猜的数,否则把min设为猜的数
if(num[current] > search){
max = num[current] ;
}else{
min = num[current];
}
}

}
}else {
System.out.println("请输入大于等于0的正整数且查找的数不能大于数组里最大的数");
}
}

调用方法:

compute(3,100)
执行结果:

50
25
12
6
3
找到了,花了5次

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