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🥥二分查找,又叫折半查找,通过找到数据二段性每次都能将原来的数据筛选掉一半,通过这个算法我们能够将一个一个查找的 O(n) 的时间复杂度优化到 O(logn) ,极大地提升了查找的效率。但使用二分进行查找必须要有一个前提,那就是查找的区间必须是有序的。如数组并非有序,则找不到该数组的的二段性。下面一起看看二分的基本步骤吧。
- 找一个区间 [L , R],使答案一定在该区间中。
- 找一个判断条件,使得该判断条件具有二段性,并且答案一定是该二段性的分界点。
- 分析中点 mid 在该判断条件下是否成立,如果成立,考虑答案在哪个区间,如果不成立,答案在哪个区间。
- 如果更新方式为 R = mid, 则不做处理,若更新方式是L = mid,在计算 mid 时需要 +1。
🥥假设当前我们有一个 1~9 的有序数组,现在我们要查找数组中的7。由此我们可以通过数字的大小将其分为小于 7 和 大于等于 7 的两个部分。

🥥若算出来 mid 在左区间,由于其左边的值都是小于 7 的所以不需要保留,便可以将迭代区间缩短至 [mid+1,R] 。

🥥而如果 mid 在右区间,这个区间的范围是大于等于 7 的,当前的值是有可能等于 7 的。
🥥所以需要将当前 mid 位保留,所以递增区间便保留至[L , mid]。

🥥并且根据上面的基本步骤的最后一步,因为更新方式为 R = mid , 则计算mid的时候不做处理。因此 mid = (L+R) / 2 。
int main()
{
int arr[] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9 };
int l = 0, r = 8,num = 7;
while (l < r)
{
int mid = (l + r) / 2; //迭代mid
if (arr[mid] >= num) //mid在右区间
{
r = mid;
}
else //mid在左区间
{
l = mid + 1;
}
}
printf("%d\n", r); //最后l和r一定相等
return 0;
}
🥥与上面那种不一样,这次我们将原数组分作小于等于7,以及大于7的两部分。

🥥且这次若 mid 在左区间,由于该区间都是小于等于目标值的,因此该部分的数据需要保留,由此迭代区间至 [mid, R] 。

🥥而当 mid 在右区间时,由于右区间并没有我们所需要的值,所以可以不用保留,所以迭代区间至 [L,mid-1] 。

🥥而现在,由于我们使用 L = mid 进行区间的更新,因此在计算 mid 的时候还需要加上1。
int main()
{
int arr[] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9 };
int l = 0, r = 8,num = 7;
while (l < r)
{
int mid = (l + r + 1) / 2; //计算mid时要+1
if (arr[mid] <= num) //mid在左区间
{
l = mid; //区间缩至[mid,r]
}
else //mid在右区间
{
r = mid - 1; //区间缩至[l,mid-1]
}
}
printf("%d\n", r); //最后l一定等于r
return 0;
}
🥥根据不同的二分法,二分查找有这两种不同的写法,因此在编写程序前,要先思考当前写法该如何迭代。mid 在左区间时是怎样一种情况,在右区间又是什么情况。考虑好迭代关系,最后再处理 mid 的计算就相当简单,且不容易出错了。
传送门:搜索插入位置

🥥这题难度相对简单,要我们在数组中找目标值,若找不到则返回目标值若插入到这个数组时的所在的下标。
🥥用我们上面的思路进行分析,我们不妨将数组分作小于目标值的以及大于等于目标值的两个区间。同时我们还要注意到目标值可能不存在或大于数组中的所有值,因此初始范围应当多扩展一位。由此便可得到代码。
class Solution {
public:
int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
int l = 0,r = nums.size();
while(l<r)
{
int mid = (l+r)/2;
if (nums[mid] >= target)
{
r = mid;
}
else
{
l = mid + 1;
}
}
return r;
}
};
🥥传送门:AcWing 789. 数的范围

🥥通过读题我们可以知道,在这个数组之中有若干个重复的数,我们要根据题目找到一个数的区间,若无这个数则输出 -1 。但我们知道二分查找最后只能找一个数,那我们不妨这样想,因为这是个有序的数组,因此只要找到首尾两个端点就能够找到这个区间。
🥥而首尾两个点就能够用二分查找找到。分别是将数组由小于目标值和大于等于目标值、小于等于目标值和大于目标值两种分法进行划分,即进行两次二分查找,而这两次二分查找的两个分界点恰好就是一个区间的两个端点。

🥥即经过两次二分,分别查找左边界及右边界(若只有一个数则左右边界相等),查找一个边界后我们还可以进行一次特判,若当前端点并非我们要求的目标值,则说明这个数组之中并没有我们想要的值,因此便可以直接输出 -1 ,否则就再继续查找另一端点。
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
const int N = 100000;
int n, m;
int arr[N];
int main()
{
scanf("%d%d", &n, &m);
for (int i = 0; i < n; i++)
{
scanf("%d", &arr[i]);
}
for (int i = 0; i < m; i++) // m组数据
{
int num;
scanf("%d", &num);
//求左端点
int left = 0, right = n - 1;
while (left < right)
{
int mid = (left + right) / 2;
if (arr[mid] >= num)
{
right = mid;
}
else
{
left = mid + 1;
}
}
if (arr[left] == num)
{
printf("%d ", left);
//找右端点
right = n - 1;
while (left < right)
{
int mid = (left + right + 1) / 2;
if (arr[mid] <= num)
{
left = mid;
}
else
{
right = mid - 1;
}
}
printf("%d\n", left);
}
else
{
printf("-1 -1\n");
}
}
return 0;
}
🥥二分查找的难点就在于边界的判断,因此每次在写代码前都要仔细思考,要如何进行二分?mid 在两个区间分别是什么情况?当前 mid 的值需不需要保留?最后在落实 mid 的计算。只有深刻地理解算法思想,在实际使用的时候才不会手忙脚乱。
🥥好了这次二分查找的入门讲解到这里就结束了,如果这篇文章对你有用的话还请留下你的三连加关注。
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