二分查找法就是实现在一组有序的数字数组集合中最快找到指定元素的下标 思路 ①先找到中间的下标middle = (leftIndex + RightIndex) /2 ,然后让中间的下标值和FindVal比较a:如果arr[middle] > FindVal,那么就向LeftIndex~(midlle - 1)区间找b:如果arr[middle] < FindVal,那么就向middle + 1 ~RightIndex区间找c:如果arr[middle] == FindVal,那么直接返回②从①

二分查找 func main() { arr := []int{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6} fmt.Println(BinarySearch(arr, 5)) } func BinarySearch(s []int, k int) int { lo, hi := 0, len(s)-1 for lo <= hi { m := (lo + hi) >> 1 if s[m] < k { lo = m + 1 } else if s[m] > k { hi = m -

在很多有关数据结构和算法的书籍或文章中,作者往往是介绍完了什么是树后就直入主题的谈什么是二叉树balabala的.但我今天决定不按这个套路来.我个人觉得,一个东西或者说一种技术存在总该有一定的道理,不是能解决某个问题,就是能改善解决某个问题的效率.如果能够先了解到存在的问题以及已存在的解决办法的不足,那么学习新的知识就更容易接受,也更容易理解. 万幸的是,二叉树的讲解是可以按照上述顺序来进行的.那么,今天在我们讨论二叉树之前,我们先来讨论一种情形.一种操作:假设现在有一个数组,数组中的数据按照某

文章首发于 阅读更友好的GitBook. 2-3-4树和普通红黑树 某些教程不区分普通红黑树和左倾红黑树的区别,直接将左倾红黑树拿来教学,并且称其为红黑树,因为左倾红黑树与普通的红黑树相比,实现起来较为简单,容易教学.在这里,我们区分开左倾红黑树和普通红黑树. 红黑树是一种近似平衡的二叉查找树,从2-3树或2-3-4树衍生而来.通过对二叉树节点进行染色,染色为红或黑节点,来模仿2-3树或2-3-4树的3节点和4节点,从而让树的高度减小.2-3-4树对照实现的红黑树是普通的红黑树,而2-3树对照实

二叉查找树 二叉查找树,又叫二叉排序树,二叉搜索树,是一种有特定规则的二叉树,定义如下: 它是一颗二叉树,或者是空树. 左子树所有节点的值都小于它的根节点,右子树所有节点的值都大于它的根节点. 左右子树也是一颗二叉查找树. 二叉查找树的特点是,一直往左儿子往下找左儿子,可以找到最小的元素,一直往右儿子找右儿子,可以找到最大的元素. 看起来,我们可以用它来实现元素排序,可是我们却使用了二叉堆来实现了堆排序,因为二叉查找树不保证是一个平衡的二叉树,最坏情况下二叉查找树会退化成一个链表,也就是所有节点

某些教程不区分普通红黑树和左倾红黑树的区别,直接将左倾红黑树拿来教学,并且称其为红黑树,因为左倾红黑树与普通的红黑树相比,实现起来较为简单,容易教学.在这里,我们区分开左倾红黑树和普通红黑树. 红黑树是一种近似平衡的二叉查找树,从2-3树或2-3-4树衍生而来.通过对二叉树节点进行染色,染色为红或黑节点,来模仿2-3树或2-3-4树的3节点和4节点,从而让树的高度减小.2-3-4树对照实现的红黑树是普通的红黑树,而2-3树对照实现的红黑树是一种变种,称为左倾红黑树,其更容易实现. 使用平衡树数据

第一种:顺序查找法 中心思想:和数组中的值逐个比对! /* * 参数说明: * array:传入数组 * findVal:传入需要查找的数 */ function Orderseach(array,findVal){ var temp = false; //控制开关 for(var i =0;i<array.length;i++){ if(array[i] == findVal){ //逐个匹配是否相等 temp = true; //如果找到,temp设置为true; return i; //返

二分查找又称折半查找,它是一种效率较高的查找方法. 折半查找的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列,查找过程中采用跳跃式方式查找,即先以有序数列的中点位置为比较对象,如果要找的元素值小 于该中点元素,则将待查序列缩小为左半部分,否则为右半部分.通过一次比较,将查找区间缩小一半. 折半查找是一种高效的查找方法.它可以明显减少比较次数,提高查找效率.但是,折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序. 折半查找法的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删

二分法的基本思路是对一个有序序列(递增递减都可以)查找时,测试一个中间下标处的值,若值比期待值小,则在更大的一侧进行查找(反之亦然),查找时再次二分.这比顺序访问要少很多访问量,效率很高. 设:low,hight,mid均为整型.以在一个降序arr[5]={5,4,2,1,0}中查找k=4时的下标为例,取low=0,hight=4,则mid=low+(hight-low)/2=2(若无溢出可直接相加取半),此时arr[mid]=2小于k,这时需要向值更大的一侧(左侧)查找,所以low不变,hig

/** * 二分查找 * @param a * @param n * @param value * @return * @date 2016-10-8 * @author shaobn */ public static int binaryFind(int[] a,int n,int value){ int lowNum = 0; int highNum = n-1; while(lowNum<=highNum){ int midNum = (lowNum+highNum)/2; if(a[mi

最新IP地址数据库  来自 qqzeng.com 利用二分逼近法(bisection method) ,每秒300多万, 比较高效! 原来的顺序查找算法 效率比较低 readonly string ipBinaryFilePath = "qqzengipdb.dat"; readonly byte[] dataBuffer, indexBuffer; ]; readonly int dataLength; public IpLocation() { try { FileInfo fil

折半搜索,也称二分查找算法.二分搜索,是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法. A 搜素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,则搜素过程结束: B 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. C 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. 时间复杂度折半搜索每次把搜索区域减少一半,时间复杂度为. (n代表集合中元素的个数)空间复杂度 /// <summary>

二分查找:在一段数字内,找到中间值,判断要找的值和中间值大小的比较.如果中间值大一些,则在中间值的左侧区域继续按照上述方式查找.如果中间值小一些,则在中间值的右侧区域继续按照上述方式查找.直到找到我们希望的数字. def search_data(data,data_find): # 中间值的索引号的定义:数组长度/2 mid = int(len(data)/2) # 判断从1开始的数字数组内查找 if data[mid] >= 1: # 如果我们要找的值(data_find)比中间值(data[

PHP实现文本快速查找 - 二分查找法 起因 先说说事情的起因,最近在分析数据时经常遇到一种场景,代码需要频繁的读某一张数据库的表,比如根据地区ID获取地区名称.根据网站分类ID获取分类名称.根据关键词ID获取关键词等.虽然以上需求都可以在原始建表时,通过冗余数据来解决.但仍有部分业务存的只是关联表的ID,数据分析时需要频繁的查表. 所读的表存在共同的特点 数据几乎不会变更 数据量适中,从一万到100多万,如果全加载到内存也不太合适. 纠结的地方 在做数据分析时,需要十分频繁的读这些表,每秒有可

最近做笔试题有这么一个关于二分查找的例子. 给一个有序数组,和一个查找目标,用二分查找找出目标所在index,如果不存在,则返回-1-(其应该出现的位置),比如在0,6,9,15,18中找15,返回3:找10.则返回-4(-1-3) 实现如下: public class Sulution1 { public static void main(String[] args) { System.out.println(findBySep(2, new int[]{0,2,4,6,9})); } pub

给数组赋值:通过fill方法. 对数组排序:通过sort方法,按升序.比较数组:通过equals方法比较数组中元素值是否相等.查找数组元素:通过binarySearch方法能对排序好的数组进行二分查找法操作. 使用如下: int[] array = new int[5]; //填充数组 Arrays.fill(array, 5); System.out.println("填充数组:Arrays.fill(array, 5):"); test.output(array); //将数组的第

约12年年底的时候,接触了python不到半年的样子,入门是直接实现GUI测试case的.今天面试地平线机器人,发现忘得差不多了- -. 当时的问题是这样的 写一个二分查找是实现,我好像不记得二分查找是个啥- -面试官很nice的解释了一遍.当时的写法是这样的. #!/bin/usr/env python inputArr=[1,2,3,4,4,5,5,5,6,6,6,7,77,77] destStr=sys.argv[1] if inputArr.find(destStr) == -1: pr

基本问题:使用二分查找的方式,对数组内的值进行匹配,如果成功,返回其下标,否则返回 -1.请使用递归和非递归两种方法说明. 非递归代码如下: #include <stdio.h> int binsearch(int arr[], int len, int src) { ,l = , r = len-; idx = (l + r)/; while(src != arr[idx]) { if(src < arr[idx]) { r = idx - ; } else { l = idx + ;

基础题之一,是混迹于各种难题的基础,有时会在小公司的大题见到,但更多的是见于选择题... 题意:在一个有序数列中,要插入数target,找出插入的位置. 楼主在这里更新了<二分查找综述>第一题的解法,比较类似,当然是今天临时写的. 知道了这题就完成了leetcode 4的第二重二分的写法了吧,楼主懒... class Solution { public: int searchInsert(vector<int>& nums, int target) { , r = nums

可怕的同时考数值溢出和二分的酱油题之一,常在各种小公司的笔试中充当大题来给你好看... 题意很简单,在<二分查找综述>中有描述. 重点:使用简单粗暴的long long来避免溢出,二分均方根的答案来得到准确解. 当然这里的溢出不止是相乘的溢出,还有第六行那段代码的溢出,每次都会有几个解决问题的斗士牺牲在这里... class Solution { public: int mySqrt(int x) { , b = x; while(a <= b ){ ; if(mid * mid ==