在写binary search时对于mid的计算我最开始使用的是

mid = (low + high)/2;

后来看到在很多的实现为

mid = low + (high - low)/2;

想了一下两种实现貌似没什么差别啊,后来无意看到g9博客上的一篇文章,备份一下:

http://blog.csdn.net/g9yuayon/article/details/772382

是Joshua Bloch(Effective Java的作者)在google blog上发的帖子。在说这个帖子之前,不得不强力重复Joshua Bloch的推荐:如果你还没有读过Programming Pearls (中文版叫《编程珠玑》)这本书,现在就去读吧。如果你只读了一遍,现在就去再读一遍吧。

还是说回Joshua的文章。当初Programming Pearls的作者Jon Bentley到CMU做讲座。他叫在场的计算机系博士生们写出binary search的算法,然后当场分析了其中一份。当然,那份算法以及绝大部分人写的算法都错了。Jon Bentley在Programming Pearls里也提到,虽然1946年就有人发表binary search,但直到1962第一个正确运行的算法才写出来。这个小故事的关键教训就是写程序时要仔细考虑算法的不变量(invariant)。如果我记 得没错,Programming Pearls第4章讲解了怎么证明binary search的正确性。当然,每本离散数学的教科书都会教我们列出pre-condition, invariant, 和post-condition,证明循环开始前pre-condition成立,循环中invariant始终成立,而循环结束后post- condition被满足,而几乎每本教科书(至少我看过的)都会用binary search作例子。所以有兴趣的自己去看吧,俺就不罗嗦了。

JDK里的binary search代码是这样实现的(Joshua Bloch本人写的)

1:     public static int binarySearch(int[] a, int key) {
2: int low = 0;
3: int high = a.length - 1;
4:
5: while (low <= high) {
6: int mid = (low + high) / 2;
7: int midVal = a[mid];
8:
9: if (midVal < key)
10: low = mid + 1;
11: else if (midVal > key)
12: high = mid - 1;
13: else
14: return mid; // key found
15: }
16: return -(low + 1); // key not found.
17: }

错误就在第6行:
6:             int mid = (low + high) / 2;
这行的问题是当low和high的和超过2^31-1, 也就是Java里最大整数值时,整数溢出就发生了,而mid就变成负数了, 于是JVM就抓狂了,于是ArrayIndexOutOfBoundsException就发生了。

当一个数组包含多过2^30元素时,这个错误就会被发现。那么大的数组在80年代
Programming Pearls第一版写就的时候难以想象,但在现在却很常见。所以说,尽管1962年正确的binary
search问世,现实却是直到现在流行系统里的binary search还有错。

解决的办法不难。把第6行改写成

6:             int mid = low + ((high - low) / 2);

或者
6:             int mid = (low + high) >>> 1;

C和C++里没有这个">>>",我们可以这样做:

6:            int mid = ((unsigned) (low + high)) >> 1。

那现在binary search就完全正确了么?我们还是不知道。我们得到的深刻教训是,仅仅证明一个程序正确是不够的。我们必须仔细测试。高德纳在写给Peter van Emde Boas的信里说,“上面那段程序可能有错。我只证明了它是正确的,但还没有测过”。人们往往用这段话来彰显高德纳的一丝不苟和学究气,谁知道这句话背后是高德纳深刻的洞察力。人们常说“理论上讲实践和理论没有差别。实践上讲,两者确有差别”,可为旁证。

binary search的这个错误同样会出现在其它“分而治之”的算法里,比如说mergesort。如果你有类似的算法代码,赶快修改吧。Joshua说,他从中学到的教训是谦卑:哪怕一个简单的程序都很难写对,而整个社会却运行在庞大而复杂的代码上面。

最后的总结很有意思:我们程序员需要各种帮助,别无它法。仔细设计很好。测试很好。形式化方法
很好(不过我还是觉得有教授研究用形式化电子商务需求(比如用范畴论),纯粹无事找事)。代码评审很好,静态分析很好。但他们并不能帮我们彻底消除代码错
误--他们将永远存在。我们半个世纪以来竭尽全力都不能消除一个程序错误。我们必须小心翼翼,防御性地编程,并且保持警醒。

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