二分查找

704. 二分查找 - 力扣（LeetCode）
34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣（LeetCode）
35. 搜索插入位置 - 力扣（LeetCode）
69. x 的平方根 - 力扣（LeetCode）

二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。它通过比较数组中间元素与目标值来工作，从而将搜索范围缩小到一半。这个过程重复进行，直到找到目标值或搜索范围为空。

工作原理

1. 初始化：设置两个指针，low指向数组的开始，high指向数组的结束。
2. 比较中间元素：计算中间位置mid = (low + high) / 2，并比较mid位置的元素与目标值。
3. 缩小搜索范围：
   • 如果中间元素等于目标值，则返回mid。
   • 如果中间元素小于目标值，则在数组的右半部分继续搜索（low = mid + 1）。
   • 如果中间元素大于目标值，则在数组的左半部分继续搜索（high = mid - 1）。
4. 重复：重复步骤2和3，直到找到目标值或low大于high（搜索范围为空）。

注意点 ：

1. 区间问题：左右区间
2. 注意判断条件：相同元素

//往右更新
if (nums[mid] > target ) {
	right = mid - 1;      
} else {
    left = mid + 1;
}
//往左更新
if(nums[mid] >= target){
	right = mid - 1;      
} else {
    left = mid + 1;
}

3. 整数溢出：使用 L + (R-L) /2
4. 算法变种：
   1. 二分查找算法有多种变种，比如找到元素的插入位置
   2. 找到最后一个不大于目标值的元素等

特点

• 效率：二分查找的[[时间复杂度]]为 O(log n)，其中 n 是数组中的元素数量。这使得它比线性搜索（O(n)）更高效，尤其是在大型数据集中。
• 适用性：二分查找仅适用于有序数组。如果数组未排序，需要先进行排序，这会增加额外的时间复杂度。
• 实现简单：二分查找的算法逻辑简单，易于实现

二分法第一种写法

int search(vector<int>& nums, int target) {
  int len = nums.size()-1;
  int left = 0, right = len;
  while (left <= right){
    int mid = (lefg + right) / 2;
    if(target > nums[mid]) left = mid + 1;
    else if (target < nums[mid]) right = mid - 1;
    else return mid;
  }
  return -1;
}

二分法第二种写法

递归二分

bool binarySearchRecursive(const vector<int>& nums, int target, int left,
                           int right) {
  if (left > right) return -1;
  int mid = (left + right) / 2;
  if (nums[mid] == target)
    return mid;
  else if (nums[mid] < target)
    return binarySearchRecursive(nums, target, mid + 1, right);
  else
    return binarySearchRecursive(nums, target, left, mid - 1);
}

搜索左右位置

int  binarySearch(vector<int>& nums,int targer,bool flage){
	int left = 0, right = nums.size()-1, ans = (int)nums.size();
	while(left <= right){
		int mid = left + (right-left) /2;
		if(nums[mid] > targer || (flage && nums[mid] >= targer)){
			right = mid -1;
			ans = mid;
		}
		else{
			left = mid + 1;
		}
	}
	return ans;
}

vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
	int Lindex  = binarySearch(nums, target, true);
	int Rindex  = binarySearch(nums, target , false);
	if(nums[Lindex] == target && nums[Rindex]==target && Rindex< nums.size() && Lindex<=Rindex){
		vector<int>{Lindex,Rindex};
	}
	return vector<int>{-1,-1};
}

链接：
[[时间复杂度]]

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本文作者：krystal
本文链接：https://www.cnblogs.com/starkzz/p/18631286.html
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