二分查找（Java 版）

本文是二分查找算法的总结归纳
更多请参照算法刷题套路和模板的GitHub仓库

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简介

二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，二分查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。

二分查找算法是典型的「减治思想」的应用，我们使用二分查找将待查找的区间逐渐缩小，以达到「缩减问题规模」的目的。

比如查找升序数组nums里的目标值target（这里只讨论升序数组，降序数组是一样的道理）：

int [] nums = { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 };

约定

我们把待查找区间的左边界下标设为left，右边界下标设为right，中间位置下标设为mid。

// 待查找区间的左边界下标
int left = 0;
// 待查找区间的右边界下标
int right = a.length - 1;

// 中间位置下标取法有两种
// 下取整，不写成 (right + left) / 2 是为了防止溢出
int mid = left + (right - left) / 2; 
// 上取整
int mid = left + (right - left + 1) / 2; 

// 中间位置下标求值的优化
// 1.使用右移位运算符，右移 1 位相当于除以 2
// 下取整
int mid = left + (right - left) >> 1; 
// 上取整
int mid = left + (right - left + 1) >> 1; 

// 2.使用无符号右移位运算符（貌似仅 Java 有），参考 JDK 源码 Arrays.binarySearch() 的写法，
//   left + right 即使是在整型溢出以后，仍然能够得到正确的结果
// 下取整
int mid = (right + left) >>> 1;
// 上取整
int mid = (right + left + 1) >>> 1;

打印数组的共通ArrayUtil

public class ArrayUtil {

	/**
	 * 打印整型数组
	 * @param arrays
	 */
	public static void printArray(int[] arrays) {

		StringBuilder sBuilder = new StringBuilder();

		sBuilder.append("{ ");
		for (int i : arrays) {
			sBuilder.append(i + ", ");
		}
		// 删除多余的", "
		sBuilder.delete(sBuilder.length() - 2, sBuilder.length());
		sBuilder.append(" }");

		System.out.println(sBuilder);
	}
}

一、模板 1：while (left <= right)

1、思路：在循环体内部查找元素（解决简单问题时有用），即考虑下一轮目标元素应该在哪个区间

把待查找区间[left, right]分为 3 个部分：

  • mid位置（只有 1 个元素）；
  • [left, mid - 1]里的所有元素；
  • [mid + 1, right]里的所有元素；

于是，二分查找就是不断地在区间[left, right]里根据中间元素nums[mid]与target的大小关系来不断缩小查找区间，最终找到target的下标：

  • nums[mid] == target时，返回mid；
  • nums[mid] > target时，由于数组升序，mid以及mid右边的所有元素都大于target，下一轮目标元素一定在区间[left, mid - 1]里，因此设置right = mid - 1；
  • nums[mid] < target时，由于数组升序，mid以及mid左边的所有元素都小于target，下一轮目标元素一定在区间[mid + 1, right]里，因此设置left = mid + 1。

2、图解

nums[mid] == target
nums[mid] > target
nums[mid] < target

3、代码实现

public class BinarySearch {

	public static void main(String[] args) {

		int[] nums = { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 };
		int target = 2;

		System.out.print("数组 nums：");
		ArrayUtil.printArray(nums);

		System.out.println("目标值 target：" + target);
		System.out.println("模板 1 下标：" + binarySearch1(nums, target));
	}

	/**
	 * 二分查找法<br>
	 *   <li>模板 1：while (left <= right)</li><br>
	 * @param nums 待查找数组
	 * @param target 待查找目标值
	 * @return 目标值在数组中的下标<br>
	 *         未查找到就返回 -1
	 */
	public static int binarySearch1(int[] nums, int target) {

		// 特殊用例判断
		int len = nums.length;
		if (len == 0) {
			return -1;
		}

		// 在 [left, right] 区间里查找 target
		int left = 0;
		int right = len - 1;
		while (left <= right) {
			// 为了防止 left + right 整形溢出，写成如下形式
			int mid = left + (right - left) / 2;

			// 找到目标值，直接返回
			if (nums[mid] == target) {
				return mid;
			} else if (nums[mid] > target) {
				// [mid, right]都大于目标值，下一轮查找区间：[left, mid - 1]
				right = mid - 1;
			} else {
				// 此时：nums[mid] < target
				// [left, mid]都小于目标值，下一轮查找区间：[mid + 1, right]
				left = mid + 1;
			}
		}

		return -1;
	}
}

运行结果：

数组 nums：{ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 }
目标值 target：2
模板 1 下标：2

二、模板 2：while (left < right)，推荐使用

1、思路：在循环体内部排除元素（解决复杂问题时非常有用），即考虑中间元素 nums[mid] 在什么情况下不是目标元素

把待查找区间[left, right]分为 2 个部分：

  • 不存在目标元素（if分支）；
  • 可能存在目标元素（else分支，包含mid）；

与模版 1 同样，二分查找就是不断地在区间[left, right]里根据中间元素nums[mid]与target的大小关系来不断缩小查找区间，最终找到target的下标：
①、中间位置下取整

  • nums[mid] < target时，mid以及mid左边元素都小于target，下一轮目标元素一定在区间[mid + 1, right]里，因此设置left = mid + 1。

②、中间位置上取整

  • nums[mid] > target时，mid以及mid右边元素都小于target，下一轮目标元素一定在区间[left, mid - 1]里，因此设置right = mid - 1；

Tips：先写if else分支，再决定是中间位置是上取整（target在左边）还是下取整（target在右边）。

特征：

  • while (left < right)，这里使用严格小于 < 表示的临界条件是：当区间里的元素只有 2 个时，依然可以执行循环体。换句话说，退出循环的时候一定有 left == right 成立，这一点在定位元素下标的时候极其有用。

2、图解

模板2：while (left < right)

3、代码实现

public class BinarySearch {

	public static void main(String[] args) {

		int[] nums = { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 };
		int target = 2;

		System.out.print("数组 nums：");
		ArrayUtil.printArray(nums);

		System.out.println("目标值 target：" + target);
		System.out.println("模板 2（下取整）下标：" + binarySearch2_floor(nums, target));
		System.out.println("模板 2（上取整）下标：" + binarySearch2_ceil(nums, target));
	}

	/**
	 * 二分查找法<br>
	 *   <li>模板 2（下取整）：while (left < right)</li><br>
	 * @param nums 待查找数组
	 * @param target 待查找目标值
	 * @return 目标值在数组中的下标<br>
	 *         未查找到就返回 -1
	 */
	public static int binarySearch2_floor(int[] nums, int target) {

		// 特殊用例判断
		int len = nums.length;
		if (len == 0) {
			return -1;
		}

		// 在 [left, right] 区间里查找 target
		int left = 0;
		int right = len - 1;
		while (left < right) {
			// 选择中间位置时下取整
			int mid = left + (right - left) / 2;

			if (nums[mid] < target) {
				// [left, mid]都小于目标值，下一轮查找区间是 [mid + 1, right]
				left = mid + 1;
			} else {
				// 此时：nums[mid] >= target
				// [mid, right]都大于等于目标值，下一轮查找区间是 [left, mid]
				right = mid;
			}
		}

		// 退出循环的时候 left == right，程序只剩下一个元素没有看到。
		// 视情况，是否需要单独判断 left（或者 right）这个下标的元素是否符合题意。
		return nums[left] == target ? left : -1;
	}

	/**
	 * 二分查找法<br>
	 *   <li>模板2（上取整）：while (left < right)</li><br>
	 * @param nums 待查找数组
	 * @param target 待查找目标值
	 * @return 目标值在数组中的下标<br>
	 *         未查找到就返回 -1
	 */
	public static int binarySearch2_ceil(int[] nums, int target) {

		// 特殊用例判断
		int len = nums.length;
		if (len == 0) {
			return -1;
		}

		// 在 [left, right] 区间里查找 target
		int left = 0;
		int right = len - 1;
		while (left < right) {
			// 选择中间位置时上取整
			int mid = left + (right - left + 1) / 2;

			if (nums[mid] > target) {
				// [mid, right]都大于目标值，下一轮查找区间是 [left, mid - 1]
				right = mid - 1;
			} else {
				// nums[mid] <= target
				// [left, mid]都小于等于目标值，下一轮查找区间是 [mid, right]
				left = mid;
			}
		}

		// 退出循环的时候 left == right，程序只剩下一个元素没有看到。
		// 视情况，是否需要单独判断 left（或者 right）这个下标的元素是否符合题意。
		return nums[left] == target ? left : -1;
	}
}

运行结果：

数组 nums：{ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 }
目标值 target：2
模板 2（下取整）下标：2
模板 2（上取整）下标：2

三、模板 3：while (left + 1 < right)

如果已经掌握了模板 2，就无需掌握这个模板，仅作了解。

1、与模版 2 的区别

这一版代码和模板 2 没有本质区别，一个显著的标志是：循环可以继续的条件是 while (left + 1 < right)，这说明在退出循环的时候，一定有 left + 1 == right 成立，也就是退出循环以后，区间有 2 个元素，即 [left, right]；

2、优缺点

  • 优点：不用理解模板 2 在分支出现 left = mid 的时候中间位置上/下取整的行为；
  • 缺点：while (left + 1 < right) 写法相对于 while (left <= right) 和 while (left < right) 来说并不自然；由于退出循环以后，区间一定有两个元素，需要思考哪一个元素才是需要找的，即「后处理」一定要做，有些时候还会有先考虑 left 还是 right 的区别。

3、代码实现

public class BinarySearch {

	public static void main(String[] args) {

		int[] nums = { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 };
		int target = 2;

		System.out.print("数组 nums：");
		ArrayUtil.printArray(nums);

		System.out.println("目标值 target：" + target);
		System.out.println("模板 3 下标：" + binarySearch3(nums, target));
	}

	/**
	 * 二分查找法<br>
	 *   <li>模板 3：while (left + 1 < right)</li><br>
	 * @param nums 待查找数组
	 * @param target 待查找目标值
	 * @return 目标值在数组中的下标<br>
	 *         未查找到就返回 -1
	 */
	public static int binarySearch3(int[] nums, int target) {

		// 特殊用例判断
		int len = nums.length;
		if (len == 0) {
			return -1;
		}

		// 在 [left, right] 区间里查找 target
		int left = 0;
		int right = len - 1;
		while (left + 1 < right) {
			// 选择中间位置时下取整
			int mid = left + (right - left) / 2;

			if (nums[mid] == target) {
				return mid;
			} else if (nums[mid] < target) {
				left = mid;
			} else {
				right = mid;
			}
		}

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

		return -1;
	}
}

运行结果：

数组 nums：{ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 }
目标值 target：2
模板 3 下标：2
posted @ 2020-05-11 10:02  ageovb  阅读(332)  评论(0)  编辑  收藏  举报