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Java二分搜索.doc

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简介:
本文档深入讲解了在Java编程中实现和应用二分搜索算法的方法与技巧,适合希望提高数据结构与算法能力的开发者阅读。 Java二分查找是一种高效的搜索算法,在有序数组中寻找目标值。这种算法的时间复杂度为O(log n),相比线性搜索的O(n)时间复杂度更优。 二分查找的基本原理是每次将搜索范围缩小到中间元素,然后根据中间元素与目标值的关系决定继续在左半部分还是右半部分进行搜索。如果中间元素小于目标值,则下一次搜索将在数组的右侧;若大于,则在左侧。重复这个过程直到找到目标值或确定不再有满足条件的位置。 Java实现如下: ```java class Solution { public int search(int[] nums, int target) { if (nums.length == 0 || target > nums[nums.length - 1]) return -1; int left = 0; int right = nums.length - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left)/2; if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid - 1; } else if (nums[mid] == target) { return mid; } } return -1; } } ``` 在这段代码里,首先检查数组是否为空或者目标值是否超过最大元素。接着初始化左右边界变量。 在while循环中计算中间索引,并比较其与目标值的大小关系来更新搜索范围直至找到目标或确认未命中为止。找不到时返回-1表示不存在该值。 时间复杂度为O(log n),因为每次迭代都把查找区间缩小一半,最坏情况下需要执行log2(n)次操作。 空间复杂度则为O(1),仅使用了几个变量存储中间结果。 二分查找的优点包括: * 搜索效率高:其运行速度比线性搜索快得多; * 实现简单直观; 然而它也有一些不足之处,比如要求输入必须是有序的,并且当数据量非常大时性能仍然可能受到影响。 这种算法适用于多种场景如数据库查询、数据压缩和一些特定类型的算法设计问题中使用。

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    本文档深入讲解了在Java编程中实现和应用二分搜索算法的方法与技巧,适合希望提高数据结构与算法能力的开发者阅读。 Java二分查找是一种高效的搜索算法,在有序数组中寻找目标值。这种算法的时间复杂度为O(log n),相比线性搜索的O(n)时间复杂度更优。 二分查找的基本原理是每次将搜索范围缩小到中间元素,然后根据中间元素与目标值的关系决定继续在左半部分还是右半部分进行搜索。如果中间元素小于目标值,则下一次搜索将在数组的右侧;若大于,则在左侧。重复这个过程直到找到目标值或确定不再有满足条件的位置。 Java实现如下: ```java class Solution { public int search(int[] nums, int target) { if (nums.length == 0 || target > nums[nums.length - 1]) return -1; int left = 0; int right = nums.length - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left)/2; if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid - 1; } else if (nums[mid] == target) { return mid; } } return -1; } } ``` 在这段代码里,首先检查数组是否为空或者目标值是否超过最大元素。接着初始化左右边界变量。 在while循环中计算中间索引,并比较其与目标值的大小关系来更新搜索范围直至找到目标或确认未命中为止。找不到时返回-1表示不存在该值。 时间复杂度为O(log n),因为每次迭代都把查找区间缩小一半,最坏情况下需要执行log2(n)次操作。 空间复杂度则为O(1),仅使用了几个变量存储中间结果。 二分查找的优点包括: * 搜索效率高:其运行速度比线性搜索快得多; * 实现简单直观; 然而它也有一些不足之处,比如要求输入必须是有序的,并且当数据量非常大时性能仍然可能受到影响。 这种算法适用于多种场景如数据库查询、数据压缩和一些特定类型的算法设计问题中使用。
  • 用Python实现
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    本篇文章将详细介绍如何使用Python编程语言来实现经典的二分法搜索算法。通过简洁高效的代码示例,帮助读者理解并掌握该算法的应用与优化技巧。 二分法是一种高效的搜索方法,时间复杂度为 O(log2n)。 假设有一个从1到100的数字范围,你来猜这个数是多少,并且每次猜测后可以得到三种反馈:正确、大了或小了。如何确保用最少次数找到正确的数字?很多人会先猜50,如果被提示“太大”,说明目标比50小,则继续猜测25...这种方法每一步都将搜索范围缩小一半,因此对于1到100之间的任何数,最多只需要7次就能确定。 这种每次将待查找的有序序列一分为二的方法就是二分法。下面用Python实现这一算法。 ### 递归方法 ```python class BinarySearch: def binary_search(self, array, data): if len(array) == 0: return False array.sort() mid_index = len(array) // 2 if array[mid_index] == data: return True elif data > array[mid_index]: return self.binary_search(array[mid_index + 1:], data) else: return self.binary_search(array[:mid_index], data) ``` 递归版本的二分法首先对数组进行排序,找到中间元素的位置。如果该位置上的值等于目标数据,则返回True;否则根据比较结果决定在左半部分还是右半部分继续搜索。 ### 非递归方法 ```python def binary_search_normal(self, array, data): array.sort() start, end = 0, len(array) - 1 while start <= end: mid_index = (start + end) // 2 if array[mid_index] == data: return True elif array[mid_index] < data: start = mid_index + 1 else: end = mid_index - 1 return False ``` 非递归版本通过循环来实现搜索过程。同样先对数组排序,初始化起始和结束索引值,在每次迭代中计算中间位置并根据比较结果更新这两个边界。 二分法的时间复杂度为O(log2n),因为它每次都把查找范围缩小一半。这使得它特别适合于处理大型有序数据集的快速检索任务。然而需要注意的是,使用二分法的前提是输入的数据必须已经排序过;否则在实际操作中需要先对数组进行排序。 总的来说,二分搜索算法不仅有效而且简洁,在许多应用场景下都是一个非常实用的选择。在Python实现时可以根据具体情况选择递归或非递归的形式来编写代码。
  • 最佳树(动态规划)
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    本段介绍如何运用动态规划算法构建最优二分搜索树,通过最小化搜索成本来优化查找效率。 设S=(x1,x2,…,xn)是一个有序集合,并且满足条件x1
  • 叉排序树
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    简介:二叉排序树搜索是一种在二叉排序树数据结构中查找特定元素的操作方法,通过比较要查找的关键字与结点关键字的大小来高效定位目标节点。 输入一个整数t,表示有t组测试数据。 从第二行开始,每三行一组数据: - 第1行为序列的元素个数:n; - 第2行为输入的序列:s1 s2 … sn; - 第3行为三个键值:sKey iKey dKey。 输出格式如下: - 输出中序遍历的结果。 - 输出最小值和最大值,中间用空格分隔。 - 查找并输出sKey在当前树中的位置(如果存在),否则输出0。 - 删除dKey后重新排序的序列,中间以空格间隔显示。 - 插入iKey后的中序遍历结果。 示例输入: ``` 1 12 6 45 78 42 55 32 39 68 95 86 102 29 55 63 78 ``` 示例输出: ``` 29 32 39 42 45 55 66 68 78 86 95 102 29 102 1 29 32 39 42 45 55 66 68 78 86 95 102 29 32 39 42 45 55 63 66 68 78 86 95 102 4 29 32 39 42 45 55 63 66 68 86 95 0 ```
  • 用C语言实现的治法
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    简介:本文介绍了使用C语言编写二分搜索算法的过程,通过分治策略优化搜索效率,适用于有序数组中的元素查找。 分治法实现二分搜索可以用C语言来完成。这种方法通过将数据集分成两半并递归地在其中查找目标值,从而提高了搜索效率。具体来说,在每次迭代中,算法会比较中间元素与目标值,并根据结果决定是在左半部分还是右半部分继续进行搜索。 以下是使用C语言实现二分搜索的基本步骤: 1. 定义一个函数接受待搜索的数组、数组长度以及要查找的目标值作为参数。 2. 初始化两个指针,分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。 3. 在循环中计算中间位置,并将目标值与该位置上的元素进行比较。如果相等,则返回该索引;否则根据大小关系调整左右边界的位置继续搜索。 4. 如果在整个过程中没有找到匹配项,则函数可以返回一个表示未发现的特殊值,如-1。 这种方法的时间复杂度为O(log n),适用于大规模有序数组的数据查找问题中。
  • 进制代码.zip
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    本资源为一个实现二进制搜索算法的代码压缩包。内含详细注释,适用于初学者学习和理解高效查找算法的基本原理与应用。 使用MATLAB进行仿真实验,搜索RFID实验中的二进制树。
  • Java重复文件
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    Java重复文件搜索是一款利用Java编程语言开发的应用程序或工具,旨在帮助用户高效地在计算机系统中查找和管理重复的文件,节省存储空间并提高文件管理效率。 给定一个目录,请列出当前目录下所有重复的.java和.class文件;程序应具备用户界面,并能同时处理三个任务。
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    搜索250(10分)PTA是一款专为提升搜索效率和准确性设计的应用程序或平台工具。用户可通过参与测试与评估活动,提高个人搜索技巧并获取积分奖励。 L1-041 寻找250 (10 分) 对方不想和你说话,并向你扔了一串数……而你需要从这一串数字中找到“250”这个特别的感人数字。 输入格式: 输入在一行中给出不知道多少个绝对值不超过1000的整数,其中保证至少存在一个“250”。 输出格式: 在一行中输出第一次出现的“250”是对方扔过来的第几个数字(计数从1开始)。题目保证输出的数字在整型范围内。 输入样例: 888 666 123 -233 250 13 250 -222 输出样例: 5
  • 电话簿与
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    本文探讨了如何使用二叉搜索树高效地实现电话簿系统,分析了该数据结构在快速查找、插入和删除联系人方面的优势。 电话本是一种用于存储联系人信息的数据结构,通常包含姓名、电话号码等关键字段。在信息技术领域,为了高效地管理这些信息,我们可以利用数据结构的优势,尤其是二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)。二叉搜索树是一种特殊的二叉树,其中每个节点都具有以下特性:1. 左子树中的所有节点值都小于当前节点值;2. 右子树中的所有节点值都大于当前节点值;3. 左右子树同样也分别是二叉搜索树。电话本采用二叉搜索树的优势在于快速查找、插入和删除联系人信息。 **插入联系人信息:** 当插入一个新联系人时,我们根据其姓名(通常作为键值)与树中现有节点进行比较。如果新姓名小于当前节点的姓名,则向左子树递归;若大于,则向右子树递归,直到找到一个空位插入新节点。这样确保了树的有序性,便于后续操作。 **删除联系人信息:** 删除操作稍微复杂些,分为三种情况: 1. 节点没有子节点(叶子节点):直接删除即可。 2. 节点有一个子节点:用子节点替换该节点并删除原节点。 3. 节点有两个子节点:找到右子树中的最小值节点(或左子树的最大值节点),用它替换当前节点,然后删除那个最小值节点(或最大值节点)。 **修改联系人信息:** 修改操作类似于查找操作。根据姓名找到待修改的节点。一旦找到,则更新该节点的信息即可;如果找不到,可能表示输入有误。 **查找联系人信息:** 二叉搜索树的查找效率很高。从根节点开始,根据姓名与节点值进行比较,持续向下遍历直至找到目标节点或确定不存在。 理想情况下,树是平衡的(即左右子树高度差不超过1),这使得查找、插入和删除的时间复杂度为O(log n);但在最坏的情况下,如果数据顺序导致树严重倾斜,则性能将退化至O(n),类似链表。为了保持树的平衡,可以考虑使用自平衡二叉搜索树(如AVL树或红黑树)。它们在插入和删除后能自动调整结构以保证高效的性能。 电话本系统可能还需要支持其他功能,例如按名字排序显示、模糊查询等。通过中序遍历可实现升序打印所有联系人;而前序遍历或后续遍历可以辅助实现高级查询功能。 利用二叉搜索树实现实现电话本具有高效性和灵活性,能够满足各种操作需求,并且能适应数据规模的增长。设计电话本系统时合理选择数据结构和算法对于提高性能至关重要,在实践中结合实际情况选用适当的数据结构优化(如使用平衡二叉搜索树)可以进一步提升系统的整体性能。