算法第二章上机实践报告
一、实践题目
设a[0:n-1]是已排好序的数组,请改写二分搜索算法,使得当x不在数组中时,返回小于x的最大元素位置i和大于x的最小元素位置j。当搜索元素在数组中时,i和j相同,均为x在数组中的位置。
输入格式:
输入有两行:
第一行是n值和x值; 第二行是n个不相同的整数组成的非降序序列,每个整数之间以空格分隔。
输出格式:
输出小于x的最大元素的最大下标i和大于x的最小元素的最小下标j。当搜索元素在数组中时,i和j相同。 提示:若x小于全部数值,则输出:-1 0 若x大于全部数值,则输出:n-1的值 n的值
二、问题描述
使用二分搜索算法;增加临界条件以获得不同情况下的输出结果
三、算法描述
代码:
#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
int n;
cin >> n;
int x;
cin >> x;
int a[n];
for(int i = 0; i < n; i++){
cin >> a[i];
}
int m = 0;
int left = 0;
int right = n-1;
if(x < a[0]){
cout << -1 << " " << 0 << endl;
return 0;
}
if(x > a[n-1]){
cout << n-1 << " " << n << endl;
return 0;
}
while(left <= right){
int middle = (left + right) / 2;
if (x == a[middle]) {
m = middle;
cout << m << " " << m << endl;
return 0;
}
else if (x > a[middle]){
left = middle + 1;
}
else{
right = middle - 1;
}
}
cout << right << " " << left << endl;
return 0;
}
1.判断x值是否小于a[0],是则输出:-1 0,结束程序
2.判断x值是否大于a[n-1],是则输出:n-1 n, 结束程序
3.二分搜索法(left <= right)
若x=a[middle],输出: m m,结束程序
否则继续二分搜素
4.输出: right left
四、算法的时间复杂度和空间复杂度分析
时间复杂度:执行一次while循环,时间复杂度减少一半,判断的时间复杂度为O(1),T(n)=1*T(N/2) + O(1)=O(logn)
空间复杂度:O(1)
五、心得体会
编程前要有清晰的思路,找好边界条件
调用函数使得运行时间增加