• 数据结构与算法之美读书笔记14


    二分思想

    二分查找针对的是一个有序的数据集合,查找思想有点类似分治思想。每次都通过跟区间的中间元素对比,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,或者区间被缩小为0。

    二分查找是一种非常高效的查找算法

    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,也就是会除以2。最坏情况下,直到查找区间被缩小为空,才停止。

    这是一个等比数列。n/2k=1时,k的值就是总共缩小的次数。

    每一次缩小操作只涉及两个数据的大小比较,所以经过了k次区间缩小操作,时间复杂度就是O(k)。通过n/2k=1,可以求得k=log2n,所以时间复杂度就是O(logn)

    如果我们在42亿个数据中用二分查找一个数据,最多需要比较32次。(高效的体现!)

    二分查找的递归与非递归实现

    最简单的情况就是有序数组中不存在重复元素,在其中用二分查找值等于给定值的数据。

    Java二分模板:

    1. public int bsearch(int[] a, int n, int value) {
    2. int low = 0;
    3. int high = n - 1;
    4. while (low <= high) {
    5. int mid = (low + high) / 2;
    6. if (a[mid] == value) {
    7. return mid;
    8. } else if (a[mid] < value) {
    9. low = mid + 1;
    10. } else {
    11. high = mid - 1;
    12. }
    13. }
    14. return -1;
    15. }

    low、high、mid都是指数组下标,其中low和high表示当前查找的区间范围,初始low=0, high=n-1。mid表示[low, high]的中间位置。

    通过对比a[mid]与value的大小,来更新接下来要查找的区间范围,直到找到或者区间缩小为0,就退出。

    手搓二分的易错点

    1.循环退出条件

    注意是low<=high,还是low

    2.mid的取值

    如果low和high比较大的话,两者之和就有可能会溢出。

    改进的方法是将mid的计算方式写成low+(high-low)/2。

    如果要将性能优化到极致的话,我们可以将这里的除以2操作转化成位运算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high的更新

    模板中,low=mid+1,high=mid-1。注意这里的+1和-1,如果直接写成low=mid或者high=mid,就可能会发生死循环。比如,当high=3,low=3时,如果a[3]不等于value,就会导致一直循环不退出。

    实际上,二分查找除了用循环来实现,还可以递归来实现。

    Java递归二分模板

    1. // 二分查找的递归实现
    2. public int bsearch(int[] a, int n, int val) {
    3. return bsearchInternally(a, 0, n - 1, val);
    4. }
    5. private int bsearchInternally(int[] a, int low, int high, int value) {
    6. if (low > high) return -1;
    7. int mid = low + ((high - low) >> 1);
    8. if (a[mid] == value) {
    9. return mid;
    10. } else if (a[mid] < value) {
    11. return bsearchInternally(a, mid+1, high, value);
    12. } else {
    13. return bsearchInternally(a, low, mid-1, value);
    14. }
    15. }

    二分查找应用场景的局限性

    1.二分查找依赖的是顺序表结构,即数组。

    链表是不可以二分查找的,主要原因是二分查找算法需要按照下标随机访问元素。

    数组按照下标随机访问数据的时间复杂度是O(1),而链表随机访问的时间复杂度是O(n)。所以,如果数据使用链表存储,二分查找的时间复杂就会变得很高。

    二分查找只能用在数据是通过顺序表来存储的数据结构上。如果你的数据是通过其他数据结构存储的,则无法应用二分查找。

    2.二分查找针对的是有序数据。

    二分查找只能用在插入、删除操作不频繁,一次排序多次查找的场景中。

    针对动态变化的数据集合,二分查找将不再适用。

    3.数据量太小不适合二分查找。

    只有数据量比较大的时候,二分查找的优势才会比较明显。

    但如果数据之间的比较操作非常耗时,不管数据量大小,都推荐使用二分查找。

    比如,数组中存储的都是长度超过300的字符串,如此长的两个字符串之间比对大小,就会非常耗时。我们需要尽可能地减少比较次数,而比较次数的减少会大大提高性能,这个时候二分查找就比顺序遍历更有优势。

    4.数据量太大也不适合二分查找。

    二分查找的底层需要依赖数组这种数据结构,而数组为了支持随机访问的特性,要求内存空间连续,对内存的要求比较苛刻。

    比如,我们有1GB大小的数据,如果希望用数组来存储,那就需要1GB的连续内存空间。

    也就是说,即便有2GB的内存空间剩余,但是如果这剩余的2GB内存空间都是零散的,没有连续的1GB大小的内存空间,那照样无法申请一个1GB大小的数组。而我们的二分查找是作用在数组这种数据结构之上的,所以太大的数据用数组存储就比较吃力了,也就不能用二分查找了。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_62742402/article/details/126672628