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?

  1. 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)
  2. 认识O(logn)
    1. 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?
    2. 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。
    3. 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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// 循环实现二分查找
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:

  1. 循环退出条件是:low<=high,而不是low<high。
  2. 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。
  3. 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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// 递归实现二分查找
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)

  1. 二分查找依赖的是顺序表结构,即数组。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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

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// 变体1. 查找第一个值等于给定值的元素
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;
}

2.查找最后一个值等于给定值的元素

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// 变体2. 查找最后一个值等于给定值的元素
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;
}

3.查找第一个大于等于给定值的元素

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// 变体3. 查找第一个大于等于给定值的元素
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;
}

4.查找最后一个小于等于给定值的元素

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// 变体4. 查找最后一个小于等于给定值的元素
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;
}

六、思考

  1. 如何在1000万个整数中快速查找某个整数?
    1. 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;
    2. 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)
    3. 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)
  2. 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?