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哈喽大家好,我是陈明勇,今天分享的内容使用 Go 实现线性查找算法和二分查找算法。如果本文对你有帮助,不妨点个赞,如果你是 Go 语言初学者,不妨点个关注,一起成长一起进步,如果本文有错误的地方,欢迎指出!
线性查找
线性查找又称顺序查找,它是查找算法中最简单的一种。它的基本思想是在在一组数据中,从第一个元素开始,依次和预期值比较,直到和预期值相等,则查找成功,如果所有元素都比较过,没找到与预期值相等的元素,则查找失败。
算法
func LinearSearch(nums []int, target int) int {
for i, num := range nums {
if num == target {
return i
}
}
return -1
}
算法很简单,遍历 nums
切片,然后依次比较,找到与 target
相等的元素则返回该元素在切片中的下标值,否则返回 -1
,表示没有找到与 target
相等的元素。
该算法的时间复杂度为 O(N)。可以发现,如果切片里有很多元素,然后要查找到元素处于最后一个位置,或者根本就没有要查找的元素,算法将遍历一整个切片,这种查找效率很低。
二分查找
二分查找,也称折半查找,相比于线性查找,它是一种效率较高的算法,但是二分查找要求数组或切片中的元素必须是有序存储的。时间复杂度为 O(logn)。图解:
nums
= [1, 2, 3, 4, 5]
- 划定左边界
left
和右边界right
,初始值分别为 0 ,数组长度 - 1 = 5 - 1 = 4 - 遍历数组
nums
,取区间的中间位置mid
=left
+(right - left)
/ 2 = 2,使用这个公式而不是 [(left + right)
/ 2] 是防止left + right
之后的值溢出。 - 比较数值,如果中间值
nums[mid]
与 目标值target
相等,则结束查找 - 如果中间值
nums[mid]
大于目标值target
,说明要寻找的值可能在左边的区间,移动右边界的位置,往坐区间寻找。 - 如果中间值
nums[mid]
小于目标值target
,说明要寻找的值可能在右边的区间,移动左边界的位置,往坐区间寻找。 - 重复以上查找的操作,直到找到元素,或遍历结束。
算法
func BinarySearch(nums []int, target int) int {
left, right := 0, len(nums)-1
for left <= right {
mid := left + (right-left)/2
if nums[mid] == target {
return mid
} else if nums[mid] > target {
right = mid - 1
} else {
left = mid + 1
}
}
return -1
}
- 上述代码是基于区间【左闭右闭】的特点去编写的,左闭右闭就是区间涵盖左边界的元素和右边界的元素。
- 【左闭右闭】这个特点会影响
for
循环 的条件 →left <= right
,因为区间包含右元素,因此left
等于right
是有意义的。 - 除此之外,左闭右闭的特点还会影响
left
和right
的值,初始值为 0,和len
- 1。因为mid
的值已经比较过了,基于左闭右闭的特点,left
下次的值应为mid + 1
,而right
下次的值应为mid - 1
,不能为mid
。 - 总之,左闭右闭的特点,影响着循环条件,和
left
与right
的值。- 初始值
left = 0
,right = len - 1
- 循环条件
left <= right
- 后续值
left = mid + 1
,right = mid -1
- 初始值
【左闭右开】的算法:
func BinarySearch(nums []int, target int) int {
left, right := 0, len(nums)
for left < right {
mid := left + (right-left)/2
if nums[mid] == target {
return mid
} else if nums[mid] > target {
right = mid
} else {
left = mid + 1
}
}
return -1
}
- 左开右闭,涵盖左边的元素,不包含右边的元素,因此
left
= 0,我们要取到数组的最后一个元素,right
的值取不到,因此right
=len
,这样就能取到len - 1
的值了。 - 循环条件,
left
<right
,没有等于号,因为right
取不到,等于的话是没有意义的。 - 由于
mid
已经比较过了,后续left
的值为mid + 1
,right
的值为mid
。 - 总结
- 初始值
left = 0
,right = len
- 循环条件
left < right
- 后续值
left = mid + 1
,right = mid
- 初始值
小结
本文对线性查找算法和二分查找算法进行了介绍。线性查找算法虽简单,但是查找效率低,时间复杂度为 O(N);而二分查找法效率虽较高,但是所查找的数组必须是有序的,时间复杂度为 O(logn),基于区间特点的不同(左闭右闭、左闭右开),二分查找算法的写法也不同。