查找算法（第一弹）顺序查找和折半查找

顺序查找

算法描述

       顺序查找又称为线性查找，是一种最简单的查找方法。适用于线性表的顺序存储结构和链式存储结构。该算法的时间复杂度为O(n)。

       顺序查找是从第一个元素m开始逐个与需要查找的元素x进行比较，当比较到元素值相同(即m=x)时返回元素m的下标，如果比较到最后都没有找到，则返回-1。

优缺点

    缺点：是当n 很大时，平均查找长度较大，效率低；
    优点：是对表中数据元素的存储没有要求，可以是无序的。另外，对于线性链表，只能进行顺序查找。

我的代码实现（包含返回首值和返回所有值的数组两种方法）：

 1 package cn.ftf.mysearch;
 2 
 3 import java.util.ArrayList;
 4 
 5 /*
 6  * 线性查找
 7  */
 8 public class MySeqSearch {
 9     //只返回第一个的下标
10     public static int seqFirstSearch(int[] arr,int n) {
11         for(int i=0;i) {
12             if(arr[i]==n) {
13                 return i;
14             }
15         }
16             return -1;
17     }
18     //返回包含所有下标的ArrayList集合
19     public static ArrayList seqAllSearch(int[] arr,int n){
20         ArrayList arrlist=new ArrayList();
21         for(int i=0;i) {
22             if(arr[i]==n) {
23                 arrlist.add(i);
24             }
25         }
26         return arrlist;
27     }
28     
29     public static void main(String[] args) {
30         int[] arr= {1,3,3,5,7,8,8,8,8,9,10,123,134};
31         int res=seqFirstSearch(arr, 8);
32         System.out.println("Index= "+res);
33         ArrayList arrlist=seqAllSearch(arr, 8);
34         System.out.println(arrlist.toString());
35     }
36 
37 }

 

二分查找

算法描述：

　　二分查找（Binary Search），是一种在有序数组中查找某一特定元素的查找算法。查找过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则查找过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。

　　这种查找算法每一次比较都使查找范围缩小一半。

 

我的代码实现(包含返回首值和返回所有值的数组两种方法)：

 

 1 package cn.ftf.mysearch;
 2 
 3 import java.util.ArrayList;
 4 
 5 public class MyBinarySearch {
 6     public static int binaryFirstSearch(int[] arr,int n) {
 7         int right=arr.length-1;
 8         int res=binaryFirstSearch1(arr,0,right,n);
 9         return res;
10     }
11     private static int binaryFirstSearch1(int[] arr,int left,int right,int n) {
12         if(left>right) {
13             return -1;
14         }
15         int mid=(left+right)/2;
16         int midValue=arr[mid];
17         if(midValue>n) {
18             return binaryFirstSearch1(arr,left,mid-1,n);
19         }else if(midValue<n) {
20             return binaryFirstSearch1(arr,mid+1,right,n);
21         }else{
22             while(arr[mid]==n) {
23                 mid--;
24             }
25             return mid+1;
26         }
27     } 
28     public static ArrayList binaryAllSearch(int[] arr,int n) {
29         int right=arr.length-1;
30         //ArrayList arrlist=new ArrayList();
31         ArrayList res=binaryAllSearch1(arr,0,right,n);
32         return res;
33     }
34     private static ArrayList binaryAllSearch1(int[] arr,int left,int right,int n) {
35         if(left>right) {
36             return new ArrayList();
37         }
38         int mid=(left+right)/2;
39         int midValue=arr[mid];
40         if(midValue>n) {
41             return binaryAllSearch1(arr,left,mid-1,n);
42         }else if(midValue<n) {
43             return binaryAllSearch1(arr,mid+1,right,n);
44         }else{
45             ArrayList arrlist=new ArrayList();
46             while(arr[mid]==n) {
47                 mid--;
48             }
49             int firstIndex=mid+1;
50             while(arr[firstIndex]==n) {
51                 arrlist.add(firstIndex);
52                 firstIndex++;
53             }
54             return arrlist;
55         }
56     } 
57     
58     public static void main(String[] args) {
59         int[] arr= {1,3,3,5,7,8,8,8,8,9,10,123,134};
60         int res=binaryFirstSearch(arr,8);
61         ArrayList arrlist=binaryAllSearch(arr, 8);
62         System.out.println(res);
63         System.out.println(arrlist.toString());
64     }
65 
66 }

 

复杂度分析 

    时间复杂度：折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为 O(logn)
    空间复杂度：O(1)

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/fangtingfei/p/11545572.html