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目录
一、猜数字
简单查找
二分查找法
二、二分查找法介绍
固定模板
二分法时间复杂度
三、练习:
力扣704. 二分查找
力扣35. 搜索插入位置
力扣167. 两数之和 II - 输入有序数组
我随便想一个1~100的数字,你的目标是以最小的次数猜到这个数字。你每一次猜测后,我都会说小了、大了或对了。
最简单的方法,就是你从1开始依次往上猜,每一次查找只能排除一个数字。
2 | 3 | ... | ... | 100 |
3 | ... | ... | 100 |
如果我想的数字是99,那么你需要猜99次才能猜到。显而易见的,这是一种很愚蠢的查找方法。
这是一种更好的猜法,第一个数猜50。
51 | ... | 100 |
虽然没有猜中,但是你一下排除了一半的数字!你知道1~50都小了,接下来,你猜75(50和100中间的数)
51 | 50 | ... | 74 |
大了,剩下的数字又排除了一半!接下来,你猜63(50和75中间的数)。
这就是二分查找法,恭喜你已经学会了!在这个游戏中,每次猜测排除的数字个数如下
不管我心中想到哪个数字,你都可以在7步之内猜到,这就是二分查找法的优点。
二分查找法,每次都能排除一半的数字
我们试一试用代码表示:
#include
int main()
{
int l=0,r=100,target;
scanf("%d",&target);
while (l < r)
{
int mid =(r-l)/2+l;
if(mid==target)
{
printf("你的数字为%d",mid);
return 0;
}
else if (mid>target)
{
r=mid+1;
}
else
{
l=mid-1;
}
}
}
我们来看一看二分法的固定模板
int binarySearch(vector nums, int left, int right, int x)
{
int mid;//mid为中点
while (left<=right)
{
mid = left + (right - left) / 2;//取中点
if (nums[mid] == x) return mid;// 找到x,返回下标
else if (nums[mid]>x)//中间的数大于x
{
right = mid - 1;//往左子区间[left,mid-1]查找
}
else //中间的数小于x
{
left = mid + 1; //往右子区间[mid+1,right]查找
}
}
return -1;//查找失败,返回-1
}
为什么用【mid = left + (right - left)/2】而不用【mid=(right+left)/2-left】呢?
当left和right都很大的时候,可能会造成越界
我们可以这样理解二分查找法
【left,right】—— 用于标记观察查找范围的位置
【while (left<=right)】—— 只要范围没有缩小到只剩一个元素就继续查找
【 if (nums[mid]>x) 】—— 若中间值大于目标值——【right = mid - 1;】改变右端点,往左子区间[left,mid-1]查找
【 if (nums[mid]
一般而言,对于包含n个元素的列表,用简单查找最多需要n步,用二分查找法最多需要log2n步。
二分查找法的运行时间为对数时间,是一种很高效的算法。
class Solution {
public:
int search(vector& nums, int target) {
int left=0;
int right=nums.size()-1;
int a;
while(left<=right)
{
a=(right-left)/2+left;
if(nums[a]==target)
return a;
else if(nums[a]>target)
right=a-1;
else
left=a+1;
}
return -1;
}
};
class Solution {
public:
int searchInsert(vector& nums, int target) {
int n = nums.size();
int l=0,r=n-1;
while(l<=r){
int mid=l+(r-l)/2;
if(nums[mid]
class Solution {
public:
vector twoSum(vector& numbers, int target) {
for(int i=0;itarget)
{
right=mid-1;
}
else
{
left=mid+1;
}
}
}
return {-1, -1};
}
};
生活是一面镜子。你对它笑,它就对你笑;你对它哭,它也对你哭
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