algorithm-base/animation-simulation/二分查找及其变种/二分查找详解.md
2021-07-26 16:17:05 +00:00

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什么是二分?

废话不多说,让导演帮我们把镜头切到袁记菜馆吧!

袁记菜馆内。。。。

店小二:掌柜的,您进货回来了呀,哟!今天您买这鱼挺大呀!

袁厨:那是,这是我今天从咱们江边买的,之前一直去菜市场买,那里的老贵了,你猜猜我今天买的多少钱一条。

店小二之前的鱼30 个铜板一条,今天的我猜 26 个铜板。

袁厨:贵了。

店小二:还贵呀!那我猜 20 个铜板!

袁厨:还是贵了。

店小二15 个铜板。

袁厨:便宜了

店小二18 个铜板

袁厨:恭喜你猜对了

上面的例子就用到了我们的二分查找思想,如果你玩过类似的游戏,那二分查找理解起来肯定很轻松啦,下面我们一起征服二分查找吧!

完全有序

二分查找

二分查找也称折半查找Binary Search是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。我们可以从定义可知运用二分搜索的前提是数组必须是有序的这里需要注意的是我们的输入不一定是数组也可以是数组中某一区间的起始位置和终止位置

通过上面二分查找的定义,我们知道了二分查找算法的作用及要求,那么该算法的具体执行过程是怎样的呢?

下面我们通过一个例子来帮助我们理解。我们需要在 nums 数组中,查询元素 8 的索引

int[ ]  nums = {1,3,4,5,6,8,12,14,16}; target = 8

1我们需要定义两个指针分别指向数组的头部及尾部这是我们在整个数组中查询的情况当我们在数组

某一区间进行查询时,可以输入数组,起始位置,终止位置进行查询。

二分查找1

2找出 mid该索引为 mid =left + right/ 2但是这样写有可能溢出所以我们需要改进一下写成

mid = left +right - left/ 2 或者 left + ((right - left ) >> 1) 两者作用是一样的,都是为了找到两指针的中

间索引,使用位运算的速度更快。那么此时的 mid = 0 + (8-0) / 2 = 4

二分查找2

3此时我们的 mid = 4nums[mid] = 6 < target,那么我们需要移动我们的 left 指针,让 left = mid + 1下次则可以在新的 left 和 right 区间内搜索目标值,下图为移动前和移动后

4我们需要在 left 和 right 之间计算 mid 值mid = 5 + 8 - 5/ 2 = 6 然后将 nums[mid] 与 target 继续比较,进而决定下次移动 left 指针还是 right 指针,见下图

二分查找3

5我们发现 nums[mid] > target则需要移动我们的 right 指针, 则 right = mid - 1则移动过后我们的 left 和 right 会重合,这里是我们的一个重点大家需要注意一下,后面会对此做详细叙述。

二分查找4

6我们需要在 left 和 right 之间继续计算 mid 值,则 mid = 5 +5 - 5/ 2 = 5 ,见下图,此时我们将 nums[mid] 和 target 比较,则发现两值相等,返回 mid 即可 ,如果不相等则跳出循环,返回 -1。

二分查找6

二分查找的执行过程如下

1.从已经排好序的数组或区间中,取出中间位置的元素,将其与我们的目标值进行比较,判断是否相等,如果相等

则返回。

2.如果 nums[mid] 和 target 不相等,则对 nums[mid] 和 target 值进行比较大小,通过比较结果决定是从 mid

的左半部分还是右半部分继续搜索。如果 target > nums[mid] 则右半区间继续进行搜索,即 left = mid + 1; 若

target < nums[mid] 则在左半区间继续进行搜索,即 right = mid -1

动图解析

二分查找2

下面我们来看一下二分查找的代码,可以认真思考一下 if 语句的条件,每个都没有简写。

Java Code:

public static int binarySearch(int[] nums,int target,int left, int right) {
    //这里需要注意,循环条件
    while (left <= right) {
        //这里需要注意计算mid
        int mid = left + ((right - left) >> 1);
        if (nums[mid] == target) {
            return mid;
        }else if (nums[mid] < target) {
            //这里需要注意,移动左指针
            left  = mid + 1;
        }else if (nums[mid] > target) {
            //这里需要注意,移动右指针
            right = mid - 1;
        }
    }
    //没有找到该元素,返回 -1
    return -1;
}

Go Code:

func binarySearch(nums []int, target, left, right int) int {
	//这里需要注意,循环条件
	for left <= right {
		//这里需要注意计算mid
		mid := left + ((right - left) >> 1)
		if nums[mid] == target {
			return mid
		} else if nums[mid] < target {
			//这里需要注意,移动左指针
			left = mid + 1
		} else if nums[mid] > target {
			//这里需要注意,移动右指针
			right = mid - 1
		}
	}
	//没有找到该元素,返回 -1
	return -1
}

二分查找的思路及代码已经理解了,那么我们来看一下实现时容易出错的地方

1.计算 mid 时 ,不能使用 left + right / 2,否则有可能会导致溢出

2.while (left < = right) { } 注意括号内为 left <= right ,而不是 left < right ,我们继续回顾刚才的例子,如果我们设置条件为 left < right 则当我们执行到最后一步时,则我们的 left 和 right 重叠时,则会跳出循环,返回 -1区间内不存在该元素但是不是这样的我们的 left 和 right 此时指向的就是我们的目标元素 ,但是此时 left = right 跳出循环

  1. left = mid + 1,right = mid - 1 而不是 left = mid 和 right = mid。我们思考一下这种情况,见下图,当我们的 target 元素为 16 时,然后我们此时 left = 7 right = 8mid = left + (right - left) = 7 + (8-7) = 7那如果设置 left = mid 的话则会进入死循环mid 值一直为 7 。

二分查找出差

下面我们来看一下二分查找的递归写法

Java Code:

public static int binarySearch(int[] nums,int target,int left, int right) {

    if (left <= right) {
        int mid = left + ((right - left) >> 1);
        if (nums[mid] == target) {
            //查找成功
            return  mid;
        }else if (nums[mid] > target) {
            //新的区间,左半区间
            return binarySearch(nums,target,left,mid-1);
        }else if (nums[mid] < target) {
            //新的区间,右半区间
            return binarySearch(nums,target,mid+1,right);
        }
    }
    //不存在返回-1
    return -1;
}

Go Code:

func binarySearch(nums []int, target, left, right int) int {

	if left <= right {
		mid := left + ((right - left) >> 1)
		if nums[mid] == target {
			//查找成功
			return mid
		} else if nums[mid] > target {
			//新的区间,左半区间
			return binarySearch(nums, target, left, mid-1)
		} else if nums[mid] < target {
			//新的区间,右半区间
			return binarySearch(nums, target, mid+1, right)
		}
	}
	//不存在返回-1
	return -1
}