二分法介绍

狭义的二分法是一种在有序的数组中查找是否存在某个值的算法。广义的二分法不一定需要显式的数组,只需要有序的解空间即可。(此处解空间借用线性代数的称谓,仅表示所有合法解的集合,与线性代数无关)

有序解空间:设[a,b]是问题P的解空间(解必须是整数,a,b也是整数),解空间有序等价于若x是问题P的合法解,则任意c小于(大于)x一定是问题P的合法解。

不严谨地说,由于单调有界可知存在一个分界点,一侧是合法解,另一侧是不合法解(根据问题需要,单独定义分界点是否合法)。

最流行的二分法是使用两个指针left和right。该方法适合用于查找是否存在某个值(狭义),但对于找分界点的问题(广义),该方法最后必然会得到left=right+1的结果,这时难以弄清楚left和right谁是真正的分界点。

查询了C++ STL代码发现,STL没有使用这种方法。在STL中,使用一个指针first,指向当前最小的未判断元素,一个count计数器,表示当前未判断元素个数。

C++ STL中的代码

Algorithm头文件中的std::lower_bound()可以在有序解空间中查找大于val的最小数下标。

std::lower_bound()代码如下:

template <class ForwardIterator, class T>
ForwardIterator lower_bound (ForwardIterator first, ForwardIterator last, const T& val)
{
ForwardIterator it;
iterator_traits<ForwardIterator>::difference_type count, step;
count = distance(first,last);
while (count>0)
{
it = first; step=count/2; advance (it,step);
if (*it<val) { // or: if (comp(*it,val)), for version (2)
first=++it;
count-=step+1;
}
else count=step;
}
return first;
}

该方法需要显式的解空间作为参数,实际情况下并非所有解空间都能被显式存储,有时只知道一个函数f(),f(index)表示解空间的第index个值。在这种情况下,需要自己直接实现std::lower_bound()的功能。

代码分析

不妨设下标大于(等于)分界点的一侧为右半空间,小于分界点的一侧为左半空间。

不论左半空间和右半空间哪个是合法的,std::lower_bound()均可以找到右半空间的最小元素下标。

写代码注意点:

  • while条件count>0,因为count=0表示没有数是未判断状态了,所以循环应该结束。
  • if条件应该是it属于左半空间的充要条件,因为如果it满足条件直接跳到it+1,说明满足这个条件的都跳过。结合目标是找右半空间的最小元素下标可知,被跳过的都是左半空间元素。此时,由于跳过[first, first+step],共step+1个数,所以count-=step+1。
  • 如果it不满足条件,那么it属于右半空间,只剩下[first,first+step-1]是未判定的元素,共count个数,所以count=step。

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