二分查找 (折半查找)

本文介绍了二分查找(折半查找)的基本概念及其优缺点,并通过一个C语言实现的例子详细展示了如何进行二分查找,适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。

二分查找又称折半查找,优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。 

#include <stdio.h>
#define N 10
void search(int arr[],int x);
void main()
{
    int key, i, arr[11] = {44,55,66,77,88,99,111,222,333,444,555};
    for(i=1;i<=N+1;i++)
    {
        printf("第%d位是:%d\n",i,arr[i-1]);
    }
     
     
    scanf("%d",&key);
    search(arr,key);
     
}
     
void search(int arr[],int x)
{
    int head=0 ,ends=N, mid,isok=0;
    while(isok==0)
    {
        mid = (head+ends)/2;
     
     
        if(x==arr[mid])
        {
            printf("在第%d位",mid+1);
            isok = 1;
        }
        else
        {
            if(x>arr[mid])
            {
                head=mid+1;
            }
            else
            {
                ends=mid-1;
            }
        }
    }
}


### 二分查找算法概述 二分查找算法,也称为折半查找算法,是在有序数组中查找特定元素的有效方法[^1]。该算法利用分治策略,在每次迭代过程中将搜索范围减半,从而显著提高查找效率。 ### 算法实现原理 为了执行二分查找,首先需要确保待查数据结构为已排序的线性表。具体过程如下: - 设定两个指针 `low` `high` 分别指向当前搜索区间的起始位置结束位置。 - 计算中间位置 `mid = (low + high) // 2` 并比较目标与位于此索引处的数据项。 - 如果相等,则返回匹配的位置;如果小于则调整高边界至 `mid - 1`; 否则更新低边界到 `mid + 1`. - 当 `low > high` 表明未找到对应条目终止循环[^2]. 以下是Python语言下的简单实现: ```python def binary_search(arr, target): low, high = 0, len(arr) - 1 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: low = mid + 1 else: high = mid - 1 return -1 ``` ### 应用场景分析 由于其高效性稳定性特点,二分查找广泛应用于多个领域: - **数据库管理系统**: 对于大型记录集快速定位所需信息; - **文件系统管理**: 加速磁盘上存储对象检索速度; - **网络协议设计**: 如HTTP/2中的HPACK编码方式采用类似机制来压缩头部字段列表; - **其他方面**: 包括但不限于数计算、图形学等领域内的参数求解等问题都可以看到这种技术的身影.
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