模板——二分查找

最新推荐文章于 2024-11-30 17:15:18 发布

yun_xing_

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分类专栏：模板 noip 文章标签：二分查找

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yun_xing_/article/details/77510327

本文记录了在洛谷刷题过程中遇到的二分查找问题，详细解析了二分查找的实现及其容易忽略的细节，旨在帮助理解并掌握二分查找算法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

今天十分咸鱼的去洛谷刷了一道二分查找的题。本来自信AC结果崩了…发现还是有一些细节的，来记录一下。
保龄球——luogu
直接发代码好了，注意的地方用注释标记。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,q;
int b;
struct pan
{
    int a;
    int td;
}run[110000];
int cmp(pan y,pan z)
{
    return y.a<z.a;
}
int love(

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用二分去找目标值的左边界和右边界的问题，当然我们可以去先普通二分找到目标值，再在这个目标值的位置开始左右去线性探测找左右边界，但是当目标值重复太多，你这么写二分就不是二分了，不就是On线性去找。左闭右开来写，注意的就是当中间值大于目标值的时候，right可不是mid-1，而是mid，因为右边是开的。这篇博客的二分用的都是左闭右闭的区间，对于二分来说还是我还是习惯这样写。所以这里写的都是纯二分的思路，还是用左闭右闭去写，好好体会代码逻辑。，我分开写去分别表示左边界和右边界。最传统的二分查找，用左闭右闭写。

算法(3)——二分查找

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1 int bsearch(int l, int h, int k)//二分查找函数 2 { 3 int i, mid; 4 5 while(l<=h){ 6 mid = l+(h-l)/2; 7 if(X[mid]>k) 8 h = mid-1; 9 ...

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20分钟速成排序+查找算法（含模板）——二分查找，冒泡排序，快速排序(2)

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前言==排序，查找算法种类繁多，全部熟记不太现实，或许在二者之中各找寻一个适合自己的算法熟练使用它会更好。因此今天我分享几种常见算法供大家参考，它们分别是：**二分查找，冒泡排序与快速排序。**代码不长，背诵记忆也是一个不错的选择，我这里提供了模板。如果哪一步不明白，可以多print几下看看数据的变化，或者手写模拟过程。目录前言二分查找模板思路复杂度冒泡排序模板思路复杂度快速排序模板简介思路思考模拟图解默认参数复杂度想说的话二分查找====模板–def binary_search(nums, target

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int binary() { int l=0，r=maxn; while(l<=r){ int mid=(l+r)/2; if(find(mid)){ ans=mid; l=mid+1; }else{ r=mid-1; } } cout<<ans<<endl; } 可以解决的问题：求最大的最小值（NOIP2015跳...

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### Java 二分查找算法实现模板以下是基于提供的参考资料以及专业知识总结的 Java 中实现二分查找的标准模板： #### 基本模板 ```java public class BinarySearch { public static int binarySearch(int[] nums, int target) { int left = 0; int right = nums.length - 1; while (left <= right) { // 注意这里的条件是小于等于 int mid = left + (right - left) / 2; // 防止溢出，不直接使用 (left + right)/2 [^2] if (nums[mid] == target) { return mid; // 找到目标值，返回其索引 } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; // 调整左边界 [^3] } else { right = mid - 1; // 调整右边界 [^3] } } return -1; // 如果循环结束仍未找到，则返回 -1 表示不存在该元素 } public static void main(String[] args) { int[] array = {1, 3, 5, 7, 9, 11}; int result = binarySearch(array, 7); System.out.println(result); // 输出结果应为 3 } } ``` 此模板适用于标准的升序排列数组。如果需要支持降序或其他变体形式，可以调整比较逻辑。 --- #### 使用 `Arrays` 类内置方法除了手动编写二分查找外，Java 提供了内置工具类 `Arrays` 来简化操作。以下是一个简单的例子展示如何利用 API 进行二分查找： ```java import java.util.Arrays; public class ArraysBinarySearchExample { public static void main(String[] args) { int[] sortedArray = {1, 3, 5, 7, 9, 11}; // 查找指定值并打印索引 int index = Arrays.binarySearch(sortedArray, 7); // 返回匹配项的索引 [^5] System.out.println(index); // 若未找到则计算插入位置 int notFoundIndex = Arrays.binarySearch(sortedArray, 8); // 应返回负数表示插入点 System.out.println(notFoundIndex); } } ``` 当调用 `binarySearch` 方法时，若找不到目标值，则会返回一个负数值 `-insertionPoint - 1`，其中 `insertionPoint` 是按顺序插入目标值的位置。 --- #### 左闭右开区间版本有时为了更灵活地控制范围，可以选择采用 **左闭右开** 的方式定义搜索区域。这种写法更加通用且易于扩展至其他场景。 ```java public class LeftClosedRightOpenBinarySearch { public static int binarySearchLeftClosedRightOpen(int[] nums, int target) { int left = 0; int right = nums.length; // 注意这里初始化为 length 而不是 length-1 while (left < right) { // 不再包含等号 int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] == target) { return mid; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid; // 更新右侧时不减一 } } return -1; } public static void main(String[] args) { int[] array = {1, 3, 5, 7, 9, 11}; int result = binarySearchLeftClosedRightOpen(array, 7); System.out.println(result); // 输出结果应为 3 } } ``` 上述代码展示了另一种常见风格——左闭右开区间的实现方式，能够有效减少一些边界错误的发生概率。 ---