Binary Search

本文介绍了一种使用C++实现的二分查找算法,并通过一个示例展示了如何使用该算法在一个有序整数数组中查找特定值。代码详细解释了算法的工作原理及其实现过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

// BinarySearch.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
using namespace std;

int BinarySearch(int a[],int s,int e,int value)
{

    int min =s;
    int max = e;
    while (min<max)
    {
        int mid = min+((max-min)/2);
        if(a[mid]<value)
        {
            min=mid;
        }
        if(a[mid]>value)
        {
            max =mid;
        }
        if (a[mid] == value)
        {
            return mid;
        }

    }
    return -1;
}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    int a[]={2,4,6,9,10,35,66};
    int t=BinarySearch(a,0,sizeof(a)/sizeof(int),9);
    cout<<t<<endl;

    cin.get();
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/gracestoney/archive/2010/07/21/1782493.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
尽管提供的引用并未直接涉及二分查找算法的内容,但可以基于专业知识以及常见的实现方式来解答此问题。 ### 什么是二分查找? 二分查找是一种高效的查找算法,适用于已排序的数据集合。其基本思想是通过反复将待查区间折半的方式缩小目标范围,从而快速定位目标值的位置。该算法的时间复杂度为 \(O(\log n)\),相较于线性查找的 \(O(n)\) 更加高效[^4]。 ### 工作原理 假设有一个升序排列的数组 `arr` 和一个目标值 `target`,以下是二分查找的核心逻辑: 1. 定义两个指针变量:左边界 `low` 初始化为数组的第一个索引(0),右边界 `high` 初始化为最后一个索引 (`len(arr)-1`)。 2. 计算中间位置 `mid = low + (high - low) // 2` 并获取对应的元素 `arr[mid]`。 3. 如果 `arr[mid]` 等于目标值,则返回当前索引;如果小于目标值,则调整左边界至 `mid + 1`;否则调整右边界至 `mid - 1`。 4. 当左右边界重合仍未找到目标值时,说明目标不存在于数组中。 这种逐步缩减搜索空间的方法显著提高了效率,尤其对于大规模数据集更为明显[^5]。 ### Python 实现示例 下面提供了一个简单的递归版本和迭代版本: #### 迭代法 ```python def binary_search_iterative(arr, target): low, high = 0, len(arr) - 1 while low <= high: mid = low + (high - low) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: low = mid + 1 else: high = mid - 1 return -1 # Target not found ``` #### 递归法 ```python def binary_search_recursive(arr, target, low, high): if low > high: return -1 # Base case: element not present mid = low + (high - low) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: return binary_search_recursive(arr, target, mid + 1, high) else: return binary_search_recursive(arr, target, low, mid - 1) # Example usage with helper function def binary_search_helper(arr, target): return binary_search_recursive(arr, target, 0, len(arr) - 1) ``` 上述两种方法均实现了相同的功能,开发者可根据实际需求选择适合的形式[^6]。 ### 注意事项 为了确保二分查找能够正常工作,输入数组必须事先经过排序处理。此外,在计算中间索引时采用 `low + (high - low) // 2` 而不是 `(low + high) // 2` 的形式是为了防止整数溢出风险,尤其是在大数值范围内操作时尤为重要[^7]。
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