模板:(通用模板,推荐)

  给定一个排序的整数数组(升序)和一个要查找的整数target,用O(logn)的时间查找到target第一次出现的下标(从0开始),如果target不存在于数组中,返回-1

int binarySearch(vector<int> &array, int target) {
if (array.size() == ) {
return -;
} int start = ;
int end = array.size() - ;
int mid; while (start + < end) {
mid = start + (end - start) / ;
if (array[mid] == target) {
end = mid;
} else if (array[mid] < target){
start = mid;
} else if (array[mid] > target) {
end = mid;
}
} if (array[start] == target) {
return start;
} else if (array[end] == target) {
return end;
} return -;
}

  若将条件改为查找target最后一次出现的下标(从0开始),那么程序将发生改变,循环中如果 array[mid] = target, 则 start = mid; 且最后的边界判断改为先判断

array[end] == target; 其他不变。

int binarySearch(vector<int> &array, int target) {
if (array.size() == ) {
return -;
} int start = ;
int end = array.size() - ;
int mid; while (start + < end) {
mid = start + (end - start) / ;
if (array[mid] <= target) {
start = mid;
} else {
end = mid;
}
} if (array[end] == target) {
return end;
}
if (array[start] == target) {
return start;
} return -;
}

解析:

  已排序很重要,而且排序是降序还是升序写法也不一样。

  写程序先写异常处理,这里对应的是数组为空的情况。

  start 和 end 分别初始化为 0 和 array.size() - 1。

  取中值使用 mid = start + (end - start) / 2; 目的是为了防止 start + end 的值超出int范围发生溢出错误。

  循环停止条件为 start < end-1;没有等号,如果取等号,那么有可能进入死循环,如:start = 1; end = 2; 那么 mid = 1;那么此时如果令 start = mid,程序将进入死循环。

  循环停止时肯定有 start + 1 == end;或者数组元素只有一个,也就是说 start 和 end 要么相邻(数组元素个数大于1),要么相交(数组元素个数为1),那么都可以归结为最后的判断语句,根据题目的要求(第一次出现还是最后一次出现)确定判断顺序。 

模板 2:(不推荐)

  模板 1 是start == end - 1 时停止循环,下面给出另一种处理,即 start == end时停止循环。

First pos

int binarySearch(vector<int> &array, int target) {
if (array.size() == ) {
return -;
} int start = ;
int end = array.size() - ;
int mid; while (start < end) {
mid = start + (end - start) / ;
if (array[mid] < target) {
start = mid + ;
} else if (array[mid] > target) {
end = mid - ;
} else {
end = mid;
}
} if (array[end] == target) {
return end;
} return -;
}

Last pos

  按照模板 1 的逻辑,写成下面这样(这是错误的!!!

int binarySearchLast(vector<int> &array, int target) {
if (array.size() == ) {
return -;
} int start = ;
int end = array.size() - ;
int mid; while (start < end) {
mid = start + (end - start) / ;
if (array[mid] < target) {
start = mid + ;
} else if (array[mid] > target) {
end = mid - ;
} else {
start = mid;
}
} if (array[start] == target) {
return start;
} return -;
}

  看上去逻辑好像很对,但是有一个很严重的错误,那就是有可能会进入死循环:如 start 和 end 指向 1 和 1 且 start = end; 那么此时 mid = start;start = end;相当于start 始终不会变,关键就在于循环条件的判断。那么为什么会造成这个原因呢?仔细想一想就会知道,问题出在求 mid 上,对 2 取模, 2 和 3 的结果是一样的,就是说两个数相邻,那么这两个数的“中值”(mid = start + (end - start)/ 2)始终是第一个,如果程序循环中需要移动候选区间,就有可能造成死循环。就像模板2 中求第一个位置就不会发生死循环,因为移动的是end,除非 start = end,否则 end 是 不会等于mid 的,相反,在求最后一个位置是,若循环条件允许start + 1 == end,那么当需要移动 start 时,就有可能遇到 start 一直等于 mid 的情况, 故不推荐此循环判断方案, 采用模板一的方案,在 start + 1 == end时停止循环,然后根据需要决定 start 和 end 的判断顺序 。当然也可以用模板二的循环方案,只是一定要避免发生死循环的情况。

Last pos (正确的解法)

int binarySearchLast(vector<int> &array, int target) {
if (array.size() == ) {
return -;
} int start = ;
int end = array.size() - ;
int mid; while (start < end - ) {
mid = start + (end - start) / ;
if (array[mid] < target) {
start = mid + ;
} else if (array[mid] > target) {
end = mid - ;
} else {
start = mid;
}
} if (array[end] == target) {
return end;
}
if (array[start] == target) {
return start;
} return -;
}

【算法模板】Binary Search 二分查找的更多相关文章

  1. [01]Binary Search二分查找

    Binary Search二分查找 作用:二分查找适用于有序的的数组或列表中,如果列表及数组中有n个元素,通过二分查找查询某一元素的位置需要的步骤是log2(n)(注:该log的底数是2) 1.Pyt ...

  2. STL模板整理 Binary search(二分查找)

    前言: 之前做题二分都是手动二分造轮子,用起来总是差强人意,后来看到STL才发现前辈们早就把轮子造好了,不得不说比自己手动实现好多了. 常用操作 1.头文件 #include <algorith ...

  3. LeetCode 704. Binary Search (二分查找)

    题目标签:Binary Search 很标准的一个二分查找,具体看code. Java Solution: Runtime:  0 ms, faster than 100 % Memory Usage ...

  4. lintcode:Binary Search 二分查找

    题目: 二分查找 给定一个排序的整数数组(升序)和一个要查找的整数target,用O(logn)的时间查找到target第一次出现的下标(从0开始),如果target不存在于数组中,返回-1. 样例 ...

  5. Leetcode704.Binary Search二分查找

    给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target  ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1. 示例 1: 输入: num ...

  6. 数据结构和算法设计专题之---二分查找(Java版)

    1.前提:二分查找的前提是需要查找的数组必须是已排序的,我们这里的实现默认为升序 2.原理:将数组分为三部分,依次是中值(所谓的中值就是数组中间位置的那个值)前,中值,中值后:将要查找的值和数组的中值 ...

  7. js基本算法:冒泡排序,二分查找

    知识扩充: 时间复杂度:算法的时间复杂度是一个函数,描述了算法的运行时间.时间复杂度越低,效率越高. 自我理解:一个算法,运行了几次时间复杂度就为多少,如运行了n次,则时间复杂度为O(n). 1.冒泡 ...

  8. LeetCode算法题-Binary Search(Java实现)

    这是悦乐书的第297次更新,第316篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第165题(顺位题号是704).给定n个元素的排序(按升序)整数数组nums和目标值,编 ...

  9. 501. Find Mode in Binary Search Tree查找BST中的众数

    [抄题]: Given a binary search tree (BST) with duplicates, find all the mode(s) (the most frequently oc ...

随机推荐

  1. 织梦在广告(myad)中使用css样式

    使用单引号,以及只有style这一个属性

  2. jQuery 标签切换----之选项卡的实现

    这一次,我自己写了代码,先看html部分: <div class="tab"> <div class="tab_menu"> <u ...

  3. 使用Chrome(PC)调试移动设备上的网页

    最早开始调试移动端网页时,本人都是采取PC上改几行代码,手机上刷新一下看效果这种笨方法来开发的,效率低而且容易让人抓狂.最近偶然发现原来可以使用PC上的浏览器来调试移动设备,不由得感叹相逢恨晚. 工具 ...

  4. golang手动管理内存

    作者:John Graham-Cumming.   原文点击此处.翻译:Lubia Yang(已失效) 前些天我介绍了我们对Lua的使用,implement our new Web Applicati ...

  5. bugzilla 系列1安装

    安装好mysql yum install gcc perl* mod_perl-devel -y wget https://ftp.mozilla.org/pub/mozilla.org/webtoo ...

  6. 抽钻石vs中奖门 概率问题

    在概率问题中,假设跟着日常经验与感觉走.常常会得到错误的答案.以下"抽钻石"的故事非常可以说明这一点. 题目一:某天电视台举办了这种一个游戏节目.主持人首先拿出三个盒子.已知这三个 ...

  7. EasyDSS流媒体解决方案之多方式虚拟直播方法

    EasyDSS_Solution虚拟直播 EasyDSS_Solution虚拟直播,是EasyDSS流媒体解决方案提供的虚拟直播方案.可以通过三种方式创建虚拟直播. (1)点播的视频文件: (2)本地 ...

  8. JavaScript 原型解析

    1.什么是对象?     javascript中除了null和undefined之外都是Object的实例. 在Javascript中, 每定义一个函数, 将伴生一个原型对象. 原型就是用来为同一类对 ...

  9. 九度OJ 1150:Counterfeit Dollar(假美元) (分析、检验)

    时间限制:1 秒 内存限制:32 兆 特殊判题:否 提交:485 解决:215 题目描述: Sally Jones has a dozen Voyageur silver dollars. Howev ...

  10. iOS 流布局 UICollectionView使用(简单使用)

    简介 UICollectionView是iOS6之后引入的一个新的UI控件,它和UITableView有着诸多的相似之处,其中许多代理方法都十分类似.简单来说,UICollectionView是比UI ...