【查找算法】之二分查找

一、算法介绍

二分查找,也称为折半查找,是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。对于包含 n 个元素的有序数组,二分查找的步骤如下:

  • 确定搜索范围:首先,将要查找的元素与数组中间的元素进行比较。如果查找的元素等于中间元素,则找到了目标值。否则,如果目标值小于中间元素,则在左半边继续查找;如果目标值大于中间元素,则在右半边继续查找。
  • 缩小搜索范围:根据比较结果,将搜索范围缩小为剩余数组的一半,并重复执行步骤 1,直到找到目标值或确定目标值不存在。

二分查找算法的关键优势在于每一步都能将搜索范围减半这使得算法的时间复杂度为 O(log n),相比线性搜索算法的 O(n) 更加高效,尤其是对于大型数据集。

二、时间复杂度计算

二分搜索最坏的情况就是折半一直找到最后一个元素,首先观察规律

开始时,是从n个元素中查找

第一次折半时,是从 n 2 \frac{n}{2} 2n个元素中查找

第二次折半时,是从 n 4 \frac{n}{4} 4n个元素中查找

假设第k次折半后只剩一个元素,即是从 n 2 k \frac{n}{2^k} 2kn个元素中查找

n 2 k \frac{n}{2^k} 2kn= 1,即 n = 2 k 2^k 2k,由对数定义知道 k = log ⁡ 2 n \log_{2}n log2n,在计算机科学中如果没有特殊说明,默认就是以2为底,即k= log ⁡ n \log n logn

即操作k次才能找到最后一个元素,所以时间复杂度为O( log ⁡ n \log n logn)

三、Java代码示例

package com.datastructures;/*** 二分查找算法* @author hulei*/
public class BinarySearchExample {/*** 在有序的整型数组中使用二分查找算法来寻找指定目标值的索引。* @param arr 一个已排序的整型数组。* @param target 要在数组中查找的目标值。* @return 如果目标值存在于数组中,则返回其索引;如果目标值不存在,则返回-1。*/public static int binarySearch(Integer[] arr, int target) {int left = 0; // 初始化左边界为数组的第一个元素的索引int right = arr.length - 1; // 初始化右边界为数组的最后一个元素的索引while (left <= right) { // 当左边界不大于右边界时继续循环int mid = left + (right - left) / 2; // 计算中间位置,避免溢出if (arr[mid] == target) {return mid; // 如果中间位置的元素等于目标值,返回其索引} else if (arr[mid] < target) {left = mid + 1; // 如果中间位置的元素小于目标值,调整左边界} else {right = mid - 1; // 如果中间位置的元素大于目标值,调整右边界}}return -1; // 如果没有找到目标值,返回-1}/*** 递归实现的二分查找。** @param arr 有序整型数组,查找范围在此数组内。* @param target 目标值,我们要在数组中找到这个值的索引。* @param left 查找范围的左边界。* @param right 查找范围的右边界。* @return 如果找到目标值,返回其索引;如果未找到,返回-1。*/public static int binarySearchRecursive(Integer[] arr, int target, int left, int right) {// 当左边界大于右边界时,说明已经搜索完毕但未找到目标值,返回-1if (left > right) {return -1;}// 计算中间位置,避免直接计算(left + right) / 2可能的溢出问题int mid = left + (right - left) / 2;// 如果中间位置的元素等于目标值,返回其索引if (arr[mid] == target) {return mid;// 如果中间位置的元素小于目标值,说明目标值可能在中间位置的右边,递归搜索右半部分} else if (arr[mid] < target) {return binarySearchRecursive(arr, target, mid + 1, right);// 如果中间位置的元素大于目标值,说明目标值可能在中间位置的左边,递归搜索左半部分} else {return binarySearchRecursive(arr, target, left, mid - 1);}}public static void main(String[] args) {Integer[] sortedArray = {11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 100, 111, 123};int targetValue = 111;System.out.println("while循环实现二分查找");int resultWithoutRecursive = binarySearch(sortedArray, targetValue);if (resultWithoutRecursive != -1) {System.out.println("元素位置索引为: " + resultWithoutRecursive);} else {System.out.println("没有发现目标元素");}System.out.println("================================================");System.out.println("递归实现二分查找");int resultRecursive = binarySearchRecursive(sortedArray, targetValue, 0, sortedArray.length - 1);if (resultRecursive != -1) {System.out.println("元素位置索引为: " + resultRecursive);} else {System.out.println("没有发现目标元素");}}
}

代码分析:
该Java函数包含在一个名为BinarySearchExample的类中,提供了两种实现二分查找算法的方法:binarySearchbinarySearchRecursive。二分查找算法用于在有序数组中查找指定目标值的索引。

1. binarySearch方法:

  • 参数:一个已排序的整型数组arr和要查找的目标值target。
  • 返回值:如果目标值存在于数组中,则返回其索引;如果目标值不存在,则返回-1。
  • 实现方式:使用循环迭代来缩小查找范围,直到找到目标值或确定目标值不存在。初始化左边界left为数组的第一个元素的索引,右边界right为数组的最后一个元素的索引。在每次循环中,计算中间位置mid,并将mid与目标值比较,根据比较结果调整左右边界的值。

2. binarySearchRecursive方法:

  • 参数:一个已排序的整型数组arr,要查找的目标值target,以及查找范围的左边界left和右边界right。
  • 返回值:如果目标值存在于数组中,则返回其索引;如果目标值不存在,则返回-1。
  • 实现方式:使用递归来实现二分查找。通过不断缩小查找范围来查找目标值。计算中间位置mid,并将mid与目标值比较,根据比较结果递归调用函数自身,传入更新后的左右边界。
    在main方法中,示例代码演示了如何使用这两种方法在有序数组中查找目标值,并输出查找结果。

比如我要在以下数组 Integer[] sortedArray = {11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 100, 111, 123}
中查找目标值为55的元素的索引位置,返回结果为4,即元素55的索引位置为4
在这里插入图片描述

四、两种方式实现二分查找的算法优劣

二分查找的循环实现递归实现都有其各自的优缺点,具体如下:

循环实现

1. 循环实现的优点:

  • 空间效率:循环实现通常不需要额外的堆栈空间,因为控制流是通过迭代进行的,不会导致函数调用栈的增长。
  • 可读性:对于一些开发者来说,循环可能更容易理解和实现,逻辑更直观。
  • 性能:在处理大量数据时,由于避免了递归调用的开销,循环实现可能更快。
    2. 循环实现的缺点:
  • 代码结构:虽然更直观,但代码可能稍微复杂一些,需要手动管理边界条件。

递归实现

1. 递归实现的优点:

  • 简洁性:递归实现的代码通常更简洁,逻辑更优雅,尤其是对于熟悉递归思维的开发者。
  • 表达力:递归直接反映了二分查找的分治思想,易于理解算法的本质。

2. 递归实现的缺点:

  • 空间效率:递归会增加栈的使用,当递归深度很大时,可能导致栈溢出。
  • 效率:由于存在函数调用开销,递归在某些情况下可能比循环慢。
  • 可读性:对不熟悉递归的人来说,递归代码可能更难理解。

在实际应用中,选择哪种实现方式通常取决于具体场景,如数据规模、性能要求、代码可读性和维护性等因素。对于小规模数据或对代码简洁性有较高要求的情况,递归可能是不错的选择。而对于大规模数据或对性能敏感的场合,循环实现可能更为合适。

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