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關于二分法查找Java的實現(xiàn)及解析

 更新時間:2022年07月14日 16:04:57   作者:空指針異常1  
這篇文章主要介紹了關于二分法查找Java的實現(xiàn)及解析,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

二分法查找

概述

二分查找也稱折半查找(Binary Search),它是一種效率較高的查找方法。

但是,折半查找要求線性表必須采用順序存儲結構,而且表中元素按關鍵字有序排列。

歸并排序即運用了二分法的思想。首先需要一個由小到大排序好的數(shù)組,先對比中間的值,如果比要找的大,則向前找,取中間值前面的一半再找中間值再對比。

如果比要找的小,則向后找,取中間值后面的一半再取中間值再對比。

遞歸實現(xiàn)

這里,我使用了遞歸的方法進行實現(xiàn)。

首先需要確認查找的范圍,即有一個左索引和右索引,每次取(left+right)/2為中間值,比較要查找的元素和中間值的大小,若中間值大,則向前找,即遞歸范圍為left ,mid-1。反之向右找,即遞歸范圍mid+1,right。若相等即為找到。

但是需要繼續(xù)向此索引的前后找找看有沒有和其相等的值,一并加入到集合中,最后返回這個集合。

遞歸實現(xiàn)代碼

package search;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BinarySearch {
    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {1,1,1,2,3,4,5,6,7};
        List<Integer> integers = binarySearch(array, 0, array.length - 1, 1);
//        for (Integer integer : integers) {
//            System.out.print(integer+ " ");
//        }
        System.out.println(integers);
    }
    public static List<Integer> binarySearch(int[] array, int left, int right, int value){
        //如果左索引大于右索引,則說明全部遍歷完了,也沒有找到相應的值,返回空集合即可
        if (left>right){
            return new ArrayList<Integer>();
        }
        //獲取中間值的下標(二分)
        int mid = (left+right)/2;
        //如果要找的值比中間值小,則繼續(xù)向左找
        if (value < array[mid]){
            return binarySearch(array, left, mid-1, value);
        //要找的值比中間值小大,則向右找
        }else if (value > array[mid]){
            return binarySearch(array, mid+1, right, value);
        //否則,說明相等,找到了
        }else {
            //找到一個,還需要向左右找找看有沒有相同的值
            List<Integer> resultList = new ArrayList();
            //向左循環(huán)找,如果有,則加入到集合中
            int temp = mid - 1;
            while (temp>=0 && array[temp] == value){
                resultList.add(temp);
                temp -= 1;
            }
            //向右循環(huán)找,如果有,則加入到集合中
            temp = mid + 1;
            while (temp < array.length && array[temp] == value){
                resultList.add(temp);
                temp += 1;
            }
            //將一開始找到的那個索引頁加入到集合中。
            resultList.add(mid);
            return resultList;
        }
    }
    
    //以下這段代碼來自百度百科,供大家參考。
    public static int binarySearch(Integer[] srcArray, int des) {
        //定義初始最小、最大索引
        int start = 0;
        int end = srcArray.length - 1;
        //確保不會出現(xiàn)重復查找,越界
        while (start <= end) {
            //計算出中間索引值
            int middle = (end + start)>>>1 ;//防止溢出
            if (des == srcArray[middle]) {
                return middle;
                //判斷下限
            } else if (des < srcArray[middle]) {
                end = middle - 1;
                //判斷上限
            } else {
                start = middle + 1;
            }
        }
        //若沒有,則返回-1
        return -1;
    }
}

循環(huán)實現(xiàn)代碼(非遞歸)

package search;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
 * @Author: sshdg
 * @Date: 2020/9/21 9:22
 */
public class BinarySearch2 {
    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {1,1,1,1,1,2,3,4,5,6,7};
        System.out.println(BinarySearch2.binarySearch(array, 7));
    }
    public static List<Integer> binarySearch(int[] array, int key){
        List<Integer> resultList = new ArrayList<>();
        int start = 0;
        int end = array.length - 1;
        while (start <= end){
            int mid = (start + end) / 2;
            int midValue = array[mid];
            if (key > midValue){
                //key比中間值大。向右找
                start = mid + 1;
            } else if (key < midValue){
                //key比中間值小。向左找
                end = mid - 1;
            } else {
                //否則就找到了
                //先向左找有沒有相同值
                int temp = mid -1;
                while (temp >= start && array[temp] == key){
                    resultList.add(temp);
                    temp -= 1;
                }
                //將一開始找到的加入結果集
                resultList.add(mid);
                //再向右找找有沒有相同值
                temp = mid + 1;
                while (temp <= end && array[temp] == key){
                    resultList.add(temp);
                    temp += 1;
                }
                break;
            }
        }
        return resultList;
    }
}

二分法查找(遞歸、循環(huán))

public class BinarySearch {
    /**
     * @author JadeXu
     * @// TODO: 2020/12/7 二分查找
     * 思路:
     * 1、獲取數(shù)組的中間值,先獲取下標,方便多次查找
     * 奇數(shù)位的數(shù)組直接獲取中間位,偶數(shù)位的數(shù)組獲取中間的第一位或第二位都可,一般獲取第一位(因為與奇數(shù)位獲取中間值的方法一樣)
     * 2、獲取查找的區(qū)間范圍,start:區(qū)間開始的下標,end:區(qū)間結束的下標
     * 3、判斷查找的數(shù)和中間位的數(shù)是否相同
     * 相同時,直接返回需要的數(shù)據(jù),跳出方法
     * 大于時,即數(shù)可能在中間值右邊的區(qū)間內(nèi),此時start = mid+1,即mid往后移一位,就得到了中間值右邊區(qū)間的開始下標
     * 小于時,即數(shù)可能在中間值左邊的區(qū)間內(nèi),此時end = mid-1,即mid往前移一位,就得到了中間值左邊區(qū)間的結束下標
     * 當一個區(qū)間里,開始下標小于等于結束下標時,該區(qū)間才是有效區(qū)間,才能繼續(xù)查找。否則無效,返回找不到,跳出方法
     */
    //循環(huán)
    /**
     * @param arr 已經(jīng)升序好的int[]
     * @param num 需要查找的數(shù)字
     * @return 找到則返回下標,沒找到則返回-1
     */
    private static int binarySearchByCycle(int[] arr,int num) {
        int start = 0;
        int end = arr.length - 1;
        while (start <= end){
            int mid = (start + end) / 2;
            if(num == arr[mid]){
                return mid;
            }else if(num > arr[mid]){
                start = mid + 1;
            }else {
                end = mid - 1;
            }
        }
        return -1;
    }
    //遞歸
    /**
     * @param arr 已經(jīng)升序好的int[]
     * @param num 需要查找的數(shù)字
     * @param start 區(qū)間開始下標
     * @param end 區(qū)間結束下標
     * @return 找到則返回下標,沒找到則返回-1
     */
    private static int binarySearchByRecursion(int[] arr,int num,int start,int end) {
        int mid = (start + end) / 2;
        if(num == arr[mid]){
            return mid;
        }else if(num > arr[mid]){
            start = mid + 1;
        }else {
            end = mid - 1;
        }
        if(start <= end){
            mid = binarySearchByRecursion(arr,num,start,end);  //遞歸繼續(xù)尋找
        }else {
            mid = -1;
        }
        return mid;
    }
}

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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