二分查找又称折半查找,它是一种效率较高的查找方法。
适用前提:搜索的数据要保证有序
时间复杂度:ASL≤log2n
优点:比较次数少,查找速度快,平均性能好;
缺点:要求待查表为有序表,且插入删除困难;
适用场景:不经常变动而查找频繁的有序列表;
折半查找的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列,查找过程中采用跳跃式方式查找,即先以有序数列的中点位置为比较对象,如果要找的元素值小 于该中点元素,则将待查序列缩小为左半部分,否则为右半部分。通过一次比较,将查找区间缩小一半。 折半查找是一种高效的查找方法。它可以明显减少比较次数,提高查找效率。但是,折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序。
折半查找法的优点是比较次数少,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。
二分算法步骤描述
① 首先确定整个查找区间的中间位置 mid = ( left + right )/ 2
② 用待查关键字值与中间位置的关键字值进行比较;
若相等,则查找成功
若大于,则在后(右)半个区域继续进行折半查找
若小于,则在前(左)半个区域继续进行折半查找
③ 对确定的缩小区域再按折半公式,重复上述步骤。
最后,得到结果:要么查找成功, 要么查找失败。折半查找的存储结构采用一维数组存放。 折半查找算法举例
对给定数列(有序){ 3,5,11,17,21,23,28,30,32,50,64,78,81,95,101},按折半查找算法,查找关键字值为81的数据元素。
二分查找算法讨论:
优点:ASL≤log2n,即每经过一次比较,查找范围就缩小一半。经log2n 次计较就可以完成查找过程。
缺点:因要求有序,所以要求查找数列必须有序,而对所有数据元素按大小排序是非常费时的操作。另外,顺序存储结构的插入、删除操作不便利。
考虑:能否通过一次比较抛弃更多的部分(即经过一次比较,使查找范围缩得更小),以达到提高效率的目的。……?
可以考虑把两种方法(顺序查找和折半查找)结合起来,即取顺序查找简单和折半查找高效之所长,来达到提高效率的目的?实际上这就是分块查找的算法思想。
public class BinarySearch {
/**
* 二分查找算法
*
* @param srcArray 有序数组
* @param key 查找元素
* @return key的数组下标,没找到返回-1
*/
public static void main(String[] args) {
int srcArray[] = {3,5,11,17,21,23,28,30,32,50,64,78,81,95,101};
System.out.println(binSearch(srcArray, 0, srcArray.length - 1, 81));
}
// 二分查找递归实现
public static int binSearch(int srcArray[], int start, int end, int key) {
int mid = (end - start) / 2 + start;
if (srcArray[mid] == key) {
return mid;
}
if (start >= end) {
return -1;
} else if (key > srcArray[mid]) {
return binSearch(srcArray, mid + 1, end, key);
} else if (key < srcArray[mid]) {
return binSearch(srcArray, start, mid - 1, key);
}
return -1;
}
// 二分查找普通循环实现
public static int binSearch(int srcArray[], int key) {
int mid = srcArray.length / 2;
if (key == srcArray[mid]) {
return mid;
}
int start = 0;
int end = srcArray.length - 1;
while (start <= end) {
mid = (end - start) / 2 + start;
if (key < srcArray[mid]) {
end = mid - 1;
} else if (key > srcArray[mid]) {
start = mid + 1;
} else {
return mid;
}
}
return -1;
}
}
/**
*
* 方法名称:二分搜索递归实现(查找第一个出现位置的索引值)
*
* @param obj
* 目标值
* @param arr
* 要查找的列表
* @param start
* 折半的起始位置
* @param end
* 折半后的终止位置
* @return
* @author zhengkeyang
* @time 2019年1月21日 上午9:39:53
*/
public static int binarySearch(int obj, int[] arr, int start, int end,int index) {
int mid = (start + end) / 2;
if (obj < arr[0] || obj > arr[arr.length - 1]) {
return -1;
}
if(obj == arr[mid]){
index = mid;
}
if(start >= end)
return index;
if(obj > arr[mid] && index > mid)
return binarySearch(obj, arr, mid+1, end,index);
if(obj <= arr[mid])
return binarySearch(obj, arr, start, mid-1,index);
return index;
}