二分法查询

二分法查询
1.适用条件
二分法查找适用于数据量较大时,但是数据需要先排好顺序。
2.思想
二分查找就是将查找的键和子数组的中间键作比较,如果被查找的键小于中间键,就在左子数组继续查找;如果大于中间键,就在右子数组中查找,否则中间键就是要找的元素。
3.时间复杂度
最坏情况查找最后一个元素(或者第一个元素)Master定理T(n)=T(n/2)+O(1)所以T(n)=O(log2n)
最好情况查找中间元素O(1)查找的元素即为中间元素(奇数长度数列的正中间,偶数长度数列的中间靠左的元素)
4.空间复杂度
S(n)=n

int a[]={2,3,5,6,7,8,9,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60};
int l=sizeof(a)/sizeof(a[0]);
int serach(int key)
{
	int left=0;
	int right=l-1;
	while(left<=right)
	{
		int mid=(left+right)/2;
		if(a[mid]==key)
		{
			return mid;
		}
		else if(a[mid]<key)
		{
			left=mid+1;
		}
		else
		{
			right=mid-1;
		}
	}
 } 
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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