一、什么是二分查找?
二分查找针对的是一个有序的数据集合,每次通过跟区间中间的元素对比,将待查找的区间缩小为之前的一半,直到找到要查找的元素,或者区间缩小为0。
二、时间复杂度分析?
- 时间复杂度
假设数据大小是n,每次查找后数据都会缩小为原来的一半,最坏的情况下,直到查找区间被缩小为空,才停止。所以,每次查找的数据大小是:n,n/2,n/4,…,n/(2^k),…
,这是一个等比数列。当n/(2^k)=1
时,k的值就是总共缩小的次数,也是查找的总次数。而每次缩小操作只涉及两个数据的大小比较,所以,经过k次区间缩小操作,时间复杂度就是O(k)
。通过n/(2^k)=1
,可求得k=log2n
,所以时间复杂度是O(logn)
。
- 认识
O(logn)
- 这是一种极其高效的时间复杂度,有时甚至比O(1)的算法还要高效。为什么?
- 因为logn是一个非常“恐怖“的数量级,即便n非常大,对应的logn也很小。比如n等于2的32次方,也就是42亿,而logn才32。
- 由此可见,O(logn)有时就是比O(1000),O(10000)快很多。
三、如何实现二分查找?
循环实现
代码实现:
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| public function bsearchLoop(array $array, int $n, $value) { $low = 0; $high = $n - 1; while ($low <= $low) { $mid = $low + (($high - $low) >> 1); if ($array[$mid] > $value) { $high = $mid - 1; } elseif ($array[$mid] < $value) { $low = $mid + 1; } else { return $mid; } } return -1; }
|
注意事项:
- 循环退出条件是:low<=high,而不是low<high。
- mid的取值,使用mid=low + (high - low) / 2,而不用mid=(low + high)/2,因为如果low和high比较大的话,求和可能会发生int类型的值超出最大范围。为了把性能优化到极致,可以将除以2转换成位运算,即low + ((high - low) >> 1),因为相比除法运算来说,计算机处理位运算要快得多。
- low和end的更新:low = mid - 1,high = mid + 1,若直接写成low = mid,high=mid,就可能会发生死循环。
递归实现
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| public function bsearchRecursion(array $array, int $n, $value) { return $this->bSear($array, $value, 0, $n - 1); }
private function bSear(array $array, $value, int $low, int $high) { if ($low > $high) { return -1; } $mid = $low + (($high - $low) >> 2); if ($array[$mid] == $value) { return $mid; } elseif ($array[$mid] > $value) { $high = $mid - 1; } else { $low = $mid + 1; } return $this->bSear($array, $value, $low, $high); }
|
四、使用条件(应用场景的局限性)
- 二分查找依赖的是顺序表结构,即数组。
- 二分查找针对的是有序数据,因此只能用在插入、删除操作不频繁,一次排序多次查找的场景中。
- 数据量太小不适合二分查找,与直接遍历相比效率提升不明显。但有一个例外,就是数据之间的比较操作非常费时,比如数组中存储的都是长度超过300的字符串,那这是还是尽量减少比较操作使用二分查找吧。
- 数据量太大也不是适合用二分查找,因为数组需要连续的空间,若数据量太大,往往找不到存储如此大规模数据的连续内存空间。
五、递归变体
1.查找第一个值等于给定值的元素
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
| public function bsearch1($array, int $n, $value) { $low = 0; $high = $n - 1; while ($low <= $high) { $mid = $low + (($high - $low) >> 1); if ($array[$mid] > $value) { $high = $mid - 1; } elseif ($array[$mid] < $value) { $low = $mid + 1; } else { if ($mid == 0 || $array[$mid - 1] != $value) { return $mid; } else { $high = $mid - 1; } } } return -1; }
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2.查找最后一个值等于给定值的元素
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
| public function bsearch2(array $array, int $n, $value) { $low = 0; $high = $n - 1; while ($low <= $high) { $mid = $low + (($high - $low) >> 1); if ($array[$mid] > $value) { $high = $mid - 1; } elseif ($array[$mid] < $value) { $low = $mid + 1; } else { if ($mid == $n - 1 || $array[$mid + 1] != $value) { return $mid; } else { $low = $mid + 1; } } } return -1; }
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3.查找第一个大于等于给定值的元素
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
| public function bsearch3(array $array, int $n, $value) { $low = 0; $high = $n - 1; while ($low <= $high) { $mid = $low + (($high - $low) >> 1); if ($array[$mid] >= $value) { if ($mid == 0 || $array[$mid - 1] < $value) { return $mid; } else { $high = $mid - 1; } } else { $low = $mid + 1; } } return -1; }
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4.查找最后一个小于等于给定值的元素
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
| public function bsearch4(array $array, int $n, $value) { $low = 0; $high = $n - 1; while ($low <= $high) { $mid = $low + (($high - $low) >> 1); if ($array[$mid] > $value) { $high = $mid - 1; } else { if ($mid == $n - 1 || $array[$mid + 1] > $value) { return $mid; } else { $low = $mid + 1; } } } return -1; }
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六、思考
- 如何在1000万个整数中快速查找某个整数?
- 1000万个整数占用存储空间为40MB,占用空间不大,所以可以全部加载到内存中进行处理;
- 用一个1000万个元素的数组存储,然后使用快排进行升序排序,时间复杂度为O(nlogn)
- 在有序数组中使用二分查找算法进行查找,时间复杂度为O(logn)
- 如何编程实现“求一个数的平方根”?要求精确到小数点后6位?