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兩種java實(shí)現(xiàn)二分查找的方式

 更新時(shí)間:2021年09月27日 11:35:03   作者:小明同學(xué)YYDS  
這篇文章主要給大家分享的是java實(shí)現(xiàn)二分查找的方式,二分查找是一種查詢效率非常高的查找算法。又稱折半查找。下面文章我們介紹了兩種方法,需要的朋友可以參考一下

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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