二分查找学习总结心得

news2024/11/20 13:24:15

二分查找一般运用在有序数组中的查找,一般分为开区间、闭区间和半开半闭区间三种写法

闭区间

闭区间是指包含左右两边元素的区间,例如:区间[a, b]包含元素 a b ,称为闭区间。

代码1

# 左闭右闭 区间写法  在数组  nums 中寻找 target
def left_close_right_close(nums: List[int], target: int) -> int:
    left = 0
    right = len(nums) - 1
    # 闭区间  [left, right]
    while left < right:
        mid = (left + right) // 2
        if nums[mid] < target:
            # 更新闭区间  [mid+1, right]
            left = mid + 1
        else:
            # [left, mid-1]
            right = mid - 1
    print('left is {} ans num is {}, right is {} and nums is {}'.format(left, nums[left], right, nums[right]))
    return left

开区间

开区间是指不包含左右两边元素的区间,例如:区间(a, b)不包含元素 a b,称为闭区间

代码2

# 左开右开区间写法
def left_open_right_open(nums: List[int], target: int) -> int:
    # 左开区间,所以 是 -1
    left = -1
    # 因为是右开区间
    right = len(nums)
    # 左开右开区间  [left, right)
    while left + 1 < right:
        mid = (left + right) // 2
        print("mid is {}".format(mid))
        if nums[mid] < target:
            # 更新左开区间  (mid, right)
            left = mid
        else:
            # 更新右开区间  (left, mid)
            right = mid
    print('left index is {}, right index is {}'.format(left, right))
    return right

半开半闭区间

除了闭区间和开区间以外还有半开半闭区间


搞清楚有了几种区间写法之外,接下来举例说明。

分类讨论

  1. 在有序不重复数组寻找目标元素
  2. 在有序含有重复元素数组中寻找目标元素

不含重复元素

左闭右闭区间

  1. 示例数据:arr = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
    1. 寻找数组位于非边缘位置的元素,以寻找元素 12 为例
    2. 由 “代码1” 可知,最终返回的数组下标为 left
    3. 运行结果如下
    4. image.png
  2. 图示说明,为什么最终返回 left
    1. image.png
    2. 由上图可知查找最终的目标元素,当找到的时候需要返回left,如果判断条件是 left < right那么返回right也是同样的
  3. 代码详尽注释版
#   二分查找左闭右闭区间
def left_close_right_close(nums: List[int], target: int) -> int:
    # 因为是左闭合区间,所以左边的开始起点为 left = 0 因为 0 是数组的第一个下标位置
    # 如果是左开区间,那么初始化左边起点为 -1
    left = 0
    # 同理,初始化右边起点为 right = len(nums) - 1
    # 如果是 右开区间,那么 right 起点为  len(nums)
    right = len(nums)
    # 这里如果是 小于等于 的话,最终 left = right + 1 将会重合 (target在数组中存在的情况下)
    while left < right:
        mid = (left + right) // 2
        if nums[mid] > target:
            # 更新区间 [left, right = mid - 1]
            right = mid - 1
        else:
            # 更新区间 [left = mid + 1, right]
            left = mid + 1
    # return left or right 因为 判断条件是 left < right 所以 最终跳出循环 left = right
    return left
  1. 如果要查找的元素在数组中不存在
    1. **如果查找的元素大于数组中的最大值,结果返回 ****left = 数组长度**
    2. 如果查找的元素小于数组中的最小值,结果返回**left = 0**
    3. 总结:左闭右闭区间适用于查找目标元素不在数组边界的元素,这一点要注意

左开右开区间

  1. 直接上代码
# 左开右开区间写法
def left_open_right_open(nums: List[int], target: int) -> int:
    # 左开区间,所以 是 -1
    left = -1
    # 因为是右开区间
    right = len(nums)
    # 左开右开区间  [left, right)
    while left + 1 < right:
        mid = (left + right) // 2
        print("mid is {}".format(mid))
        if nums[mid] < target:
            # 更新左开区间  (mid, right)
            left = mid
        else:
            # 更新右开区间  (left, mid)
            right = mid
    print('left index is {}, right index is {}'.format(left, right))
    return right
  1. 与左闭右闭写法的区别
    1. 首先是判断条件left+1 < right那么最终返回的时候left+1 = right
    2. 更新区间不用再进行加减,直接更新 left 或者 right 即可
    3. 最终返回的元素结果是 right 因为判断条件是 left + 1 < right
    4. 如果查找的元素不存在,最终right = 数组长度+1 or right = 0
    5. 需要特别注意的是,查找数组的第一个元素和小于数组中最小值的元素,返回结果相同
    6. 需要特别注意的是,查找数组的第一个元素和小于数组中最小值的元素,返回结果相同
    7. 需要特别注意的是,查找数组的第一个元素和小于数组中最小值的元素,返回结果相同

左开右闭区间

  1. 直接上代码
# 左开右闭 区间写法
def left_open_right_close(nums: List[int], target: int) -> int:
    left = -1
    # 因为是右闭区间
    right = len(nums) - 1
    #   左开右闭   (left, right]
    while left < right:
        # mid = (left + right + 1) // 2
        mid = left + (right + 1 - left) // 2
        print("mid is {}".format(mid))
        if nums[mid] < target:
            # 更新开区间  (mid, right)
            left = mid
        else:
            # 更新闭区间  (left, mid - 1]
            right = mid - 1
    print('left index is {}, right index is {}'.format(left, right))
    return right + 1
  1. 寻找不同点
    1. 左开右闭 初始化 left = -1, right = len(nums) - 1
    2. 计算mid的时候不同 mid = left + (right + 1 - left) // 2
      1. 这里要注意上面的写法等同于 mid = (right + 1 - left) // 2
      2. 为什么要 进行 right + 1 - left->因为右边是闭合区间,仿照左开右开区间写法,所以进行right + 1
    3. 由于判断条件是 left < right,所以最终返回 left = right
    4. 最终的返回结果是 left + 1 or right + 1
    5. 同样的要注意查找数组中最小值的情况

左闭右开区间

  1. 直接上代码
# 左闭右开区间
def left_close_right_open(nums: List[int], target: int) -> int:
    left = 0
    right = len(nums)
    while left < right:
        mid = left + (right - 1 - left) // 2
        print('the mid is {}'.format(mid))
        if nums[mid] > target:
            # 右开区间,直接更新右开区间
            right = mid
        else:
            # 左闭区间,更新左区间 +1
            left = mid + 1
    print('final the left is {},the right is {}'.format(left, right))
    return right - 1
  1. 寻找不同点
    1. 左闭右开 初始化 left = 0, right = len(nums)
    2. 计算mid mid = left + (right - 1 - left)减1计算
    3. 最终结果 left = right 返回 left - 1 or right - 1
    4. 注意寻找边界元素的情况

含有重复元素

  1. 示例数据:arr1 = [1,2,3,4,4,4,4,5] arr2 = [1,2,2,2,2,2,3,4,5]
  2. 对于含有重复元素的情况,一般需要找到其第一次出现或最后一次出现的位置。

左开右开和左闭右闭

  1. 测试左开右开和左闭右闭写法的运行效果
    1. 左闭右闭没有找到正确元素
    2. image.png
    3. 左开右开找到了正确元素,但是没有办法正确找到重复元素的右边界
    4. image.png

查找左边界和右边界

左开右闭查找左边界

  1. 测试结果直接上
  2. image.png
  3. 为什么?
    1. 因为左开右闭的区间查找元素最终返回结果是 right + 1 向右偏移,最终求得左边界

左闭右开查找右边界

  1. 同理,左闭右开区间查找右边界

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/454622.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

LVS负载均衡集群——NAT部署

一、企业群集应用概述 1、群集的含义 • Cluster、集群、群集 • 由多台主机构成&#xff0c;但对外只表现为一个整体&#xff0c;只提供一个访问入口(域名或IP地址)&#xff0c;相当于一台大型计算机 2、问题及解决方法 问题&#xff1a; 互联网应用中&#xff0c;随着站…

说说Java日志那些事

日志是每个应用程序在开发的过程中必不可少的组件&#xff0c;通过日志输出可以获取项目的一些运行信息&#xff0c;监控项目的运行指标等&#xff0c;同时&#xff0c;通过学习Java日志框架还可以学习到桥接器与适配器模式等。 日志框架 log4j &#xff08;日志实现&#xf…

上线控制台,降低使用门槛|Higress 1.0.0 RC 版本发布

作者&#xff1a;澄潭 前言 历时 5 个多月&#xff0c;Higress 推出了首个 RC &#xff08;Release Candidate&#xff0c;即正式发布的候选&#xff09;版本 1.0.0-rc&#xff0c;用户可以通过控制台&#xff0c;开箱即用地使用云原生网关。 选用 Higress 作为云原生网关的…

探究GPU同时做渲染与通用计算的并行性

在10年前&#xff0c;随着CUDA与OpenCL的纷纷出炉&#xff0c;GPGPU也着实热了一把。而现今&#xff0c;不少公司更是将GPGPU作为挖矿、搞机器学习的计算利器。于是乎&#xff0c;有许多言论声称GPU将很快取代CPU&#xff01;那么现代化的GPGPU是否具有如此强大的威力甚至于能取…

sql注入知识---时间盲注

MySQL手注之时间盲注详解 时间盲注原理&#xff1a;注意&#xff1a;基于时间盲注sleep函数函数用法&#xff1a;例子&#xff1a;观察以下语句 基于时间盲注if函数函数用法&#xff1a; 基本步骤&#xff1a;基于时间的盲注案例&#xff08;sqli-lab less-9&#xff09;枚举当…

【Vue】学习笔记-组件化编程

学习笔记-组件化编程 模块与组件、模块化与组件化非单文件组件基本使用组件注意事项组件的嵌套VueComponent一个重要的内置关系 单文件组件 模块与组件、模块化与组件化 模块 a.理解&#xff1a;向外提供特定功能的js程序&#xff0c;一般就是一个js文件 b.为什么&#xff1a;j…

实验8---SpringMVC基础

实验八 SpringMVC基础 一、实验目的及任务 通过该实验&#xff0c;掌握SpringMVC框架搭建步骤&#xff0c;掌握SpringMVC控制器的编写方法以及与spring依赖注入结合方法。 二、实验环境及条件 主机操作系统为Win10&#xff0c;Tomcat,j2sdk1.6或以上版本。 三、实验实施…

使用Linux运维常识

一.基础操作 1.终端常用快捷键 快捷键描述ctrl键盘左键向左跳一个单词ctrl键盘右键向右跳一个单词Ctrl c停止当前正在运行的命令。Ctrl z将当前正在运行的命令放入后台并暂停它的进程。Ctrl d关闭当前终端会话。Ctrl l清屏&#xff0c;也可以用clear命令实现Tab自动补全当…

倾斜摄影超大场景的三维模型转换3DTILES格式有哪些好处?

倾斜摄影超大场景的三维模型转换3DTILES格式有哪些好处&#xff1f; 倾斜摄影超大场景的三维模型转换到3D Tiles格式有以下几个好处&#xff1a; 1、数据存储效率高&#xff1a;3D Tiles是一种高效的地理数据存储格式&#xff0c;能够将大规模的倾斜摄影三维模型数据分块存储…

Hive312的计算引擎由MapReduce(默认)改为Spark(亲测有效)

一、Hive引擎包括&#xff1a;默认MR、tez、spark 在低版本的hive中&#xff0c;只有两种计算引擎mr, tez 在高版本的hive中&#xff0c;有三种计算引擎mr, spark, tez 二、Hive on Spark和Spark on Hive的区别 Hive on Spark&#xff1a;Hive既存储元数据又负责SQL的解析&…

【Linux】生产者消费者模型——环形队列RingQueue(信号量)

文章目录 铺垫信号量信号量概念信号量PV操作信号量基本接口 环形队列的生产消费模型引入环形队列访问环形队列代码实现代码改造多生产者多消费者代码 总结 铺垫 之前写的代码是存在不足的地方的&#xff1a; 我们使用线程操作临界资源的时候要先去判断临界资源是否满足条件&am…

QoS部署

1.总部和分部之间视频出现花屏,语音图像不同步的现象是有哪些原因导致的? 如图所示总部和分部之间的流量有FTP数据流量、视频流量和语音流量。如果在总部和分部之间的这几类流量没有做QoS部分或者优先级的区分,那么这些流量基于默认的无差别的流量策略去竞争带宽,如果FTP数…

暴躁兔分享:火爆圈子的XEN,我们如何吃到一波红利的

这周沉闷的熊市突然冲出一个XEN项目。 在这个项目上我们经历了拿到消息&#xff0c;看不懂不做&#xff0c;获取新的信息&#xff0c;发现可以搞&#xff0c;冲的这么一个过程。虽然由于信息查和认知差没有吃到最早拿到信息那波的利润&#xff0c;但是通过分析也跟着喝了一点汤…

网页源代码检查时隐藏 WebSocket 的后端地址

背景 近期在自研如何通过 OpenAI 实现 与ChatGPT 官网一样的聊天对话效果。 用到了 html5websocketpython 三项技术 , 于是用一天时间自学了一下这方面技术。 当实现了功能之后&#xff0c;就得考虑安全问题&#xff1a; 在用 html5 实现与 websocket 通讯时&#xff0c;如何保…

管理后台项目-05-SKU列表-上下架-详情抽屉效果-深度选择器

目录 1-SKU列表 2-SKU上下架 3-SKU详情 1-SKU列表 当用户点击Sku管理&#xff0c;组件挂载的时候&#xff0c;我们需要获取sku列表信息&#xff1b;但是获取列表方法在分页列表改变页码和每页显示大小的时候也需要触发&#xff0c;我们封装为一个方法。 //sku列表的接口 /adm…

Elasticsearch聚合、自动补全 | 黑马旅游

一、数据聚合 1、聚合的分类 聚合&#xff08;aggregations&#xff09;可以实现对文档数据的统计、分析、运算。 聚合常见有三类&#xff1a; 桶聚合 Bucket&#xff1a;对文档数据分组&#xff0c;并统计每组数量 TermAggregation&#xff1a;按照文档字段值分组&#xf…

中国电子学会2023年03月青少年软件编程Scratch图形化等级考试试卷二级真题(含答案)

中国电子学会2023年03月青少年软件编程Scratch图形化等级考试试卷二级 1.小猫的程序如图所示&#xff0c;积木块的颜色与球的颜色一致。点击绿旗执行程序后&#xff0c;下列说法正确的是&#xff1f;&#xff08;C&#xff09;&#xff08;2分&#xff09; A.小猫一直在左右移…

JDBC详解(二):获取数据库连接(超详解)

JDBC详解&#xff08;二&#xff09;&#xff1a;获取数据库连接 前言一、要素一&#xff1a;Driver接口实现类1、Driver接口介绍2、加载与注册JDBC驱动 二、要素二&#xff1a;URL三、要素三&#xff1a;用户名和密码四、数据库连接方式举例4.1 连接方式一4.2 连接方式二4.3 连…

15天学习MySQL计划-数据库引擎(进阶篇)第六天

15天学习MySQL计划-数据库引擎&#xff08;进阶篇&#xff09;第六天 1.数据库引擎 1.MySQL体系结构 连接层服务层引擎层存储层 2.存储引擎 存储引擎简介 ​ 1.概述 ​ 存储引擎就是存储数据&#xff0c;建立索引&#xff0c;更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基…

android ANativeWindow surface显示

前言 最近做车机camera 倒车影像问题&#xff0c;需要通过c调用camera&#xff0c;并显示在android ui界面之上。 最终效果图 代码实现 Android.bp cc_binary {name: "stest",vendor: true,srcs: ["main.cpp"],shared_libs: ["libcutils",&q…