Java数组：二分查找

二分查找

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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，折半查找要求数组必须采用顺序存储结构，而且数组中元素按关键字有序排列。

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二分查找算法思想

有序的序列，每次都是以序列的中间位置的数来与待查找的关键字进行比较，每次缩小一半的查找范围，直到匹配成功。

一个情景：将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。

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二分查找优缺点

优点：是比较次数少，查找速度快，平均性能好；

缺点：是要求待查表为有序表，且插入删除困难。

因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。

使用条件：查找序列是顺序结构，有序。

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例子

查找第一个值等于给定值的元素下标

package com.cyj.demo;

/**
 * 
 * Function：
 * Author：@author chenyongjia
 * Date：2019-11-04 23:15
 * Desc：二分查找变形题目
 */
public class BinarySearch {

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {1, 3, 4, 5, 6, 8, 8, 8, 11, 18};
        System.out.println(bsearch4(a, a.length, 12));
    }

    /**
     * 变形一：二分查找变形题，查找第一个值等于给定值的元素下标
     * int[] a = {1, 3, 4, 5, 6, 8, 8, 8, 11, 18};
     * 如查找8，应该返回5
     *
     * @param array
     * @param n
     * @param value
     * @return
     */
    private static int bsearch1(int[] array, int n, int value) {
        int low = 0;
        int high = n - 1;
        while (low <= high) {
            int mid = low + ((high - low) >> 1);
            if (array[mid] > value) {
                high = mid - 1;
            } else if (array[mid] < value) {
                low = mid + 1;
            } else {
                if (mid == 0 || array[mid - 1] != value) {
                    return mid;
                } else {
                    high = mid - 1;
                }
            }
        }
        return -1;
    }

这里查找第一个值等于给定值的元素下标，二分经常是用来查找给定值的下标，但是当有很多相同值的时候，这个算法就是查询第一个值的。

查找最后一个值等于给定值的元素

/**
     * 变形：查找最后一个值等于给定值的元素
     *
     * @param array
     * @param n
     * @param value
     * @return
     */
    private static int bsearch2(int[] array, int n, int value) {
        int low = 0;
        int high = n - 1;
        while (low <= high) {
            int mid = low + ((high - low) >> 1);
            if (array[mid] > value) {
                high = mid - 1;
            } else if (array[mid] < value) {
                low = mid + 1;
            } else {
                if (mid == n - 1 || array[mid + 1] != value) {
                    return mid;
                } else {
                    low = mid + 1;
                }
            }
        }
        return -1;
    }

这里查找最后一个值等于给定值的元素，跟上边一个类似，这里是查询最后一个。

查找第一个大于等于给定值的元素

/**
     * 变形：查找第一个大于等于给定值的元素
     *
     * @param array
     * @param n
     * @param value
     * @return
     */
    private static int bsearch3(int[] array, int n, int value) {
        int low = 0;
        int high = n - 1;
        while (low <= high) {
            int mid = low + ((high - low) >> 1);
            if (array[mid] >= value) {
                if ((mid == 0) || (array[mid - 1] < value)) {
                    return mid;
                } else {
                    high = mid - 1;
                }
            } else {
                low = mid + 1;
            }
        }
        return -1;
    }

查找最后一个小于等于给定值的元素

/**
     * 变形：查找最后一个小于等于给定值的元素
     * int[] a = {1, 3, 4, 5, 6, 8, 8, 8, 11, 18};
     * 如value = 12，则应该返回11的下标8
     * System.out.println(bsearch4(a, a.length, 12));
     *
     * @param array
     * @param n
     * @param value
     * @return
     */
    private static int bsearch4(int[] array, int n, int value) {
        int low = 0;
        int high = n - 1;
        while (low <= high) {
            int mid = low + ((high - low) >> 1);
            if (array[mid] > value) {
                high = mid - 1;
            } else {
                if (mid == n - 1 || array[mid + 1] > value) {
                    return mid;
                } else {
                    low = mid + 1;
                }
            }
        }
        return -1;
    }
}

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空间复杂度

算法的空间复杂度并不是计算实际占用的空间，而是计算整个算法的辅助空间单元的个数

非递归方式：

• 由于辅助空间是常数级别的所以：
• 空间复杂度是O(1);

递归方式：

• 递归的次数和深度都是log2 N,每次所需要的辅助空间都是常数级别的：
• 空间复杂度：O(log2N )

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最后

• 更多参考精彩博文请看这里：《陈永佳的博客》

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