二分查找

最新推荐文章于 2020-10-19 21:36:15 发布

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本文详细介绍了二分查找算法的基本原理及其应用。该算法适用于已排序的顺序存储结构，通过不断将查找区间减半的方式快速定位目标元素的位置，实现高效查找。文章提供了两种实现方式：迭代和递归，并附带具体代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

二分查找又称折半查找，它是一种效率较高的查找方法。时间复杂度：O(log2N)

【二分查找要求】：1.必须采用顺序存储结构 2.必须按关键字大小有序排列。

<pre name="code" class="java">public class BinarySearch {
	 public static void main(String[] args) {  
	        int[] src = new int[] {1, 3, 5, 7, 8, 9,10};   
	        System.out.println(binarySearch(src, 3));  
	        System.out.println(binarySearch(src, 4));  
	        System.out.println(binarySearch(src,3,0,src.length-1));  
	    }  
	  
	    /** 
	     * * 二分查找算法 * * 
	     *  
	     * @param srcArray 
	     *            有序数组 * 
	     * @param des 
	     *            查找元素 * 
	     * @return des的数组下标，没找到返回-1 
	     */   
	   public static int binarySearch(int[] srcArray, int des){   
	      
	        int low = 0;   
	        int high = srcArray.length-1;   
	        while(low <= high) {   
	            int middle = (low + high)/2;   
	            if(des == srcArray[middle]) {   
	                return middle;   
	            }else if(des <srcArray[middle]) {   
	                high = middle - 1;   
	            }else {   
	                low = middle + 1;   
	            }  
	        }  
	        return -1;  
	   }  
	        
	      /**   
	     *二分查找特定整数在整型数组中的位置(递归)   
	     *@paramdataset   
	     *@paramdata   
	     *@parambeginIndex   
	     *@paramendIndex   
	     *@returnindex   
	     */  
	    public static int binarySearch(int[] dataset,int data,int beginIndex,int endIndex){    
	       int midIndex = (beginIndex+endIndex)/2;    
	       if(data <dataset[beginIndex]||data>dataset[endIndex]||beginIndex>endIndex){  
	           return -1;    
	       }  
	       if(data <dataset[midIndex]){    
	           return binarySearch(dataset,data,beginIndex,midIndex-1);    
	       }else if(data>dataset[midIndex]){    
	           return binarySearch(dataset,data,midIndex+1,endIndex);    
	       }else {    
	           return midIndex;    
	       }    
	   }   
	  
	}