二分查找思路详解

最新推荐文章于 2024-09-14 10:00:00 发布
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分类专栏： java

作者：labuladong
链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array/solution/er-fen-cha-zhao-suan-fa-xi-jie-xiang-jie-by-labula/
写的太好了

二分查找算法思路
qq_37614657的博客
10-30 753
算法思路：假设目标值在闭区间[l,r]中，每次将区间长度缩小一半，当l=r时，我们就找到了目标值。 当我们将区间[l,r]划分成[l,mid]和[mid+1.r]时，其更新操作是r=mid或者l=mid+1;计算mid时不需要加1。 C++代码模板: int bsearch_1(int l, int r) { while (l < r) { int mid = l + r >> 1; if (check(mid)) r = mid; else l = mid + 1
【C语言二分查找法详解】（含图文）
2302_80163519的博客
12-21 2868
这里我们就要输入一个数字来与我们中间的元素进行比较了，这里我们假设输入的数字input为7，而7>5（中间元素），所以目前mid下标极其它左边所有下标代表的元素就肯定不会是7了，所以我们就要重新划分范围了，原来mid本身所代表的元素及其左边的所有元素全部舍去，舍去之后我们现在最左边的元素就是mid+1了（left=mid+1），而我们最右边的下标right继续保持不变，上面我们只是考虑了找到的情况，而没有找到的情况还没写，所以我们代码还没写完，这里我们思考一下没有找到的条件是什么？（举个生活中的例子：比。
二分查找的三种思路
actj60969的博客
12-13 515
二分查找的条件： 1.列表是有序的 2.掐头去尾去中间 第一种（最普通的方式）： lst = [1, 4, 5, 7, 12, 15, 16, 23, 35, 56] n = 5 left = 0 right = len(lst) - 1 middle = 0 while left <= right:#如果，left==right了，证明左右两边重叠了，如...
二分查找思路及模板
weixin_52953102的博客
07-19 424
二分查找模板让你不在惧怕二分查找
二分查找级思路
weixin_42262935的博客
07-04 335
//二分查找。定义的数组必须为有序数组，加入要找7，先得到数组最中间的那个数，$arr中间数为9，用9跟7比，如果比7大，从左边找，比7小从右边找 $arr=[1,3,5,7,9,11,13,15,19]; /** * 二分查找 递归 * @param $arr * @param $search为查找的值 * @return string * */ function search($...
二分查找问题的思路
tyf4350158的博客
10-06 208
#插句题外话，之前好久不用c语言了，有些问题以为很简单，可是东西还是要上手才是好的。 正文： 二分查找，通俗意思在一个线性表里面找中间的量，比中间值大了去右边找，比中间值小了去左边找，前提数组要有序，这里就举升序的例子，首先初始化一个left 和一个right变量代表数组最左边和最右边的下标，然后mid就是两者相加除以二，就得用while来保证数组不会越界那就是left要永远小于right。 大于中间值，说明要找的数在右边，此时缩小数组范围，最左边的数就给他置成mid+1那个地址指向的数，mid.
二分查找详解（含重复数据）
caoqiming168的博客
12-13 1912
查找 —本文建立在已经完成排序的基础上 说到查找，大家都不陌生，今天我就来和大家聊一聊查找效率 一般人会使用顺序查找，即按顺序一个一个地分析 顺序查找 for(int i=0; i<n; i++) if(a[i] == target) { cout << i << endl; break; } 但是！！！ 如果这个n的大小为1亿，那么，我们平均就要做5000万次，太浪费时间了，时间复杂度大体可以看为O(n)。 注意！！！ 有一
一文读懂Python二分查找法
最新发布
涛哥聊Python
09-14 1196
本文详细介绍了Python中的二分查找法，包括其基本原理、递归与非递归实现、应用场景及优化技巧。二分查找法是一种高效的查找算法，适用于在有序数组或列表中快速查找元素，具有时间复杂度为O(log n)的优点。通过具体示例代码，展示了如何在Python中实现二分查找法，并应用于查找特定元素、查找插入位置、求解最优值以及处理重复元素等场景。此外，还讨论了避免整数溢出和处理旋转排序数组等优化技巧。掌握二分查找法的使用方法，可以显著提高程序的查找效率和性能。
二分查找算法详解及Python实现
二分查找的两种主要实现思路： 1. 直接找的代码实现：通常直接根据比较结果更新left和right，直到找到目标或区间为空。 2. 排除法的代码实现：每次查找排除一部分不可能的区间，直到剩余区间为空或找到目标。 二分...
LeetCode二分查找算法详解及Java实现
2. **解题思路**：解释二分查找的基本步骤，包括初始化查找范围、循环条件、比较操作、以及在每次迭代中调整查找范围的逻辑。 3. **算法细节**：可能包括对于特定情况的处理，如查找第一个或最后一个出现的元素，...
二分查找+思路分析
Frank---7的博客
03-23 1287
思路分析 代码实现 package com.atguigu.search; /** * @创建人 wdl * @创建时间 2021/3/23 * @描述 */ //注意：使用二分查找的前提是，该数组是有序的 public class BinarySearch { public static void main(String[] args) { int arr[]={1,8,10,89,1000,1234}; int resIndex=binarySearc
二分查找的思路
weixin_30568591的博客
04-02 107
关于二分查找，一直稀里糊涂，终于在看了一些资料后，总结出一个比较实用的记法。 总的原则为，区间规则形式一样，区间之间不重复，不漏值。 令待查数组为source[]，数组维数为size，要查的的数位key. 区间划分的原理：1、左闭右闭的划分法[ ) head=0,tail=size,mid=(head+tail)/2; ...
二分查找法，算法思路和题目
m0_52261367的博客
02-07 476
1，定义查找的范围[left,right]，初始查找范围是整个数组。 2，每次取查找范围的中点，mid，比较nums[mid]和target的大小。如果相等就直接返回mid。如果不相等，就根据mid和target的大小更新[left,rigth]，并循环这个操作。 3,left>right时结束查找。没有找到返回-1。
二分查找法思路
ll20201029的博客
11-13 926
二分查找法思路 直接求解问题 题目找出一个整齐排列的升序数组中目标值target第一次出现和最后一次出现的位置。 实例:[2,2,3,3,4,5,5] target=4 return [4,4]; 若没有目标值则返回[-1,-1]。 思路：根据题目要求找到两个位置。首先确定范围区间[left,right],然后通过mid判断创立条件。 查找第一次出现位置时 mid=(left+right)>>>1 1.nums[mid]>target mid及其右边范围排除，缩小范围区
二分查找解题思路
Qin_酱的博客
08-18 1369
二分查找 二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法，前提是数据结构必须先排好序，可以在数据规模的对数时间复杂度内完成查找。但是，二分查找要求线性表具有有随机访问的特点（例如数组），也要求线性表能够根据中间元素的特点推测它两侧元素的性质，以达到缩减问题规模的效果。 查找方式 查找存在的值 用的是左闭右闭区间，所以left=mid+1; right=mid−1;left=mid+1;\:right=mid-1;left=mid+1;right=mid−1; class So
二分查找算法思路、示例和实现
Zhuoning Guo's Blog
04-07 870
二分查找（折半查找）算法思路、实例和实现
二分查找具体思路
m0_73934160的博客
02-06 234
二分查找的条件：数据排好序。 二分查找适用情况：数据量较大。 二分查找的思路：步骤1（先对比数据中间的值是否为查找的值。若是则返回。若不是则对数据中间的值与要查找的值比较。若查找值大于数据中间值，则将数据的后半部分再作为一个新的独立的数据。若查找值小于数据中间值，则将数据的前半部分再作为一个新的独立的数据。）然后不停的重复步骤1，直到数据只剩一个值并且不是要查找的值。则说明数据中并无要查找的值。
二分查找的简单思路
2401_83378074的博客
06-23 680
中间元素可以通过 (left + right) / 2 计算，其中 left 是左边界，right 是右边界。7.迭代或递归： 根据比较结果更新搜索范围，重复执行步骤2和步骤3，直到找到目标值或确定目标值不存在（即左边界大于右边界）为止。5.如果目标值小于中间元素，则目标值在数组左半部分，更新右边界为 mid - 1。6.如果目标值大于中间元素，则目标值在数组右半部分，更新左边界为 mid + 1。// 找到目标值，返回索引。4.如果目标值等于中间元素，则找到目标，返回中间元素的索引。return -1;
二分法查找思路
weixin_42286688的博客
02-12 416
二分法查找 特征: 1. 要求查询的数组必须是一个经过排序之后的数组 2. 多个指定数据的情况下，无法告知到底是第几个数据出现 3. 没有找到数据返回负数 演示: 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 例如: 查询元素 13的下标位置 第一步: 中间下标元素是 下标为4 元素值=9 最小下标为0 最大下标为9 9 < 13 需要修改最小下标 ==> 中间下标 + 1 ==&...
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