一、二分查找算法
二分查找算法又称为折半查找算法,它是一种效率较高的查找方法。但是,折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构
,而且表中元素按关键字有序排列
二、算法思想
所要查询的数组是有序的,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。
三、代码实现
package xzg.algorithm;
/**
* 二分查找算法的优缺点:
* 优点:比较次数少,查找速度快,平均性能好<p/>
* 缺点:要求待查数据是有序的,且插入删除困难<p/>
* 适用场景:数据变动少而查找频繁的有序列表<p/>
*/
public class BinarySearch {
public static void main(String[] args) {
//二分查找对数据的要求是有序的
int array[] = {1, 3, 5, 11, 17, 21, 23, 28, 30, 32, 36, 50, 64, 78, 81, 95, 101};
int searchKey = 95;
//递归查找
// int index = binarySearch(array, 0, array.length - 1, searchKey);
//while循环查找
int index = binarySearch(array, searchKey);
String msg;
if (index == -1) {
msg = "数组中不含:" + searchKey;
} else {
msg = searchKey + ":在数组的位置是:" + index;
}
System.out.println(msg);
}
/**
* 递归二分查找
*
* @param arr 有序数组
* @param start 开始查找的索引位置
* @param end 结束查找的索引位置
* @param searchKey 待查找的关键字
* @return 关键字在索引中的位置 -1则是未找到
*/
public static int binarySearch(int arr[], int start, int end, int searchKey) {
//初始化中间位置
int mid = (end - start) / 2 + start;
//找到要查找的关键字字段,则返回索引
if (arr[mid] == searchKey) {
return mid;
}
if (start >= end) {
//数组查找完后仍未找到关键字,则返回-1
return -1;
} else if (searchKey > arr[mid]) {
//说明关键字在以mid为分界线的右边区域,再次递归调用
return binarySearch(arr, mid + 1, end, searchKey);
} else if (searchKey < arr[mid]) {
//说明关键在以mid为分界线的左边区域,再次递归调用
return binarySearch(arr, start, mid - 1, searchKey);
}
return -1;
}
/**
* while循环二分查找
*
* @param arr 有序数组
* @param searchKey 待查找的关键字
* @return 关键字在索引中的位置 -1则是未找到
*/
public static int binarySearch(int arr[], int searchKey) {
int start = 0;
int end = arr.length - 1;
int mid = 0;
while (start <= end) {//当start和end相等时,则说明数组已循环查询完
//初始化中间位置
mid = (start + end) / 2;
if (searchKey == arr[mid]) {
//找到要查找的关键字字段,则返回索引
return mid;
} else if (searchKey > arr[mid]) {
//说明关键字在以mid为分界线的右边区域,再次循环执行
start = mid + 1;
} else if (searchKey < arr[mid]) {
//说明关键在以mid为分界线的左边区域,再次循环执行
end = mid - 1;
}
}
//数据仍未找到则返回-1
return -1;
}
}
输出结果如下:
95:在数组的位置是:15
Process finished with exit code 0
四、算法分析
- 优点:比较次数少,查找速度快,平均性能好
- 缺点:要求待查数据是有序排序的
时间复杂度:O(log2_n)
参考资料:
https://blog.csdn.net/maoyuanming0806/article/details/78176957
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