二分搜索算法框架解析

news2025/1/21 11:59:42

文章目录

  • 一、寻找一个数(基本的二分搜索)
  • 二、寻找左侧边界的二分搜索
  • 三、寻找右侧边界的二分查找
  • 总结

一、寻找一个数(基本的二分搜索)

这个场景是最简单的,可能也是大家最熟悉的,即搜索一个数,如果存在,返回其索引,否则返回 -1。

int binarySearch(int[] nums, int target) {
    int left = 0; 
    int right = nums.length - 1; // 注意

    while(left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if(nums[mid] == target)
            return mid; 
        else if (nums[mid] < target)
            left = mid + 1; // 注意
        else if (nums[mid] > target)
            right = mid - 1; // 注意
    }
    return -1;
}

此算法有什么缺陷?

比如说给你有序数组 nums = [1,2,2,2,3]target2,此算法返回的索引是 2,没错。但是如果我想得到 target左侧边界,即索引 1,或者我想得到 target右侧边界,即索引 3,这样的话此算法是无法处理的。

二、寻找左侧边界的二分搜索

以下是最常见的代码形式,其中的标记是需要注意的细节:

int left_bound(int[] nums, int target) {
    if (nums.length == 0) return -1;
    int left = 0;
    int right = nums.length; // 注意
    
    while (left < right) { // 注意
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] == target) {
            right = mid;
        } else if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else if (nums[mid] > target) {
            right = mid; // 注意
        }
    }
    return left;
}
  1. 为什么 while 中是 < 而不是 <=?

    答:用相同的方法分析,因为 right = nums.length 而不是 nums.length - 1。因此每次循环的「搜索区间」是 [left, right) 左闭右开

    while(left < right) 终止的条件是 left == right,此时搜索区间 [left, left) 为空,所以可以正确终止。

  2. 为什么没有返回 -1 的操作?如果 nums 中不存在 target 这个值,怎么办?

    答:因为要一步一步来,先理解一下这个「左侧边界」有什么特殊含义:
    在这里插入图片描述

    ,函数的返回值(即 left 变量的值),表示的是小于target的值有多少个,取值区间是闭区间 [0, nums.length],所以我们简单添加两行代码就能在正确的时候 return -1

    while (left < right) {
    //…
    }
    // target 比所有数都大
    if (left == nums.length) return -1;
    // 类似之前算法的处理方式
    return nums[left] == target ? left : -1;

  3. 为什么 left = mid + 1,right = mid ?和之前的算法不一样?

    答:这个很好解释,因为我们的「搜索区间」是 [left, right) 左闭右开

  4. 为什么该算法能够搜索左侧边界?

    关键在于对于 nums[mid] == target 这种情况的处理:

    if (nums[mid] == target)
    right = mid;

可见,找到 target 时不要立即返回,而是缩小「搜索区间」的上界 right,在区间 [left, mid) 中继续搜索,即不断向左收缩,达到锁定左侧边界的目的。

能不能想办法把 right 变成 nums.length - 1,也就是继续使用两边都闭的「搜索区间」?这样就可以和第一种二分搜索在某种程度上统一起来了。

要让搜索区间两端都闭,所以 right 应该初始化为 nums.length - 1while 的终止条件应该是 left == right + 1,也就是其中应该用 <=

int left_bound(int[] nums, int target) {
    // 搜索区间为 [left, right]
    int left = 0, right = nums.length - 1;
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        // if else ...
    }

因为搜索区间是两端都闭的,且现在是搜索左侧边界,所以 leftright 的更新逻辑如下:

if (nums[mid] < target) {
    // 搜索区间变为 [mid+1, right]
    left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
    // 搜索区间变为 [left, mid-1]
    right = mid - 1;
} else if (nums[mid] == target) {
    // 收缩右侧边界
    right = mid - 1;
}

由于 while 的退出条件是 left == right + 1,所以当 targetnums 中所有元素都大时,会存在以下情况使得索引越界:

在这里插入图片描述

if (left >= nums.length || nums[left] != target)
    return -1;
return left;

至此,整个算法就写完了,完整代码如下:

int left_bound(int[] nums, int target) {
    int left = 0, right = nums.length - 1;
    // 搜索区间为 [left, right]
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] < target) {
            // 搜索区间变为 [mid+1, right]
            left = mid + 1;
        } else if (nums[mid] > target) {
            // 搜索区间变为 [left, mid-1]
            right = mid - 1;
        } else if (nums[mid] == target) {
            // 收缩右侧边界
            right = mid - 1;
        }
    }
    // 检查出界情况
    if (left >= nums.length || nums[left] != target) {
        return -1;
    }
    return left;

三、寻找右侧边界的二分查找

类似寻找左侧边界的算法,这里也会提供两种写法,还是先写常见的左闭右开的写法,只有两处和搜索左侧边界不同

左闭右开

int right_bound(int[] nums, int target) {
    if (nums.length == 0) return -1;
    int left = 0, right = nums.length;
    
    while (left < right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] == target) {
            left = mid + 1; // 注意
        } else if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else if (nums[mid] > target) {
            right = mid;
        }
    }
    return left - 1; // 注意
}

左闭右闭

int right_bound(int[] nums, int target) {
    int left = 0, right = nums.length - 1;
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else if (nums[mid] > target) {
            right = mid - 1;
        } else if (nums[mid] == target) {
            // 这里改成收缩左侧边界即可
            left = mid + 1;
        }
    }
    // 这里改为检查 right 越界的情况,见下图
    if (right < 0 || nums[right] != target) {
        return -1;
    }
    return right;
}

总结

两端都闭,普通情况,寻找左侧边界,寻找右侧边界

int binary_search(int[] nums, int target) {
    int left = 0, right = nums.length - 1; 
    while(left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else if (nums[mid] > target) {
            right = mid - 1; 
        } else if(nums[mid] == target) {
            // 直接返回
            return mid;
        }
    }
    // 直接返回
    return -1;
}

int left_bound(int[] nums, int target) {
    int left = 0, right = nums.length - 1;
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else if (nums[mid] > target) {
            right = mid - 1;
        } else if (nums[mid] == target) {
            // 别返回,锁定左侧边界
            right = mid - 1;
        }
    }
    // 最后要检查 left 越界的情况
    if (left >= nums.length || nums[left] != target) {



        return -1;
    }
    return left;
}

int right_bound(int[] nums, int target) {
    int left = 0, right = nums.length - 1;
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else if (nums[mid] > target) {
            right = mid - 1;
        } else if (nums[mid] == target) {
            // 别返回,锁定右侧边界
            left = mid + 1;
        }
    }
    // 最后要检查 right 越界的情况
    if (right < 0 || nums[right] != target) {



        return -1;
    }
    return right;
}

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