二分查找的简单理解

详细描述

二分查找的搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。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。

二分查找详细的执行步骤如下：

1. 在有序表中，取中间记录作为比较对象；
2. 若给定值与中间记录的关键字相等，则查找成功；
3. 若给定值小于中间记录的关键字，则在中间记录的左半区继续查找；
4. 若给定值大于中间记录的关键字，则在中间记录的右半区继续查找；
5. 不断重复步骤 1~4，直到查找成功，或所有查找区域无记录，查找失败为止。

算法图解

问题解疑

二分查找算法有哪些局限性？

二分查找算法需要按照下标随机访问。所以更适合数组结构，而不适合链表结构，数组按照下标随机访问数据的时间复杂度是 O(1)，而链表随机访问的时间复杂度是 O(n)。

二分查找针对的是有序数。二分查找只能用在插入、删除操作不频繁，一次排序多次查找的场景中，针对动态变化的数据集合，二分查找将不再适用。

数据量太小不适合二分查找。在一个大小为 10 的数组中查找一个元素，不管用二分查找还是顺序遍历，查找速度都差不多，只有数据量比较大的时候，二分查找的优势才会比较明显。

数据量太大也不适合二分查找。二分查找是作用在数组这种数据结构之上的，太大的数据用数组存储比较吃力，也就不能用二分查找了。

二分查找算法有哪些变形？

• 查找第一个值等于给定值的元素
• 查找最后一个值等于给定值的元素
• 查找第一个大于等于给定值的元素
• 查找最后一个小于等于给定值的元素

代码实现

查找接口

	package cn.fatedeity.algorithm.search;
	public interface Search {
	int search(int[] numbers, int target);
	}

二分查找类

	package cn.fatedeity.algorithm.search;
	/**
	* 二分查找类
	*/
	public class BinarySearch implements Search {
	private int search(int[] numbers, int target, int left, int right) {
	if (left > right) {
	return -1;
	} else if (left == right) {
	if (numbers[left] == target) {
	return left;
	} else {
	return -1;
	}
	}
	if (target < numbers[left] || target > numbers[right]) {
	return -1;
	}
	int mid = (left + right) >> 1;
	if (numbers[mid] > target) {
	return this.search(numbers, target, left, mid - 1);
	} else if (numbers[mid] < target) {
	return this.search(numbers, target, mid + 1, right);
	} else {
	return mid;
	}
	}
	@Override
	public int search(int[] numbers, int target) {
	return this.search(numbers, target, 0, numbers.length - 1);
	}
	}

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标签：二分,search,target,int,理解,查找,numbers
来源： https://www.cnblogs.com/wl-blog/p/16449053.html