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  • 在已排序好的数组T中运用二分查找的方法查找目标数的位置。 根据实验要求和伪码信息,用二分查找的方法在输入的排序好的数组T中查找目标数的位置。若目标数在数组中输出下标位置,不在则输出零。
  • C例子:二分查找法

    2015-07-27 21:42:09
    该程序是我写的博客“一起talk C栗子吧(第二十五回:C语言实例-二分查找)”的配套程序,共享给大家使用
  • C语言二分查找法

    2015-10-25 14:43:01
    最经典的二分法查找数字,快速简便,但是要求已有的数据已经排序
  • 主要介绍了java算法之二分查找法的实例详解的相关资料,这里提供简单实例帮助大家学习理解这部分内容,需要的朋友可以参考下
  • 二分查找法.docx

    2019-07-31 16:15:10
    matlab实现二分查找,里面具有详尽的代码和注释,保证一看就懂
  • 详解二分查找法

    千次阅读 2019-12-25 17:39:23
    详解二分查找法 文章目录详解二分查找法概念应用场景(适用条件)解题步骤代码框架关于这段代码的keys为什么 while 循环的条件中是 <=,而不是 < ?什么时候应该停止搜索呢?为什么 left = mid + 1,right = ...

    详解二分查找法

    2019/12/26 add更新总结
    2019/12/26 add二分思想

    references:

    详解二分查找算法

    Java常见算法之二分法查找算法详解

    java实现二分查找-两种方式

    概念

    二分查找法,是在已经排好序的序列中,定义一个起始位置start(即序列第一个元素)和一个终止位置end(即序列最后一个元素),通过mid=(start+end)/2计算出中间位置,通过待查找元素与mid中间位置的元素进行比较,如果待查找元素比中间位置mid对应的值小,那么将end = mid -1(即将end结束位置移动到mid中间左边一个位置),如果比中间对应的值大,那么将start = mid + 1 (即将start的位置移动到mid右边一个位置),一直循环查找,直到start > end,证明没找到对应的元素,停止循环。

    应用场景(适用条件)

    至少满足以下两个条件:

    1. 已经排好序的序列
    2. 需要查找某个或者某多个值

    解题步骤

    代码框架

    1. 确定start,end
    2. 处理好问题边界情况
    const binarySearch=(nums, target)=>{
        let left = 0; 
        let right = nums.length - 1; // 注意
    
        while(left <= right) { // 注意
            let mid = (right + left) / 2;
            if(nums[mid] == target)
                return mid; 
            else if (nums[mid] < target)
                // mid is too small
                left = mid + 1; // 注意
            else if (nums[mid] > target)
                // mid is too big
                right = mid - 1; // 注意
            }
        return -1;
    }
    

    关于这段代码的keys

    为什么 while 循环的条件中是 <=,而不是 < ?

    答:因为初始化 right 的赋值是 nums.length - 1,即最后一个元素的索引,而不是 nums.length。

    这二者可能出现在不同功能的二分查找中,区别是:前者相当于两端都闭区间 [left, right],后者相当于左闭右开区间 [left, right),因为索引大小为 nums.length 是越界的。

    我们这个算法中使用的是 [left, right] 两端都闭的区间。这个区间就是每次进行搜索的区间,我们不妨称为「搜索区间」(search space)

    我个人而言,更喜欢统一成这种闭区间的形式来做题,避免漏掉讨论的情况。
    如果想看另一种方法怎么去处理边界,可以参考references中的文章1

    什么时候应该停止搜索呢?

    当然,找到了目标值的时候可以终止:

        if(nums[mid] ===target){
            return mid;    
        }
          
    

    但如果没找到,就需要 while 循环终止,然后返回 -1。那 while 循环什么时候应该终止?搜索区间为空的时候应该终止,意味着你没得找了,就等于没找到嘛。

    为什么 left = mid + 1,right = mid - 1?

    我看有的代码是 right = mid 或者 left = mid,没有这些加加减减,到底怎么回事,怎么判断?

    答:这也是二分查找的一个难点,不过只要你能理解前面的内容,就能够很容易判断。

    刚才明确了「搜索区间」这个概念,而且本算法的搜索区间是两端都闭的,即 [left, right]。那么当我们发现索引 mid 不是要找的 target 时,如何确定下一步的搜索区间呢?

    当然是去搜索 [left, mid - 1] 或者 [mid + 1, right] 对不对?因为 mid 已经搜索过,应该从搜索区间中去除。

    算法缺陷

    有序数组 nums = [1,2,2,2,3],target = 2,此算法返回的索引是 2,没错。但是如果我想得到 target 的左侧边界,即索引 1,或者我想得到 target 的右侧边界,即索引 3,这样的话此算法是无法处理的。

    因此由该算法的缺陷衍生出下面两种不同的二分查找算法:

    寻找左侧边界的二分搜索

    const left_bound=(nums, target)=>{
        if (nums.length === 0) return -1;
        let left = 0;
        let right = nums.length-1; // 注意
    
        while (left <= right) { // 注意
            let mid = Math.floor((left + right) / 2);
            if (nums[mid] === target) {
                // 找到 target 时不要立即返回,而是缩小「搜索区间」的上界 right,在区间 [left, mid-1] 中继续搜索,即不断向左收缩,达到锁定左侧边界的目的。
                right = mid-1;
            } else if (nums[mid] < target) {
                left = mid + 1;
            } else if (nums[mid] > target) {
                right = mid-1; // 注意
            }
        }
        return left;
    };
    
    // 算法会返回 1。这个 1 的含义可以这样解读:nums 中小于 2 的元素有 1 个。
    console.info(left_bound([1,2,2,2,3,4],2));
    // 算法会返回 4。这个 4 的含义可以这样解读:nums 中小于 3 的元素有 4 个。
    console.info(left_bound([1,2,2,2,3,3,3,3,4],3));
    
    

    寻找右侧边界的二分搜索

    const right_bound=(nums, target)=>{
        if(nums.length<=0) return -1;
        let left=0,right=nums.length-1;
        while(left<=right){
            let mid = Math.floor((left + right) / 2);
            if (nums[mid] === target) {
                // 找到 target 时不要立即返回,而是增大「搜索区间」的上界left,在区间 [mid+1,right] 中继续搜索,即不断向右收缩,达到锁定右侧边界的目的。
                left = mid+1;
            } else if (nums[mid] < target) {
                left = mid + 1;
            } else if (nums[mid] > target) {
                right = mid-1; // 注意
            }
        }
        // 其实return left-1还是right没有区别
        return right;
    };
    // 算法会返回 3。这个 3 的含义就是右侧边界索引是3。
    console.info(right_bound([1,2,2,2,3,4],2));
    // 算法会返回 7。这个 7 的含义就是右侧边界索引是7。
    console.info(right_bound([1,2,2,2,3,3,3,3,4],3));
    
    

    summary

    1. 分析二分查找代码时,不要出现 else,全部展开成 else if 方便理解。

    2. 注意「搜索区间」和 while 的终止条件,如果存在漏掉的元素,记得在最后检查。

    3. 如需要搜索左右边界,只要在 nums[mid] == target 时做修改即可。搜索右侧时需要减一。

    4. 算法的复杂度

    • 时间复杂度:采用的是分治策略,最坏的情况下:O(logN),最好情况下为O(1)
    • 空间复杂度:算法的空间复杂度并不是计算实际占用的空间,而是计算整个算法的辅助空间单元的个数。由于辅助空间是常数级别的所以:空间复杂度是O(1);
    1. 通过对leetcode例题34以及35的总结,可以总结如下:在用binarySearch搜索target时
      • 如果target存在:left=right=target所在索引
      • 如果target不存在:left=right+1是数列中如果插入target,那它应该在的位置

    引申-二分思想

    二分思想其实是一种很快的解决问题的思想,它可以很契合的应用在一些数学问题的解答上

    例题参考

    leetcode-29-两数相除

    代码参考我的GitHub:leetcode-29

    leetcode-50-Pow(x, n)

    代码参考我的GitHub:leetcode-50

    例题参考

    可以参考我的另一篇leetcode刷题记录中的内容:leetcode

    解决topK问题

    可以参考我的另一篇文章TopK问题三种方法总结

    leetcode-35-搜索插入位置

    虽然这道题是简单题,但却是利用二分查找法的一个小基础和变形,题意如下:
    给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。

    // 第一段代码,频繁的处理边界,繁琐
    const searchInsert = (nums, target)=>{
        let left=0,right=nums.length;
        while(left<=right) {
            let mid = Math.floor((left + right) / 2);
            if (nums[mid] === target) {
                return mid;
            }else if(mid===nums.length-1&&nums[mid]<target){
                return nums.length;
            } else if (nums[mid] < target && mid + 1 < nums.length && nums[mid + 1] > target) {
                return mid + 1;
            } else if (nums[mid] > target) {
                right = mid - 1;
            } else if (nums[mid] < target) {
                left = mid + 1;
            }
        }
        return 0;
    };
    // 第二段代码,是不是和查找左右边界有异曲同工之处呢?边界条件处理少,不容易漏情况!
    const searchInsert1=(nums,target)=>{
        let left=0,right=nums.length-1;
        if(nums[right]<target) return right+1;
        while(left<=right) {
            let mid = Math.floor((left + right) / 2);
            if (nums[mid] === target) {
                return mid;
            }else if (nums[mid] > target) {
                right = mid - 1;
            } else if (nums[mid] < target) {
                left = mid + 1;
            }
        }
        // console.info(left,right);
        return left; //至此,我们知道了,可以利用left的取值找到待插入的位置
    };
    
    展开全文
  • 二分查找法 算法是一组完成任务的指令,任何代码片段都可视为算法。二分查找是一种算法,其输入是一个有序的元素列表(必须有序的原因稍后解释)。如果要查找的元素包含在列表中,二分查找返回其位置;否则返回null...
  • 二分查找法

    千次阅读 2020-03-07 21:25:17
    二分查找法。按照从小到大的顺序,输入n个整数并存入数组a中,然后在数组a中查找给定的x。如果数组a中的元素与x的值相同,输出相应的下标(下标从0开始);如果没有找到,输出“Not Found”。如果输入的n个整数没有...

    二分查找法。按照从小到大的顺序,输入n个整数并存入数组a中,然后在数组a中查找给定的x。如果数组a中的元素与x的值相同,输出相应的下标(下标从0开始);如果没有找到,输出“Not Found”。如果输入的n个整数没有按照从小到大的顺序排列,或者出现了相同的数,则输出“Invalid Value”。
    1 检查数列是否完全递增
    2 不断将x与mid比对,调整缩小left与right的范围
    3 用变量found确定是否找到

    #include<stdio.h>
    #define MAXN 10
    int main()
    {
    	int found,i,left,mid,n,right,sorted,x;
    	int a[MAXN];
    	scanf("%d%d",&n,&x);
    	for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&a[i]);
    	sorted=1;
    	for(i=1;i<n;i++)
    	{
    		if(a[i-1]>=a[i])
    		{
    			sorted=0;break;
    		}
    	}
    	if(sorted==0) printf("Invalid Value\n");
    	else
    	{
    		found=0;
    		left=0,right=n-1;
    		while(left<=right)
    		{
    			mid=(left+right)/2;
    			if(x==a[mid])
    			{
    				found=1;break;
    			}
    			else if(x<a[mid])
    			{
    				right=mid-1;
    			}
    			else left=mid+1;
    		}
    	}
    	if(found!=0) printf("%d\n",mid);
    	else printf("Not Found\n");
    	return 0;
     } 
    
    
    展开全文
  • 主要介绍了java数据结构之二分查找法 binarySearch的实例的相关资料,希望通过本文能帮助到大家,让大家理解掌握这部分内容,需要的朋友可以参考下
  • C经典算法之二分查找法 1.根据key查找所在数组的位置 #include /* key = 9; 1 2 3 4 5 6 7 8 arr 3, 4, 5, 7, 9 , 11, 21, 23 low = 1 mid = (low + high)/2 = 4 high = 8; one arr[mid] = 7 ...
  • 二分查找法详解,解析二分查找法

    千次阅读 2018-11-17 21:04:29
    作者最近突然想到了二分查找法,今天进拿出来跟大家分享一下 二分查找法顾名思义就是把列表分成两份进行查找,即先定义个最小下标start=0和一个最大下标end = len(list),然后通过相加对2求余或者除以2在转换为int...

    作者最近突然想到了二分查找法,今天进拿出来跟大家分享一下

    二分查找法顾名思义就是把列表分成两份进行查找,即先定义个最小下标start=0和一个最大下标end = len(list),然后通过相加对2求余或者除以2在转换为int类型转换为整数,这个随心而定,即center=(start+end)//2或者center=int((start+end)/2)然后得到list[center]的值,判断它与你要查找的数的大小,如果你查找的数比他大则start=center + 1再进行上一步操作,直到找到list[center] = key(你要超找的数),输出结果center即可

     

    二分查找又称折半查找,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。 
    此方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。
    二分法 时间复杂度lgn

    代码实现:

    代码详解:
    
    def twosplit(key, list):
        list.sort()       因为要求的环境必须为有序列表,所以要对列表进行排序
        start = 0          定义最小下标为0
        end = len(list) - 1       定义最大下标为整个列表长度减1
        if key in list:      判断查找的值是否在列表中,不在这立即返回列表中无此元素
            while True:           while死循环,直到找到目标值
                center = int((end + start) / 2)      判断中间下标
                if list[center] == key:              判断中间下标在列表中的值是否是目标值,如果是则立即返回center的值
                    return '您所查找的数{}的下标是{}'.format(key, center)
                elif list[center] < key:   判断目标值是否大于中间值,大于的话说明目标值在后半部分,如果大于则start=cent                                             
                    start = center + 1                 如果大于则start=center+1
                else:                              如果目标值小于中间值,则目标值在前半部分
                    end = center - 1                  所以end=center-1
        return '您查找的数不存在' 

    二分查找法比较简单,时间复杂度低,非常适合快速查找

    如果今天的分享对你有帮助记得点个赞哦!!!

    展开全文
  • 项目背景: 从一个文件获取10万笔... *如果源数据是有序的,则二分查找法效率高  *如果源数据是无序的,则顺序查找法效率高 原因: 1、字符串排序非常耗时 2、二分查找法需要先排序 执行结果 ------------...

    项目背景:

    从一个文件获取10万笔字符串类型数据,数据库表中查询出符合条件的5千数字符窜类型数据。把两者匹配的数据查询出来。

    结论:

    1、如果数量级不大,二种方式速度差不多
    2、如果数量级较大
       *如果源数据是有序的,则二分查找法效率高
       *如果源数据是无序的,则顺序查找法效率高

    原因:

    1、字符串排序非常耗时

    2、二分查找法需要先排序

    执行结果

    ----------------根据顺序查找法查找数字-----start
    构建的源数组长度为:10000
    从源数组中随机抽取500个构建第二个数组
    总共找到的数字个数为:500
    总耗时为:14毫秒
    end
    ----------------先对整形数组进行排序,根据二分查找法查找-----start
    构建的源数组长度为:10000
    从源数组中随机抽取500个构建第二个数组
    10000个数字排序耗时:188毫秒
    总共找到的数字的个数为:500
    总耗时为:189毫秒
    end
    ----------------根据顺序查找法查找字符窜-----start
    构建的源数组长度为:10000
    从源数组中随机抽取500个构建第二个数组
    总共找到的字符窜的个数为:500
    总耗时为:42毫秒
    end
    ----------------先对字符串数组进行排序,根据二分查找法查找字符窜-----start
    构建的源数组长度为:10000
    从源数组中随机抽取500个构建第二个数组
    10000个字符串排序耗时:1021
    总共找到的字符窜的个数为:500
    总耗时为:1021毫秒
    end

    源代码

    package test;
    
    import java.util.Random;
    import java.util.UUID;
    
    public class A {
    
    	/**
    	 * @param 顺序查找法、二分查找法的比较结论
    	 * 1、如果数量级不大,二种方式速度差不多
    	 * 2、如果数量级较大
    	 *    *如果源数据是有序的,则二分查找法效率高
    	 *    *如果源数据是无序的,则顺序查找法效率高
    	 */
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		testIntArr2(10000, 500);
    		testIntArr1(10000, 500);
    		testStringArr2(10000, 500);
    		testStringArr1(10000, 500);
    	}
    	
    	/**
    	 * 整形:使用顺序查找法搜索数组
    	 * @param oldLength
    	 * @param newLength
    	 * @throws Exception
    	 */
    	public static void testIntArr2(int oldLength,int newLength) throws Exception{
    		System.out.println("----------------根据顺序查找法查找数字-----start");
    		int[] arr1 = createIntArr(oldLength);//生成一个包含oldLength个字符串的数组
    		int[] arr2 = getIntArrFromOtherArr(arr1,newLength);//从数组中挑选newLength个字符串组成第二个数组
    		long t0=(long) System.currentTimeMillis();//开始计时
    		int searchedNum=0;
    		for(int i=0;i<arr2.length;i++){
    			int temp = arr2[i];
    			for(int j=0;j<arr1.length;j++){
    				if(temp==arr1[j]){
    					searchedNum++;
    					continue;
    				}
    			}
    		}
    		System.out.println("总共找到的数字个数为:"+searchedNum);
    		long t1=(long) System.currentTimeMillis();
    		System.out.println("总耗时为:"+(t1-t0)+"毫秒");
    		System.out.println("end");
    	}
    	
    	/**
    	 * 整形:使用二分查找法搜索数组
    	 * @param oldLength
    	 * @param newLength
    	 * @throws Exception
    	 */
    	public static void testIntArr1(int oldLength,int newLength) throws Exception{
    		System.out.println("----------------先对整形数组进行排序,根据二分查找法查找-----start");
    		int[] arr1 = createIntArr(oldLength);//生成一个包含oldLength的数组
    		int[] arr2 = getIntArrFromOtherArr(arr1,newLength);//从数组中挑选newLength个组成第二个数组
    		long t0=(long) System.currentTimeMillis();//开始计时
    		sort(arr1);//使用冒泡排序法对数组1排序
    		long t1=(long) System.currentTimeMillis();
    		System.out.println(oldLength+"个数字排序耗时:"+(t1-t0)+"毫秒");
    		int searchedNum = 0;
    		for(int i=0;i<arr2.length;i++){
    			int temp = arr2[i];
    			if(binarySearch(arr1, temp)>0){
    				searchedNum++;
    			}
    		}
    		System.out.println("总共找到的数字的个数为:"+searchedNum);
    		long t2=(long) System.currentTimeMillis();
    		System.out.println("总耗时为:"+(t2-t0)+"毫秒");
    		System.out.println("end");
    	}
    	
    	
    	
    	
    	/**
    	 * 字符串:使用顺序查找法搜索数组
    	 * @param oldLength
    	 * @param newLength
    	 * @throws Exception
    	 */
    	public static void testStringArr2(int oldLength,int newLength) throws Exception{
    		System.out.println("----------------根据顺序查找法查找字符窜-----start");
    		String[] arr1 = createStringArr(oldLength);//生成一个包含oldLength个字符串的数组
    		String[] arr2 = getStringArrFromOtherArr(arr1,newLength);//从数组中挑选newLength个字符串组成第二个数组
    		long t0=(long) System.currentTimeMillis();//开始计时
    		int searchedNum=0;
    		for(int i=0;i<arr2.length;i++){
    			String temp = arr2[i];
    			for(int j=0;j<arr1.length;j++){
    				if(temp.equals(arr1[j])){
    					searchedNum++;
    					continue;
    				}
    			}
    		}
    		System.out.println("总共找到的字符窜的个数为:"+searchedNum);
    		long t1=(long) System.currentTimeMillis();
    		System.out.println("总耗时为:"+(t1-t0)+"毫秒");
    		System.out.println("end");
    	}
    	
    	/**
    	 * 字符串:使用二分查找法搜索数组
    	 * @param oldLength
    	 * @param newLength
    	 * @throws Exception
    	 */
    	public static void testStringArr1(int oldLength,int newLength) throws Exception{
    		System.out.println("----------------先对字符串数组进行排序,根据二分查找法查找字符窜-----start");
    		String[] arr1 = createStringArr(oldLength);//生成一个包含oldLength个字符串的数组
    		String[] arr2 = getStringArrFromOtherArr(arr1,newLength);//从数组中挑选newLength个字符串组成第二个数组
    		long t0=(long) System.currentTimeMillis();//开始计时
    		sort(arr1);//使用冒泡排序法对数组1排序
    		long t1=(long) System.currentTimeMillis();
    		System.out.println(oldLength+"个字符串排序耗时:"+(t1-t0));
    		int searchedNum = 0;
    		for(int i=0;i<arr2.length;i++){
    			String temp = arr2[i];
    			if(binarySearch(arr1, temp)>0){
    				searchedNum++;
    			}
    		}
    		System.out.println("总共找到的字符窜的个数为:"+searchedNum);
    		long t2=(long) System.currentTimeMillis();
    		System.out.println("总耗时为:"+(t2-t0)+"毫秒");
    		System.out.println("end");
    	}
    	
    	
    	
    	/**
    	 *二分查找法:字符窜
    	 * @param arr
    	 * @param num
    	 * @return
    	 */
    	public static int binarySearch(String[] arr , String num){
    		int start =0;
    		int end = arr.length-1;
    		while(start<=end){
    			int mid = (start+end)/2;
    			if(num.compareTo(arr[mid]) > 0){
    				start=mid+1;
    			}else if(num.compareTo(arr[mid]) < 0){
    				end=mid-1;
    			}else{
    				return mid;
    			}
    		}
    		return -1;
    	}
    	
    	/**
    	 * 二分查找法:整数
    	 * @param arr
    	 * @param num
    	 * @return
    	 */
    	public static int binarySearch(int[] arr , int num){
    		int low = 0;
    		int upper=arr.length-1;
    		while(low<=upper){
    			int mid = (low+upper)/2;
    			if(arr[mid] < num){
    				low = mid+1;
    			}else if(arr[mid] > num){
    				upper=mid-1;
    			}else{
    				return mid;
    			}
    		}
    		return -1;
    		
    	}
    	
    	/**
    	 * 字符窜从小到大排序
    	 * @param arr
    	 */
    	public static void sort(String[] arr){
    		for(int i=0;i<arr.length;i++){
    			for(int j=0;j<arr.length-i-1;j++){
    				if(arr[j].compareTo(arr[j+1]) > 0){
    					String temp = arr[j];
    					arr[j]=arr[j+1];
    					arr[j+1]=temp;
    				}
    			}
    		}
    //		for(String x : arr){
    //			System.out.println(x);
    //		}
    		
    	}
    	
    	/**
    	 * 整形数组冒泡排序:从小到大
    	 */
    	public static void sort(int[] arr){
    		for(int i=0;i<arr.length;i++){
    			for(int j=0;j<arr.length-i-1;j++){
    				if(arr[j]>arr[j+1]){
    					int temp = arr[j];
    					arr[j]=arr[j+1];
    					arr[j+1]=temp;
    				}
    			}
    		}
    //		for(int x : arr){
    //			System.out.println(x);
    //		}
    	}
    	
    	/**
    	 * 构建字符串数组---包含num个uuid
    	 * @return
    	 */
    	public static String[] createStringArr(int num){
    		String[] arr = new String[num]; 
    		for(int i=0;i<num;i++){
    			arr[i] = UUID.randomUUID().toString();
    		}
    		System.out.println("构建的源数组长度为:"+arr.length);
    		return arr;
    	}
    	/**
    	 * 从源数组中随机选择n个数据,构建第二个数组
    	 * @param source
    	 * @return
    	 * @throws Exception 
    	 */
    	public static String[] getStringArrFromOtherArr(String[] source,int n) throws Exception{
    		if(n>source.length){
    			throw new Exception("不能超过源数组的长度");
    		}
    		Random random = new Random();
    		String[] arr = new String[n]; 
    		for(int i=0;i<n;i++){
    			int index = random.nextInt(source.length-1);
    			arr[i]=source[index];
    		}
    		System.out.println("从源数组中随机抽取"+arr.length+"个构建第二个数组");
    		return arr;
    	}
    	
    	/**
    	 * 构建整形数组---包含num个整形
    	 * @return
    	 */
    	public static int[] createIntArr(int num){
    		Random random = new Random();
    		int[] arr = new int[num]; 
    		for(int i=0;i<num;i++){
    			arr[i] = random.nextInt();
    		}
    		System.out.println("构建的源数组长度为:"+arr.length);
    		return arr;
    	}
    	/**
    	 * 从源数组中随机选择n个数据,构建第二个数组
    	 * @param source
    	 * @return
    	 * @throws Exception 
    	 */
    	public static int[] getIntArrFromOtherArr(int[] source,int n) throws Exception{
    		if(n>source.length){
    			throw new Exception("不能超过源数组的长度");
    		}
    		Random random = new Random();
    		int[] arr = new int[n]; 
    		for(int i=0;i<n;i++){
    			int index = random.nextInt(source.length-1);
    			arr[i]=source[index];
    		}
    		System.out.println("从源数组中随机抽取"+arr.length+"个构建第二个数组");
    		return arr;
    	}
    
    }
    

     

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