精华内容
下载资源
问答
  • 在代码期间,将开发过程中常用的代码段做个收藏,如下的代码是关于C++ 二分查找算法的代码,希望各位朋友也有用处。 Date of send : 2009/2/1 #include <iostream>#include <conio> int binary...

    在代码期间,将开发过程中常用的代码段做个收藏,如下的代码是关于C++ 二分查找算法的代码,希望对各位朋友也有用处。
    Date of send : 2009/2/1


    #include <iostream>
    #include <conio>

    int binarysearch(int[],int,int);

    int main()
    {
    int sortedArray[100];
    int key,n,hold,F,L,k,G,i;

    cout<<"How many :";
    cin>>n;

    cout<<"Enter numbers :n";
    for(int i=0;i<n;++i)
    {
    cout<<"number["<<(i+1)<<"] = ";
    cin>>sortedArray[i];
    }

    for(int l=1;l<=n-1;++l)
    for(int j=0;j<(n-l);++j)
    if(sortedArray[j]>sortedArray[j+1])
    {
    hold=sortedArray[j];
    sortedArray[j]=sortedArray[j+1];
    sortedArray[j+1]=hold;
    }

    cout<<"sorted numbers:";
    for( i=0;i<n;++i)
    cout<<sortedArray[i]<<'t';

    cout<<"nkey:";
    cin>>key;
    G=binarysearch(sortedArray,n,key);

    if(G == -1)
    cout<<"It didn't found!";
    else
    cout<<"nIts index = "<<G<<endl;

    getch();
    return 0;
    int binarysearch(int sortedArray[], int n, int key)
    {
    int first=0,last=n-1;
    while (first <= last)
    {
    int mid = (first + last) / 2;

    if (key > sortedArray[mid])
    first = mid + 1;
    else if (key < sortedArray[mid])
    last = mid - 1;
    else
    return mid;
    }
    return -1;
    }




     

    转载于:https://www.cnblogs.com/C-Cricket/p/11249390.html

    展开全文
  • 主要介绍了Java二分查找算法实现代码实例,文中通过示例代码介绍非常详细,大家学习或者工作具有一定参考学习价值,需要朋友可以参考下
  • 4种不同的二分查找代码,都是正确的,但可能运行的结果都不同。至于原因,直接看代码和注释吧。 #include "stdafx.h" #include <...// 来源:公司引擎中的代码 // 说明:最大下标值+1,即nHigh+...

    4种不同的二分查找代码,都是正确的,但可能运行的结果都不同。至于原因,直接看代码和注释吧。

     

    #include "stdafx.h"
    #include <iostream>
    #include <conio.h>
    using namespace std;
    
    // 第1种二分查找代码
    // 来源:公司引擎中的代码
    // 说明:对最大下标值+1,即nHigh++;判断循环退出的条件为(nLow < nHigh)
    int BinSearch1(int *arry, int nDest, int nLow, int nHigh)
    {
        nHigh++;//首先对最大下标值+1
        int nMid;
        do 
        {
            nMid = (nLow + nHigh) / 2;//nMid不会到达nHigh,所以不用担心非法访问
            if (nDest == arry[nMid])
                return nMid;
            else if (nDest < arry[nMid])
                nHigh = nMid;
            else
                nLow = nMid+1;
        } while (nLow < nHigh);//注意这里的退出条件
        return -1;
    }
    
    // 第2种二分查找代码
    // 来源:《编程珠玑》
    // 说明:判断循环退出的条件为(nLow <= nHigh)
    int BinSearch2(int *arry, int nDest, int nLow, int nHigh)
    {
        int nMid;
        while (nLow <= nHigh) 
        {
            nMid = (nLow + nHigh) / 2;
            if (nDest == arry[nMid])
                return nMid;
            else if (nDest < arry[nMid])
                nHigh = nMid-1;
            else
                nLow = nMid+1;
        } 
        return -1;
    }
    
    // 第3种二分查找代码
    // 来源:《代码之美》第4章(原来是java代码,被我改成C++代码了)
    // 说明:判断循环退出的条件为(nHigh - nLow > 1) 
    int BinSearch3(int *arry, int nDest, int nLow, int nHigh)
    {
        nLow--;//nLow 首先被置为-1
        nHigh++;//nHigh 首先被置为最大下标+1
        int nMid;
        while (nHigh - nLow > 1) 
        {
            nMid = nLow + (nHigh - nLow)/2;//防止大数溢出
            if (arry[nMid] > nDest)
                nHigh = nMid;
            else
                nLow = nMid;
        }
        if (-1 == nLow || arry[nLow] != nDest) 
            return -1;
        else
            return nLow;
    }
    // 备注:
    // 对于这种写法,在数组中有重复元素的时候,最后得到的位置是数组中满足要求的最大下标值
    // 我们可以改写该代码,使得函数返回数组中满足要求的最小下标值
    // 请看下面的代码实现
    
    // 第4种二分查找代码
    // 来源:在上面的代码的基础做的修改,使得函数返回数组中满足要求的最小下标值
    int BinSearch4(int *arry, int nDest, int nLow, int nHigh)
    {
        int nSaveHigh = nHigh;
        nLow--;//nLow 首先被置为-1
        nHigh++;//nHigh 首先被置为最大下标+1
        int nMid;
        while (nHigh - nLow > 1) 
        {
            nMid = nLow + (nHigh - nLow)/2;//防止大数溢出
            if (arry[nMid] < nDest)
                nLow = nMid;
            else
                nHigh = nMid;
        }
        if (nSaveHigh == nHigh || arry[nHigh] != nDest) 
            return -1;
        else
            return nHigh;
    }
    
    int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
    {
    //    int arry[] = {2,4,6,8,10};
        int arry[] = {1,1,1,2,2,2};
        int nCount = sizeof(arry)/sizeof(int);
        int (*pFun[])(int *, int , int , int ) = {
            BinSearch1, BinSearch2, BinSearch3, BinSearch4
        };
    
        for (int j = 0; j < sizeof(pFun)/sizeof(pFun[0]); j++)
        {
            cout<<"BinSearch"<<j+1<<":"<<endl;
            for (int i = 0; i < nCount; i++)
            {
                int nFind = pFun[j](arry, i, 0, nCount-1);
                if (nFind >= 0 && nFind <= nCount-1)
                    cout<<"find "<<i<<", a["<<nFind<<"] = "<<arry[nFind]<<endl;
                else
                    cout<<"find "<<i<<", not find!"<<endl;
            }
        }
        _getch();
    	return 0;
    }
    


    上述代码的运行结果如下:

     

     

    BinSearch1:
    find 0, not find!
    find 1, a[1] = 1
    find 2, a[3] = 2
    find 3, not find!
    find 4, not find!
    find 5, not find!
    BinSearch2:
    find 0, not find!
    find 1, a[2] = 1
    find 2, a[4] = 2
    find 3, not find!
    find 4, not find!
    find 5, not find!
    BinSearch3:
    find 0, not find!
    find 1, a[2] = 1
    find 2, a[5] = 2
    find 3, not find!
    find 4, not find!
    find 5, not find!
    BinSearch4:
    find 0, not find!
    find 1, a[0] = 1
    find 2, a[3] = 2
    find 3, not find!
    find 4, not find!
    find 5, not find!


    可见,搜索包含了重复元素的有序序列时,不同的二分查找实现得到的结果是不一样的!

     

    第1种方法找到a[1]处的1和a[3]处的2。

    第2种方法找到a[2]处的1和a[4]处的2。

    第3种方法找到a[2]处的1和a[5]处的2。(都是在数组中下标值最大的位置)

    第4种方法找到a[0]处的1和a[3]处的2。(都是在数组中下标值最小的位置)

    将3,4两种方法综合一下,我们就能确定一个有重复值的有序序列中,某一个值的上界和下界。


    关于第3种方法的补充说明(摘自《代码之美》第4章作者的解释)

    Escaping the Loop(退出循环)
    Some look at my binary-search algorithm and ask why the loop always runs to the end
    without checking whether it’s found the target. In fact, this is the correct behavior; the
    math is beyond the scope of this chapter, but with a little work, you should be able to get
    an intuitive feeling for it—and this is the kind of intuition I’ve observed in some of the
    great programmers I’ve worked with.
    Let’s think about the progress of the loop. Suppose you have n elements in the array,
    where n is some really large number. The chance of finding the target the first time
    through is 1/n, a really small number. The next iteration (after you divide the search set in
    half) is 1/(n/2)—still small—and so on. In fact, the chance of hitting the target becomes
    significant only when you’re down to 10 or 20 elements, which is to say maybe the last
    four times through the loop. And in the case where the search fails (which is common in
    many applications), those extra tests are pure overhead.
    You could do the math to figure out when the probability of hitting the target approaches
    50 percent, but qualitatively, ask yourself: does it make sense to add extra complexity to
    each step of an O(log2 N) algorithm when the chances are it will save only a small number
    of steps at the end?
    The take-away lesson is that binary search, done properly, is a two-step process. First,
    write an efficient loop that positions your low and high bounds properly, then add a simple
    check to see whether you hit or missed.

    翻译:

    一些人看了我的二分查找算法会问为什么循环一定要运行到最后而不检查是否找到了目标。事实上,这是正确的行为。相关的数学证明已经超出了本章的范畴,

    但是稍微想一想,你应该在直觉上感觉到这一点——而且我观察到这是和我共事过的伟大程序员们所拥有的一种直觉。

    让我们看看循环的过程。假设你有一个n个元素的数组,n是一个很大的数,第一次就找到目标的几率是1/n,一个很小的值。第二次迭代(在第一次对半分割查找集之后)

    能找到目标的几率是1/(n/2)——仍然是一个很小的数值——以此类推下去。事实上,只在最后剩下10到20个元素时命中目标的概率才会变得有意义,也就是最后的4次循环中。

    在这个例子中当查找失败时(在多数程序中普遍存在),那些额外的测试是纯粹的额外开销。【注:这里指的是为了检查是否命中目标而写的三分支代码,如第1种和第2种算法】

    你可以计算一下何时命中目标的概率能达到50%,但是凭心而论:在一个O(log2N)算法的每一步中添加额外的复杂度仅仅是为了节省最后几步是否真的有意义呢?

    这里给我们的经验就是,恰当的二分查找是一个“两步走”的过程。首先,写一个高效的循环正确地定位下界和上界,然后添加一个简单的检查,看是否命中了目标。


    参考书籍:

    1 《编程珠玑》

    2 《代码之美》英文版

    3 《代码只没》中文版


    附上《代码之美》中的java版代码:

     

    package binary;
    
    public class Finder {
      public static int find(String[] keys, String target) {
        int high = keys.length;
        int low = -1;
        while (high - low > 1) {
          int probe = (low + high) >>> 1;
          if (keys[probe].compareTo(target) > 0)
            high = probe;
          else
            low = probe;
        }
        if (low == -1 || keys[low].compareTo(target) != 0)
          return -1;
        else
        return low;
      }
    }


     


     

    转载于:https://www.cnblogs.com/pangblog/p/3243755.html

    展开全文
  • 文章目录查找算法1、线性查找算法2、二分(折半)查找算法 (递归)3、二分查找算法 (非递归)4、插值查找算法5、斐波那契(黄金分割)查找算法 查找算法 1、线性查找算法 无序序列或有序序列元素查找,线性查找算法...


    查找算法


    1、线性查找算法

    对无序序列或有序序列的元素查找,线性查找算法就是对数组的遍历,找到该值的索引返回。

    public class SeqSearch {
        public static void main(String[] args) {
            int arr[] = {3,9,-1,-2,20,6};
            int index = seqSearch(arr, -1);
            System.out.println("该数的索引为"+ index);
        }
    
        public static int seqSearch(int arr[], int value){
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                if (arr[i] == value){
                    return i;
                }
            }
            return -1;
        }
    }
    

    如果要查找到多个数,返回集合即可


    2、二分(折半)查找算法 (递归)

    硬性要求,在有序数组中查找。

    • 首先确定中间索引mid = left+right/2即:arr[mid]
    • 如果查找的值value>arr[mid],那么就查找右边的部分,确定右边的中值,再比较
    • 如果查找的值value<arr[mid],那么就查找左边的部分,确定左边的中值,再比较
    • 如果value==arr[mid]说明找到,并返回
    • 如果没找到,即left>right,也退出
    public class BinarySearch {
        public static void main(String[] args) {
            int[] arr = {1,5,11,21,30};
            int index = binarySearch(arr, 0, arr.length - 1, 30);
            System.out.println(index);
        }
    
        public static int binarySearch(int arr[],int left, int right, int value){
            // 没找到的情况
            if (left > right){
                return -1;
            }
    
            // 获取此范围的中间索引
            int mid = (left+right)/2;
    
            if (value > arr[mid]){
                // 向右部分查找
                return binarySearch(arr, mid+1, right , value);
            }else if (value < arr[mid]){
                // 向左部分查找
                return binarySearch(arr, left, mid-1, value);
            }else {
                // 找到返回索引
                return mid;
            }
        }
    }
    

    查找数组中多个相同的值,并返回索引:

    public class BinarySearch {
        public static void main(String[] args) {
            int[] arr = {1,5,11,21,21,21,30};
            List<Integer> list = binarySearchAll(arr, 0, arr.length - 1, 21);
            for (Integer integer : list) {
                System.out.println(integer);
            }
        }
    
        public static List<Integer> binarySearchAll(int[] arr, int left, int right, int value){
            if (left>right){
                return new ArrayList<>();
            }
    
            int mid = (left+right)/2;
    
            if (value > arr[mid]){
                return binarySearchAll(arr, mid+1, right, value);
            }else if (arr[mid] > value){
                return binarySearchAll(arr, left, mid-1, value);
            }else {
                List<Integer> list = new ArrayList<>();
                list.add(mid);
                // 往右查找相同值
                int index = mid;
                while (true){
                    index--;
                    if (index < 0 || arr[index] != value){
                        break;
                    }
                    list.add(index);
                }
                // 往左查找相同值
                index = mid;
                while (true){
                    index++;
                    if (index > arr.length || arr[index] != value){
                        break;
                    }
                    list.add(index);
                }
                return list;
            }
        }
    }
    

    缺点:在极端情况下,如果查找的数刚好是数组的最左端或最右端,查找的次数会很多,这种情况效率不高。


    3、二分查找算法 (非递归)

    public class BinarySearchNoRecur {
        public static void main(String[] args) {
            int arr[] = {1,2,3,4,5,6,7};
            System.out.println(search(arr, 7));
        }
    
        public static int search(int[] arr, int target){
            int left = 0;
            int right = arr.length - 1;
            while (left<=right){
                int mid = (left+right)/2;
                if (arr[mid] == target){
                    return mid;
                }else if (arr[mid] < target){
                    left = mid+1;
                }else if(arr[mid] > target){
                    right = mid-1;
                }
            }
            return -1;
        }
    }
    

    4、插值查找算法

    插值查找算法类似于二分查找:

    插值公式由二分查找的公式改成如下:

    在这里插入图片描述

    public class InsertValueSearch {
        public static void main(String[] args) {
            int arr[] = new int[100];
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                arr[i] = i+1;
            }
            int index = insertValueSearch(arr, 0, arr.length - 1, 1);
            System.out.println(index);
        }
    
        public static int insertValueSearch(int[] arr, int low, int high, int value){
            // 一定要写value < arr[0] || value > arr[arr.length-1],否则会出现越界情况
            // 一定要把小于最小值和大于最大值的数据排除掉
            if (low>high || value < arr[0] || value > arr[arr.length-1]){
                return -1;
            }
    
            int mid = low+(high-low)*(value-arr[low])/(arr[high]-arr[low]);
    
            if (value < arr[mid]){
                return insertValueSearch(arr, low, mid-1, value);
            }else if (value > arr[mid]){
                return insertValueSearch(arr, mid+1, high , value);
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }
    

    注意:

    • 对于数据量大,关键字分布比较均匀的值来说,采用插值查找算法,速度较快
    • 关键字分布不均匀情况下,该算法不一定比二分查找算法好

    5、斐波那契(黄金分割)查找算法

    斐波那契查找算法用于有序数组之上。

    斐波那契数列{1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55},从第三个数开始,当前数等于前两个数之和。斐波拉契数列相邻两个数的比例无限接近于黄金分割值0.618

    斐波那契查找原理与前两种相似,仅仅改变了中间结点(mid)的位置,mid不再是中间或插值得到,而是位于黄金分割点附近,即mid=low+F(k-1)-1(F代表斐波那契数列),如下图所示:

    在这里插入图片描述

    对F(k-1)-1的理解:

    由斐波那契数列 F[k]=F[k-1]+F[k-2] 的性质,可以得到 (F[k]-1)=(F[k-1]-1) +(F[k-2]-1)+1 。该式说明:只要顺序表的长度为***F[k]-1***,则可以将该表分成长度为***F[k-1]-1***和**F[k-2]-1的两段,即如上图所示。从而中间位置为mid=low+F(k-1)-1

    但顺序表长度n不一定刚好等于F[k]-1,所以需要将原来的顺序表长度n增加至F[k]-1。这里的k值只要能使得F[k]-1恰好大于或等于n即可

    思路分析:

    斐波那契查找就是在二分查找的基础上根据斐波那契数列进行分割的。在斐波那契数列找一个等于略大于查找表中元素个数的数F[k],将原查找表扩展为长度为F[k](如果要补充元素,则补充0就可以了,直到满足F[k]个元素),完成后进行斐波那契分割,即F[k]个元素分割为前半部分F[k-1]个元素,后半部分F[k-2]个元素。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    public class FibonacciSearch {
        public static void main(String[] args) {
            int[] arr = {1,5,11,21,121,230};
            int index = fibonacci(arr, 230);
            System.out.println(index);
        }
    
        public static int fibonacci(int[] arr, int value){
            // 创建一个斐波那契数组
            int f[] = new int[20];
            f[0] = 1;
            f[1] = 1;
            for (int i = 2; i < f.length; i++) {
                f[i] = f[i-1]+f[i-2];
            }
    
            // 找到斐波那契数组中等于或略大于arr数组长度的值
            int high = arr.length-1;
            int low = 0;
            int k = 0;
            while (high > f[k]-1){
                k++;
            }
    
            // 创建一个长度为f[k]的临时数组,并将多出的空间,赋值为原数组最后的数值
            int temp[] = Arrays.copyOf(arr,f[k]);
            for (int i = high+1; i < temp.length; i++) {
                temp[i] = arr[high];
            }
    
            while (low <= high){
                // 中间索引
                if(k==0){
                    k++;
                }
                int mid = low+f[k-1]-1;
                // 如果value值大于中值,就往右边查找
                // 如果value值小于中值,就往左边查找
                if (temp[mid] < value){
                    low = mid+1;
                    k-=2; // 减2,是因为右边的步长为2
                }else if (temp[mid] > value){
                    high = mid-1;
                    k--;
                }else {
                    // 返回最小索引,因为temp数组可能是扩大了的,后面扩充的数字是与
                    // 原数组最后一个元素是一样的,所以,当mid大于原数组的最大索引是,
                    // 这个数一定是原数组的最后一个,所以返回high,否则返回mid
                    if (mid <= high){
                        return mid;
                    }else {
                        return high;
                    }
                }
            }
            return -1;
        }
    }
    
    展开全文
  • 解析和比较JDK自带分查找算法和自己写普通二分查找算法,使用二进制位无符号右移来代替除2运算,并使用产生随机数方法产生一定范围随机数数组,调用Arrays类sort()静态方法,int类型数组进行排序。...

    一、描述

    解析和比较JDK自带的二分查找算法和自己写的普通二分查找算法,使用二进制位无符号右移来代替除2运算,并使用产生随机数的方法产生一定范围的随机数数组,调用Arrays类的sort()静态方法,对int类型数组进行排序。

    Math.random()的用法:会产生一个[0,1)之间的随机数(注意能取到0,不能取到1),这个随机数的是double类型,要想返回指定范围的随机数如[m,n]之间的整数的公式:(int)(Math.random()*(m-n+1)+m)

    二、源代码

    <span style="font-size:18px;">package tong.yue.sort;
    
    import java.awt.RenderingHints.Key;
    import java.util.Arrays;
    /**
     * JDK自带的二分查找算法和自己写的普通二分查找算法的比较
     * @author Administrator
     *
     */
    
    public class BinarySearch {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		//调用randomIntegerArray()方法,随机生成25个数字的数组
    		 int[] valueResult = randomIntegerArray(25);
    		 //调用Arrays类的sort()静态方法,对以上数组进行排序(二分查找只能针对已经排序的数组才能提高搜索效率)
    		 Arrays.sort(valueResult);
    		 System.out.print("排序后的结果为:");
    		 printArrayLine(valueResult);
    		 //例如我要查找20这个数的位置
    		 int key = 20;
    		 //调用普通二分查找算法
    		 int index = binarySearch(valueResult,key);		 
    		 System.out.println("普通二分查找算法结果:"+key+"在数组中的下标为:"+index);		 
    		 //调用JDK自带的二分查找算法
    		 index = binarySearchJDK(valueResult,key);		 
    		 System.out.println("JDK自带的二分查找算法结果:"+key+"在数组中的下标为:"+index);
    	}
    	
    	/*
    	 *以下方法负责生成n个随机数的数组,并且随机数的范围为0-49 
    	 */
    	public static int[] randomIntegerArray(int n)           //返回由n个随机数组成的整数对象数组
        {
            int[] value = new int[n];
            for (int i=0; i<value.length; i++)
                value[i]=new Integer((int)(Math.random()*50));//产生一个0-49的随机数
            return value;                                     //返回数组引用
        }
    	
    	/**
    	 * 普通的二分查找方法,查找到关键字则返回关键字所在的数组下标位置,找不到该关键字就返回-1
    	 */
    	public static int binarySearch(int[] arr,int value) {
    		// 二分查找
    		int min =0;
    		int max = arr.length-1;
    		int mid = (min+max)/2;
    		
    		while(arr[mid]!=value){
    			if(arr[mid]>value){
    				max = mid-1;
    			}else if(arr[mid]<value){
    				min = mid+1;
    			}
    			if(min>max){
    				return -1;
    			}
    			mid = (max+min)/2;
    		}
    		return mid;
    	}
    	
    	/*
    	 * JDK自带的的二分查找方法,查找到关键字则返回关键字所在的数组下标位置,找不到该关键字就返回一个与最后查找位置相关的负数
    	 */
    	public static int binarySearchJDK(int[] arr,int value) {
    		// jdk本身自带的二分查找
    		int min =0;
    		int max = arr.length-1;		
    		while(min<=max){
    			//采用无符号右移一位,即可以表示除以2
    			int mid = (min+max)>>>1;
    			int midValue = arr[mid];
    			if(midValue>value){
    				max = mid-1;
    			}else if(arr[mid]<value){
    				min = mid+1;
    			}else{
    				return mid;
    			}			
    			
    		}
    		//没有找到就返回一个与最终位置有关的负数
    		return -(min+1);
    		
    	}
    	
    	private static void printArrayLine(int[] arr) {
    		// 循环打印数组中的值,没打印10个数就换行
    		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    			if (i%10==0) {
    				System.out.println();
    			}
    			System.out.print(arr[i] + " ");
    			
    		}
    		System.out.println();
    
    	}
    
    }
    </span>
    三、运行结果

    二分查找算法

    展开全文
  • 来选择所要査找元素可能存在的那部分序列,其采用同样的方法进行査找,直至能够确定所要查找的元素是否存在,具体的使用方法可通过下面的代码具体了解。 #include binarySearch(int a[], int n, int key){ int ...
  • 1二分查找算法 二分查找是一种算法,其输入是一个有序元素列表。如果要查找元素包含在列表中,二分查找返回其位置;否则返回null。 下面实例说明了二分查找工作原理。我随便想一个1~100数字,目标是你...
  • 分查找算法对mid(中间节点)计算进行改进 使 mid = (low + (high - low) *(val - R[low])/(R[high] - R[low]); 如此,若是被查找数值索引在数组边缘部分查找效率将大大提高; 从测试结果看:查找11 需要...
  • 查找算法介绍 在java中,我们常用查找有四种: 顺序(线性)查找 ...二分查找算法一个有序数组进行二分查找{1,8,10,89,1000,1234},输入一个数看看该数组是否存在此数,并且求出下...
  • 文章目录1 小案例2 二分查找算法的思路二分查找的代码 1 小案例 请一个有序数组进行二分查找{1,8,10,89,1000,1234},输入一个数看看该数组是否存在此数,并且求出下标,如果没有就提示"没有这个数"。 2 二分查找...
  • 查找算法前言顺序查找原理流程分析代码实现对分查找原理流程分析代码实现插值查找原理流程分析代码实现斐波那契查找原理流程分析代码实现 前言 查找在实际工作中不可谓不重要,从大量数据中找到自己需要数据...
  • 分查找(折半查找)算法代码

    千次阅读 2017-02-09 10:49:39
    算法的基本思想是将所要査找的序列的中间位置的数据与所要査找的元素进行比较,如果相等,则表示査找成功,否则将以该位置为基准将所要査找的序列分为左右两部分。接下来根据所要査找序列的升降序规律及中间元素与...
  • 9.2 有序表的对分查找;9.2 有序表的对分查找;9.2 有序表的对分查找;9.3 分块查找;9.3 分块查找;9.3 分块查找;9.3 分块查找;9.3 分块查找;9.3 分块查找;9.3 分块查找;9.3 分块查找;9.4 二叉排序树查找;9.4 二
  • 分查找算法

    2019-02-17 12:04:07
    分查找算法适用于在一个有序集合中查找元素,二分查找算法是比较位于集合中间位置元素与目标数大小,有三种情况(集合是从小到大排列): 1.目标数若小于中间位置元素,则中间位置元素左边区域应用...
  • 前言 Spring 是一个非常流行和成功 Java 应用开发框架。Spring Security 是 Spring 家族中...在用户授权方面,Spring Security 提供了基于角色访问控制和访问控制列表(Access Control List,ACL),可以应用中
  • 本文打算分查找算法进行总结,并由二分查找引申出来问题进行分析和汇总。若有错误,请指正。 1 二分查找基础 相信大家都知道二分查找基本算法,如下所示,这就是二分查找算法代码: /** *基本二分查找...
  • 査找也称折半査找,其优点是...来选择所要査找元素可能存在的那部分序列,其采用同样的方法进行査找,直至能够确定所要查找的元素是否存在,具体的使用方法可通过下面的代码具体了解。 #include <stdio.h>
  • 算法的根本思惟是将所要査找的序列的两头地位的数据与所要査找的元素停止比拟,假如相等,则表现査找胜利,不然将以该地位为基准将所要査找的序列分为阁下两局部。接下来依据所要査找序列的起落序纪律及两头元素与...
  • 分查找算法-js

    2020-06-25 14:05:11
    1.二分查找算法是:要一个有序序列,然后进行查找。 2.所以如果是一个无序序列话,要其进行排序,然后再进行二分查找 二、代码分析 1.数据进行排序:(冒泡排序) 2.二分查找: 3.测试代码: 4.测试...
  • 分查找算法的实现

    2015-07-28 17:52:11
     二分查找法是一组有序数字中进行查找,传递相应数据,进行比较查找到与原数据相同数据,查找到了返回数据下标,失败即表示数组不存在该元素返回-1。  前提:二分查找法只适用于顺序存储有序表。即:二...
  • 分查找算法总结

    2020-03-05 21:49:32
    一、简单分查找算法代码如下 参数合法性进行检查,参数不合法时直接抛出异常。 使用-1代表数组中不存在该元素 计算中间元素时,使用mid = left + ((right - left) >> 2) 代替(left + right)/2。...
  • 应用二分查找算法是有一定使用前提: 查找对象可以通过索引访问(对象一般为数组) 存在左右边界(数组左边界下标为0,右边界下标为数组长度减1) 最关键是这个查找对象要有次序(数组是顺序递增或...
  • 分查找算法细节详解

    千次阅读 多人点赞 2020-04-08 20:28:32
    我相信很多读者朋友来说,编写二分查找的算法代码属于玄学编程,虽然看起来很简单,就是会出错,要么会漏个等号,要么少加个 1。 不要气馁,因为二分查找其实并不简单。看看 Knuth 大佬(发明 KMP 算法的那位)...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 794
精华内容 317
关键字:

对分查找算法的代码