binarySearch

本文探讨了在使用Java的Arrays.binarySearch方法时遇到的陷阱,特别指出当数组未按升序排列且搜索空字符串时,返回的负数与最大值下标的特殊含义。务必确保数组有序并理解这种异常情况的处理。

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Arrays.binarySearch(array,“”)踩坑

用二分法进行查找,数组必须是升序排序,否则返回:负号and待查找数据之前的最大值的下标

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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