兩種java實(shí)現(xiàn)二分查找的方式
起初在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)遞歸時(shí)實(shí)現(xiàn)二分查找,實(shí)際上不用遞歸也可以實(shí)現(xiàn),畢竟遞歸是需要開(kāi)辟額外的空間的來(lái)輔助查詢。本文就介紹兩種方法
1、二分查找算法思想
有序的序列,每次都是以序列的中間位置的數(shù)來(lái)與待查找的關(guān)鍵字進(jìn)行比較,每次縮小一半的查找范圍,直到匹配成功。
一個(gè)情景:將表中間位置記錄的關(guān)鍵字與查找關(guān)鍵字比較,如果兩者相等,則查找成功;否則利用中間位置記錄將表分成前、后兩個(gè)子表,如果中間位置記錄的關(guān)鍵字大于查找關(guān)鍵字,則進(jìn)一步查找前一子表,否則進(jìn)一步查找后一子表。重復(fù)以上過(guò)程,直到找到滿足條件的記錄,使查找成功,或直到子表不存在為止,此時(shí)查找不成功。
2、二分查找圖示說(shuō)明
圖片來(lái)源百度圖片:

3、二分查找優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn):
比較次數(shù)少,查找速度快,平均性能好;
缺點(diǎn):
是要求待查表為有序表,且插入刪除困難。
因此,折半查找方法適用于不經(jīng)常變動(dòng)而查找頻繁的有序列表。
使用條件:
查找序列是順序結(jié)構(gòu),有序。
3、java代碼實(shí)現(xiàn)
3.1 使用遞歸實(shí)現(xiàn)
/**
* 使用遞歸的二分查找
*title:recursionBinarySearch
*@param arr 有序數(shù)組
*@param key 待查找關(guān)鍵字
*@return 找到的位置
*/
public static int recursionBinarySearch(int[] arr,int key,int low,int high){
if(key < arr[low] || key > arr[high] || low > high){
return -1;
}
int middle = (low + high) / 2; //初始中間位置
if(arr[middle] > key){
//比關(guān)鍵字大則關(guān)鍵字在左區(qū)域
return recursionBinarySearch(arr, key, low, middle - 1);
}else if(arr[middle] < key){
//比關(guān)鍵字小則關(guān)鍵字在右區(qū)域
return recursionBinarySearch(arr, key, middle + 1, high);
}else {
return middle;
}
}
3.1 不使用遞歸實(shí)現(xiàn)(while循環(huán))
/**
* 不使用遞歸的二分查找
*title:commonBinarySearch
*@param arr
*@param key
*@return 關(guān)鍵字位置
*/
public static int commonBinarySearch(int[] arr,int key){
int low = 0;
int high = arr.length - 1;
int middle = 0; //定義middle
if(key < arr[low] || key > arr[high] || low > high){
return -1;
}
while(low <= high){
middle = (low + high) / 2;
if(arr[middle] > key){
//比關(guān)鍵字大則關(guān)鍵字在左區(qū)域
high = middle - 1;
}else if(arr[middle] < key){
//比關(guān)鍵字小則關(guān)鍵字在右區(qū)域
low = middle + 1;
}else{
return middle;
}
}
return -1; //最后仍然沒(méi)有找到,則返回-1
}
3.3 測(cè)試
測(cè)試代碼:
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {1,3,5,7,9,11};
int key = 4;
//int position = recursionBinarySearch(arr,key,0,arr.length - 1);
int position = commonBinarySearch(arr, key);
if(position == -1){
System.out.println("查找的是"+key+",序列中沒(méi)有該數(shù)!");
}else{
System.out.println("查找的是"+key+",找到位置為:"+position);
}
}
recursionBinarySearch()的測(cè)試:key分別為0,9,10,15的查找結(jié)果
查找的是0,序列中沒(méi)有該數(shù)!
查找的是9,找到位置為:4
查找的是10,序列中沒(méi)有該數(shù)!
查找的是15,序列中沒(méi)有該數(shù)!
commonBinarySearch()的測(cè)試:key分別為-1,5,6,20的查找結(jié)果
查找的是-1,序列中沒(méi)有該數(shù)!
查找的是5,找到位置為:2
查找的是6,序列中沒(méi)有該數(shù)!
查找的是20,序列中沒(méi)有該數(shù)!
4、時(shí)間復(fù)雜度
采用的是分治策略
最壞的情況下兩種方式時(shí)間復(fù)雜度一樣:O(log2 N)

最好情況下為O(1)
5、空間復(fù)雜度
算法的空間復(fù)雜度并不是計(jì)算實(shí)際占用的空間,而是計(jì)算整個(gè)算法的輔助空間單元的個(gè)數(shù)
非遞歸方式:
由于輔助空間是常數(shù)級(jí)別的所以:空間復(fù)雜度是O(1);
遞歸方式:遞歸的次數(shù)和深度都是log2 N,每次所需要的輔助空間都是常數(shù)級(jí)別的:
空間復(fù)雜度:O(log2N )
到此這篇關(guān)于兩種java實(shí)現(xiàn)二分查找的方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)java實(shí)現(xiàn)二分查找內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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