折半查找详解

news2024/10/7 10:24:39

一:折半查找概念

        折半查找(也称为二分查找)是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是目标值,则搜索过程结束;如果目标值大于或小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且同样在那一半的中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

二:折半查找的步骤

  1. 前提条件:数组必须是有序的。

  2. 确定搜索范围:初始化搜索范围的左边界 left 为数组的第一个元素索引,右边界 right 为数组的最后一个元素索引。

  3. 计算中间位置:计算中间位置 mid,通常使用 (left + right) / 2 的方式,为了避免整数溢出,也可以写作 left + (right - left) / 2

  4. 比较中间元素:将目标值 target 与中间位置 mid 对应的元素进行比较。

    • 如果相等,则搜索成功,返回 mid
    • 如果目标值小于中间元素,则更新右边界 right = mid - 1,在左半部分继续查找。
    • 如果目标值大于中间元素,则更新左边界 left = mid + 1,在右半部分继续查找。
  5. 循环搜索:重复步骤 3 和 4,直到找到目标值或者搜索范围为空(即 left > right)。

  6. 搜索失败:如果搜索范围为空,则目标值不在数组中,返回 -1 或其他表示未找到的值。

三.折半查找案例分析

例如:在数组array = {4, 5, 6, 7, 9, 12, 18, 23}中查找9,其代码实现如下

public class BinarySearch {
    // 声明一个静态变量来记录比较次数
    public static int comparisonCount = 0;
    public static int binarySearch(int[] array, int target) {
        if (array == null || array.length == 0) {
            comparisonCount = 0; // 数组为空,设置比较次数为0
            return -1; // 数组为空,返回-1表示未找到
        }

        int left = 0;
        int right = array.length - 1;

        while (left <= right) {
            comparisonCount++; // 每次比较时增加计数
            int mid = left + (right - left) / 2; // 防止溢出
            if (array[mid] == target) {
                return mid; // 找到目标,返回其索引
            } else if (array[mid] < target) {
                left = mid + 1; // 在右半部分继续查找
            } else {
                right = mid - 1; // 在左半部分继续查找
            }
        }

        return -1; // 没有找到目标,返回-1
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {4, 5, 6, 7, 9, 12, 18, 23};
        int target = 9;
        int result = binarySearch(array, target);
        if (result != -1) {
            System.out.println("元素 " + target + " 在数组中的索引为: " + result + "  查找的次数:" +comparisonCount);
        } else {
            System.out.println("元素 " + target + " 不在数组中" + "查找的次数" +comparisonCount);
        }
    }

 结果如下:

四:折半查找的图解

五:折半查找的时间复杂度

        折半查找的时间复杂度为 O(log n),可以考虑哈希表等其他数据结构提高效率

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