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二分查找

二分查找

作者: 7i昂 | 来源:发表于2019-08-15 16:27 被阅读0次

二分查找是一种查询效率非常高的查找算法。又称折半查找。

起初在数据结构中学习递归时实现二分查找,实际上不用递归也可以实现,毕竟递归是需要开辟额外的空间的来辅助查询。本文就介绍两种方法

二分查找算法思想

有序的序列,每次都是以序列的中间位置的数来与待查找的关键字进行比较,每次缩小一半的查找范围,直到匹配成功。

一个情景:将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。

二分查找图示说明

图片来源百度图片,感谢分享者

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二分查找优缺点

优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;

其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。

因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。

使用条件:查找序列是顺序结构,有序。

java代码实现

使用递归实现

    /**
     * 使用递归的二分查找
     *title:recursionBinarySearch
     *@param arr 有序数组
     *@param key 待查找关键字
     *@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;          //初始中间位置
        if(arr[middle] > key){
            //比关键字大则关键字在左区域
            return recursionBinarySearch(arr, key, low, middle - 1);
        }else if(arr[middle] < key){
            //比关键字小则关键字在右区域
            return recursionBinarySearch(arr, key, middle + 1, high);
        }else {
            return middle;
        }   
        
    }

不使用递归实现(while循环)

    /**
     * 不使用递归的二分查找
     *title:commonBinarySearch
     *@param arr
     *@param key
     *@return 关键字位置
     */
    public static int commonBinarySearch(int[] arr,int key){
        int low = 0;
        int high = arr.length - 1;
        int middle = 0;         //定义middle
        
        if(key < arr[low] || key > arr[high] || low > high){
            return -1;              
        }
        
        while(low <= high){
            middle = (low + high) / 2;
            if(arr[middle] > key){
                //比关键字大则关键字在左区域
                high = middle - 1;
            }else if(arr[middle] < key){
                //比关键字小则关键字在右区域
                low = middle + 1;
            }else{
                return middle;
            }
        }
        
        return -1;      //最后仍然没有找到,则返回-1
    }

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