二分查找里的upper bound与lower bound的实现与分析

1. 问题引入

最近参选了学堂在线的课程数据结构(2015秋)。课程由清华大学的邓俊辉老师主讲，在完成课后作业时，遇到了这样一个题目范围查询。在这个题目中，我需要解决这样一个子问题：给定了一组已经排好序的整数集合A[0...n]和一组闭区间[L,R]，求这个整数集合中落在这个区间中的点的个数。
解决这个问题，我们很容易想到查找效率很高的二分查找，但是这又不是一般求key是否在一个数组里面的二分查找问题。对于区间左端点L，要找到数组里面大于或等于它的最小的元素的下标indexL。对于区间右端点R，要找到数组里面小于或等于它的最大的元素的下标indexR。

2. 具体实现

2.1 lower bound的实现

1. 首先考虑区间左端点L，我们要找出数组里面大于或等于L的最小值。

我们可以写出关于条件判断部分的伪代码：

if A[mid] >= key //那么数组A[begin,mid]里面一定有我们要求的元素

end = mid;

else //A[mid] < key时，我们所求的元素一定在数组A[mid+1,end]里面

begin = mid + 1;

2. 其次我们根据判断条件，可以写出中值mid的计算公式，这里的主要问题是取上界还是取下界。

这里考虑只还剩两个元素A[i,i+1]的情况。
如果取上界，即：mid = (begin+end+1)/2 = (i+i+1+1)/2 = i+1，那么如果满足条件A[mid]=A[i+1]>=key，要继续进行迭代的左分支区间A[begin,mid]，仍相当于上一次的区间A[begin,end]，由于区间规模不会出现缩减，这样左分支就会陷入死循环。如果满足条件A[mid]=A[i+1]<key，右分支区间A[mid+1,end]，相当于区间A[end+1,end]直接由于不满足循环条件就退出了。总之，不能得出正确的判断结果。

如果取下界，即：mid = (begin+end)/2 = (i+i+1)/2 = i，那么如果满足条件A[mid]=A[i]>=key，要继续进行迭代的左分支区间A[begin,mid]，相当于区间A[begin,begin]，区间规模缩减到一，不会出现规模保持不变而出现死循环的现象。如果满足条件A[mid]=A[i]<key，右分支区间A[mid+1,end]，相当于区间A[end,end]，区间规模也缩减到一，不会出现死循环现象，可以继续向下处理。
因此，mid的计算公式应为取下界，即：mid = (begin+end)/2。

3. 考虑整个循环的结束条件。

我们可以接着第二步的分析继续进行。比如说仅剩两个元素A[i]=3,A[i+1]=7，而key=5。mid=(i+i+1)/2=i, A[mid]=A[i]=3<7，继而要在区间A[i+1,i+1]内进行进一步的判断。如果不退出循环，即循环的维持条件是begin<=end，而是进一步进行处理。mid=(i+1+i+1)/2=i+1, A[mid]=A[i+1]=7>=5，继而还在区间A[i+1,i+1]上做进一步处理。由于下次的begin=i+1, end=i+1，按照之前的循环维持条件begin<=end，不能退出循环，这样就会陷入死循环。而原本是可以得出结果的，大于或等于key值的最小元素的下标应该是i+1。所以我们的循环维持条件应该改为：begin < end。这样在处理区间A[i+1,i+1]时，由于begin=i+1, end=i+1，不满足循环维持条件begin<end，退出循环。但是我们不能直接返回此时begin的下标作为结果，因为有可能会出错。我们必须加以判断，如果begin这个下标对应的元素确实大于或等于key，那么begin就是对应的下标，否则，表示我们查找的元素不存在，我们可以返回-1，表示没找到。没找到对应的情况是数组A[begin,end]里的所有元素都小于key。
最终，我们循环维持的条件是：begin<end。

4. lower bound的实现代码

//二分查找大于或等于key值的最小的元素的下标
int binSearchLowerbound(int array[], int n, int key){
    int begin = 0;
    int end = n - 1;
    //要能保证有正确的结果，循环的终止条件必须是：begin == end
    while(begin < end){
        //由于下面的判断条件产生了两个分支：1. [begin, mid] 2. [mid+1, end]
        //mid的计算方法必须采用：mid = (begin+end)/2，即向下取整的方法
        //才能保证两个分支都可以正常退出循环
        int mid = begin + (end-begin)/2;
        if(array[mid] < key)            //如果小于key值，则所找的元素一定位于区间[mid+1, end]中
            begin = mid + 1;
        else                            //如果大于或等于key值，则所找的元素一定位于区间[begin, mid]中
            end = mid;
    }
    //退出循环后有两种情况：1. 所查找的元素存在 2. 所查找的元素不存在，此时所有的元素都小于key
    //因此要加以判断，如果存在，返回下标。如果不存在，返回-1，表示没找到
    if (array[begin] >= key)
        return begin;
    else
        return -1;
}

 

2.2 upper bound的实现

分析过程同2.1的lower bound，下面只给出具体的实现代码

//二分查找小于或等于key值的最大值的下标
int binSearchUpperbound(int array[], int n, int key){
    int begin = 0;
    int end = n - 1;
    //要能保证有正确的结果，循环的终止条件必须是：begin == end
    while(begin < end){
        //由于下面的判断条件产生了两个分支：1. [begin, mid-1] 2. [mid, end]
        //mid的计算方法必须采用：mid = (begin+mid+1)/2，即向上取整的方法
        //才能保证两个分支都可以正常退出循环
        int mid = begin + (end-begin+1)/2;
        if(array[mid] > key)                //如果大于key值，则所查找的元素一定位于区间[begin, mid-1]中
            end = mid - 1;
        else
            begin = mid;                    //如果小于等于key值，则所查找的元素一定位于区间[mid, end]中
    }
    //退出循环后有两种情况存在：1. 所查找的元素存在 2. 所查找的元素不存在，此时所有的元素都大于key值
    //因此要加以判断，如果存在，返回下标。如果不存在，返回-1，表示没找到
    if (array[begin] <= key)
        return begin;
    else
        return -1;
}

 

3. 测试用的主程序

具体代码为：

#include <iostream>

using namespace std;

const int LEN = 4;

int main(int argc, const char * argv[]) {
    int A[LEN];
    printf("请输入%d个已经排序的数：\n",LEN);
    for (int i = 0; i < LEN; i++)
        cin >> A[i];
    cout << "请输入要查找的左区间端点值：" << endl;
    int L;
    cin >> L;
    int indexL = binSearchLowerbound(A, LEN, L);
    printf("大于或等于%d的最小值的下标为%d\n", L, indexL);
    cout << "请输入要查找的右区间端点值：" << endl;
    int R;
    cin >> R;
    int indexR = binSearchUpperbound(A, LEN, R);
    printf("小于或等于%d的最大值的下标为%d\n", R, indexR);
    return 0;
}