binary_search
C++ 二分法查找
二分法查找1、二分查找(Binary Search)二分查找又称折半查找，它是一种效率较高的查找方法。
二分查找要求：线性表是有序表，即表中结点按关键字有序，并且要用向量作为表的存储结构。
不妨设有序表是递增有序的。
2、二分查找的基本思想二分查找的基本思想是：（设R[low..high]是当前的查找区间）（1）首先确定该区间的中点位置：（2）然后将待查的K值与R[mid].key比较：若相等，则查找成功并返回此位置，否则须确定新的查找区间，继续二分查找，具体方法如下：①若R[mid].key>K，则由表的有序性可知R[mid..n].keys均大于K，因此若表中存在关键字等于K的结点，则该结点必定是在位置mid左边的子表R[1..mid-1]中，故新的查找区间是左子表R[1..mid-1]。
②类似地，若R[mid].key<K，则要查找的K必在mid的右子表R[mid+1..n]中，即新的查找区间是右子表R[mid+1..n]。
下一次查找是针对新的查找区间进行的。
因此，从初始的查找区间R[1..n]开始，每经过一次与当前查找区间的中点位置上的结点关键字的比较，就可确定查找是否成功，不成功则当前的查找区间就缩小一半。
这一过程重复直至找到关键字为K的结点，或者直至当前的查找区间为空(即查找失败)时为止。
3、二分查找算法int BinSearch(SeqList R，KeyType K){ //在有序表R[1..n]中进行二分查找，成功时返回结点的位置，失败时返回零int low=1，high=n，mid；//置当前查找区间上、下界的初值while(low<=high){ //当前查找区间R[low..high]非空mid=(low+high)/2；if(R[mid].key==K) return mid；//查找成功返回if(R[mid].kdy>K)high=mid-1; //继续在R[low..mid-1]中查找elselow=mid+1；//继续在R[mid+1..high]中查找}return 0；//当low>high时表示查找区间为空，查找失败} //BinSeareh二分查找算法亦很容易给出其递归程序【参见练习】4、二分查找算法的执行过程设算法的输入实例中有序的关键字序列为(05，13，19，21，37，56，64，75，80，88，92)要查找的关键字K分别是21和85。
imagesearch原理
imagesearch原理全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Image Search 是一种图像搜索引擎，它允许用户通过图像来搜索相关信息。
它的原理是利用计算机视觉和机器学习技术，通过对图像的特征进行提取和比较，来实现图像之间的相似度匹配。
我们需要了解图像搜索的一般流程。
当用户上传一张图片进行搜索时，系统会先对上传的图像进行分析和处理，提取图像的特征信息。
然后，系统会将这些特征信息与已建立的图像数据库中的图像特征进行比对，从而找到与输入图像最相似的图像结果。
系统会将搜索结果返回给用户，让用户了解与输入图像相关的信息。
在图像搜索中，特征提取是一个至关重要的步骤。
通常，特征提取可以通过特征描述符来实现。
特征描述符是一种数学表达，通过描述图像的局部特征点（如角点、边缘点等）的分布和特性，来表示图像的变化情况。
常见的特征描述符包括SIFT、SURF、ORB 等。
在特征提取的过程中，常用的方法是通过一个叫做特征检测器的算法来检测图像中的关键点。
这些关键点可以代表图像的重要结构和特征。
然后，再对这些关键点周围的图像区域进行特征描述符的计算，得到图像的描述符。
接着，将提取的特征信息与图像数据库中的特征信息进行比对，常用的方法是计算特征之间的距离。
在这里，采用的通常是欧氏距离或余弦相似度等度量指标。
当输入图像的特征与数据库中的某一图像的特征距离最近时，就认为这两个图像是相似的。
除了特征提取和比对之外，图像搜索还涉及到图像数据库的构建和管理。
图像数据库中的图像特征需要经过索引的管理，方便高效的检索和匹配。
为了提高搜索效率和准确性，还需要采用一些优化算法，如基于局部敏感哈希（LSH）的算法。
除了上述提到的基本原理外，图像搜索还可以结合其他信息，如文本信息、标签信息等来提高搜索结果的质量。
有些图像搜索引擎会通过结合图片的文本描述信息，来提高图像搜索的准确性和相关性。
第二篇示例：图像搜索是一种通过比较数据库中的图像和输入图像来寻找相似图像的技术。
binarysearch的返回值
binarysearch的返回值二分查找是一种非常高效的查找算法，可以在有序数列中迅速定位目标值，因此被广泛应用于各种领域。
在实现二分查找时，函数的返回值是我们需要重点关注的部分。
本文将围绕“binarysearch的返回值”展开讨论。
1. binarysearch的返回值在C++标准库中，二分查找算法的函数名为“binary_search”，其定义如下：```template <class ForwardIterator, class T>bool binary_search (ForwardIterator first, ForwardIterator last, const T& val);```其中，前两个参数分别表示需要查找的有序序列的指针范围，最后一个参数表示需要查找的目标元素。
函数返回一个bool值，如果目标元素在有序序列中存在，则返回true，否则返回false。
2. 返回值的含义在二分查找中，函数的返回值实际上表示了目标元素在有序序列中的存在性。
如果目标元素存在，则返回true，否则返回false。
因此，我们可以根据返回值判断目标元素是否存在，从而采取不同的后续操作。
3. 应用场景在实际应用中，二分查找算法常常与其他算法一起使用。
例如，在查找有序序列中的某个元素时，可以先使用二分查找定位元素的位置，再根据位置进行其他操作。
在查找最大值和最小值时，也可以结合二分查找算法和二叉搜索树等数据结构。
4. 代码示例下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用二分查找算法在一个有序数组中查找目标元素：```#include <iostream>#include <algorithm>using namespace std;int main(){int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 3;bool exist = binary_search(arr, arr + n, target);if (exist)cout << "Target exists in array" << endl;elsecout << "Target does not exist in array" << endl;return 0;}```在上述代码中，使用了C++标准库中的“algorithm”头文件，调用了其中的binary_search函数。
binarysearch使用方法
binarysearch使用方法Binary search是一种常见的查找算法，它能够在有序的数据集合中快速定位目标元素的位置。
本文将一步一步地介绍binary search的使用方法，帮助读者理解和掌握该算法。
第一步：了解binary search的原理首先，我们需要了解binary search的原理。
Binary search的基本思想是将有序集合分成两部分，然后判断目标元素位于哪个子集合中，再递归地在子集合中继续进行查找，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
具体地说，如果要在一个已经按升序排列的数组中查找目标元素，那么可以选择数组的中间元素进行比较。
如果目标元素等于中间元素，则直接返回中间元素的位置；如果目标元素小于中间元素，则继续在前半部分子数组中查找；如果目标元素大于中间元素，则继续在后半部分子数组中查找。
通过每次将数组分成两部分，并根据目标元素与中间元素的比较结果确定下一步的查找方向，就可以快速定位目标元素。
第二步：实现binary search算法了解binary search的原理之后，我们需要实现该算法。
下面是一个基于递归的二分查找算法的示例代码（使用Python语言）：def binary_search(arr, target):low = 0high = len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:low = mid + 1else:high = mid - 1return -1这段代码中，`binary_search`函数接受两个参数：一个有序的数组`arr`和目标元素`target`。
函数中的`low`和`high`分别表示当前子数组的起始和结束位置。
算法使用一个`while`循环来不断调整子数组的范围，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分查找算法英语
Binary Search AlgorithmBinary search is an efficient search algorithm that finds the position of a target value within a sorted array. It repeatedly divides the search interval in half until the value is found or the interval is empty.Here's how the binary search algorithm works:Start with the middle element of the array.If the middle element is the target value, return its position.If the middle element is greater than the target value, search in the left half of the array.If the middle element is less than the target value, search in the right half of the array. Repeat steps 1-4 until the target value is found or the search interval becomes empty.The time complexity of binary search is O(log n) on average, where n is the size of the array. This makes it a very efficient search algorithm for large sorted arrays.二分查找算法二分查找是一种高效的搜索算法，用于在已排序的数组中查找目标值的位置。
二分法的英文缩写
二分法的英文缩写The binary search algorithm, often abbreviated as "BS" or "BiS", is a fundamental concept in computer science and mathematics. It is a powerful technique used to efficiently locate a target value within a sorted array or list. The binary search algorithm works by repeatedly dividing the search interval in half until the target value is found or the interval is empty. This article will explore the binary search algorithm in detail, discussing its principles, implementation, and applications.At its core, the binary search algorithm operates on the principle of divide and conquer. It starts by examining the middle element of the array. If the middle element is the target value, the search is complete. If the target value is less than the middle element, the search continues on the lower half of the array. Similarly, if the target value is greater than the middle element, the search proceeds on the upper half of the array. This process is repeated recursively until the target value is found or the search interval is empty.One of the key advantages of the binary search algorithm is its efficiency. Unlike linear search algorithms, which examine each element in the array sequentially, binary search operates in logarithmic time complexity. This means that as the size of the array increases, the time taken to search for a target value grows much slower compared to linear search algorithms. In practical terms, this makes binary search particularly well-suited for large datasets where performance is crucial.To implement the binary search algorithm, several steps are involved. First, the array must be sorted in ascending order to ensure that the algorithm functions correctly. Then, the algorithm calculates the middle index of the search interval and compares the middle element to the target value. Based on this comparison, the algorithm determines whether to continue the search on the lower or upper half of the array. This process is repeated until the target value is found or the search interval is empty.Despite its efficiency and elegance, the binary search algorithm does have some limitations. Perhaps the most significant limitation is its requirement for a sorted array. If the array is unsorted, the binary search algorithm will not produce correct results.Additionally, the binary search algorithm may not be suitable for certain types of data structures, such as linked lists, where random access is not efficient.In terms of applications, the binary search algorithm is widely used in various fields of computer science and engineering. It is commonly employed in search and retrieval systems, where fast and efficient searching of large datasets is essential. Additionally, the binary search algorithm serves as a building block for more complex algorithms and data structures, such as binary search trees and balanced trees.In conclusion, the binary search algorithm is a fundamental concept in computer science, offering a powerful and efficient method for locating target values in sorted arrays. By leveraging the divide and conquer strategy, the binary search algorithm achieves logarithmic time complexity, making it well-suited for large datasets. While it has certain limitations, such as the requirement for a sorted array, the binary search algorithm remains a valuable tool in the arsenal of programmers and engineers.。
chapter4 数据集合上的搜(Searching)算法 94页
L j { k i : 1 i jak l n k i k j d fa o l i l r s lt u h k l c k j } a
即kl是所有的先于ki输入并小于kj的值。
则从根到y（y->key=kj）的路径上，结点的关键字集合恰为 Gj∪Lj，且d(kj,T)=|Gj|+|Lj|。
2
4.1 动态数据集(Dynamic Set)与抽象 数据类型(ADT)
静态数据集（Static Set）中的数据是固定不变的。 动态数据集（Dynamic Set）则是由不断变动的同类型数据元 素组成的数据集合。
动态数据集（Dynamic Set）可以表示为一个数据元素的数组：
class DynamicSet { int setSize; Object[arraySize] elements; ...
}
更为灵活的存储形式是利用指针和链表（例如线性链表和树 结构），这种存储形式在搜索算法中经常用到。
4
搜索问题：在集合中检索出其关键字域的值等于给定值的数 据元素。
已知：动态数据集类型DynamicSet的一个实例set和值x。 求：集合set中一个元素Object element，使element.key = x。
4.2.3 插入与删除操作
动态数据集上的Insert(S,x)、Delete(S,x)操作与查询操作不同， 它们会引起二叉搜索树本身的变化。 插入操作算法Tree_Insert
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Fig.4.3表示把新的数据项14（关键字值为14）作为新结点插 入到二叉搜索树的过程。
13
从二叉搜索树中删除一个结点的算法比较复杂，假定待删除 结点指针z不为NULL，有三种情形：
关于二分查找函数binary_search的结构体struct运用
关于⼆分查找函数binary_search的结构体struct运⽤在做⼀道题⽬的时候，需要在结构体容器中查找是否存在满⾜等于某个值的结构体中其中的⼀个元素的结构体在这个容器中。
（有点绕⼝）但苦于元素是结构体的时候⼀筹莫展，由⽼师启发尝试重载运算符，从⽽实现了可以⽤于结构体的⼆分查找函数的运⽤。
⼀、⼆分查找binary_search基本⽤法 头⽂件是#include <algorithm>（当然还是⼒推万能头⽂件#include <bits/stdc++.h>！！（逃 其实现的是以复杂度为O(logN)判断数组或容器内是否有需要查找的元素。
返回值类型为bool型（查找到为1，否则为0）。
最简单的（⾮结构体）形式例如： 数组中：binary_search(a, a+n, value); //判断数组a在0到n的范围内是否有value 容器中：binary_search(a.begin(), a.end(), value) //判断整个容器a中是否有value⼆、binary_search结合struct的⽤法 譬如我们给出以下的结构体nodestruct node{ int num; int cnt; bool operator<(const node& b)const { return this->num < b.num; }}; 我们现在再定义⼀个容器，就拿最简单的vector的举例：vector<node> q; 再⼀个个插⼊元素后（略去不表），我们可以通过以下⽅式判断结构体node中是否有num相同的元素：cin>>a; //a是我们需要在结构体容器中查找是否有元素的num==a的anode temp; //建⽴⼀个暂时的temp变量temp.num = a;t = 0; //这⼀步可以随意赋值（按题⽬要求来），我们任务仅仅是判断容器中有元素的num等于abinary_search(q.begin(),q.end(),temp);//核⼼代码，第⼀个是容器的⾸迭代器，第⼆个是容器尾迭代器，第三个是含有我们⽬标num==a的temp。
稀疏编码与变分自编码器的融合方法探索
稀疏编码与变分自编码器的融合方法探索近年来，深度学习在人工智能领域取得了巨大的突破。
稀疏编码和变分自编码器是深度学习中常用的两种方法，它们分别在特征提取和生成模型中具有重要的作用。
本文将探讨如何将稀疏编码与变分自编码器相结合，以提高模型的性能和泛化能力。
稀疏编码是一种特征提取方法，它通过对输入数据进行稀疏表示，从而提取出数据的重要特征。
稀疏编码的核心思想是寻找一个稀疏的表示矩阵，使得输入数据能够被稀疏表示。
在稀疏编码中，通常会使用L1正则化来促使稀疏性，即通过最小化稀疏表示的L1范数来实现。
然而，传统的稀疏编码方法存在一些问题。
首先，传统的稀疏编码方法只考虑了输入数据的稀疏性，而没有考虑到数据的分布情况。
其次，传统的稀疏编码方法是无监督的，它只能提取出数据的无标签特征，而无法利用标签信息提取有监督的特征。
为了解决这些问题，研究者们提出了变分自编码器。
变分自编码器是一种生成模型，它通过学习数据的分布情况，从而能够生成新的样本。
变分自编码器的核心思想是通过编码器将输入数据映射到潜在空间中的隐变量，然后通过解码器将隐变量映射回输入空间，从而重构输入数据。
通过最小化重构误差，变分自编码器能够学习到数据的分布情况，并生成新的样本。
然而，变分自编码器也存在一些问题。
首先，变分自编码器在生成样本时存在模糊性，即生成的样本可能不够清晰。
其次，变分自编码器在学习数据分布时，往往会受到噪声的干扰，导致学习到的分布不准确。
为了克服这些问题，研究者们开始探索将稀疏编码与变分自编码器相结合的方法。
他们发现，通过在变分自编码器中引入稀疏编码的思想，可以提高模型的性能和泛化能力。
具体而言，他们在变分自编码器的编码器中引入了稀疏性约束，使得编码器能够学习到更加稀疏的表示。
同时，他们在解码器中引入了重构误差的L1正则化，以促使解码器生成更加清晰的样本。
通过将稀疏编码与变分自编码器相结合，研究者们取得了一些令人瞩目的成果。
他们发现，这种融合方法不仅能够提高模型的性能和泛化能力，还能够生成更加清晰和准确的样本。
18个查找函数 -回复
18个查找函数-回复查找函数在计算机编程中是非常重要的工具，它们可以帮助我们在大量的数据中快速准确地找到所需的信息。
无论是对于数据分析、软件开发还是数据库管理，查找函数都是必不可少的。
本文将介绍18个常见的查找函数，并详细解释它们的功能和使用方法。
1. 线性查找（Linear Search）线性查找是最简单的一种查找方法，它从数据结构的一端开始逐个比较数据元素，直到找到目标元素或查找完整个数据结构。
如果数据结构是有序的，则可以使用二分查找等更高效的方法。
2. 二分查找（Binary Search）二分查找是一种针对有序数据结构的查找方法，它通过将待查找元素与数据中间位置的元素进行比较，从而将查找范围逐渐缩小一半，直到找到目标元素或确定不存在。
3. 插值查找（Interpolation Search）插值查找是一种改进的查找方法，它基于二分查找的思想，但是在选择比较元素时更加接近目标元素的位置。
这种方法适用于数据分布均匀的情况下，查找效率较高。
4. 哈希查找（Hash Search）哈希查找是一种基于哈希表实现的查找方法，它将关键字直接映射到哈希表的槽位上，从而能够在常数时间内快速定位目标元素。
这种方法适用于需要快速查找的场景。
5. 二叉查找树（Binary Search Tree）二叉查找树是一种经典的数据结构，它通过比较节点的值将数据分为左子树和右子树，并保持左子树节点的值小于根节点，右子树节点的值大于根节点。
在二叉查找树中进行查找操作时，可以根据节点值的大小关系选择下一步的查找方向。
6. 平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree）平衡二叉查找树是在二叉查找树的基础上进行了平衡操作，以保持树的高度平衡，提高了查找的效率。
常见的平衡二叉查找树有红黑树和AVL树。
7. B树（B-Tree）B树是一种多路平衡查找树，它可以在每个节点中存储多个关键字和子节点，从而减少磁盘访问次数，提高查找效率。
第五讲 RFID系统的数据完整性
射频识别技术第五讲RFID系统数据完整性5.0 前言RFID系统是一个开放的无线系统，外界的各种干扰容易使数据传输产生错误，同时数据也容易被外界窃取，因此需要有相应的措施，使数据保持完整性和安全性。
本章内容5.1 差错控制5.2 数据传输中的防碰撞问题5.3 RFID中数据完整性的实施策略5.4 小结数据传输的完整性存在哪些问题？RFID系统中，数据传输的完整性存在两个方面问题：1、外界的各种干扰可能使数据传输产生错误；2、多个应答器同时占用信道使发送数据产生碰撞。
运用数据检验（差错检测）和防碰撞算法可分别解决这两个问题。
本章内容5.1 差错控制5.2 数据传输中的防碰撞问题5.3 RFID中数据完整性的实施策略5.4 小结差错控制是一种保证接收数据完整、准确的方法。
在数字通信中，差错控制利用编码方法对传输中产生的差错进行控制，以提高数字消息传输的准确性。
1.差错分类（1）随机错误（2）突发错误2.差错的衡量指标误码率（Bit Error Ratio，BER）是衡量在规定时间内数据传输精确性的指标。
3.差错控制的基本方式差错控制编码可以分为检错码和纠错码。
检错码能自动发现差错的编码；纠错码不仅能发现差错，而且能自动纠正差错的编码。
（1）反馈纠错（ARQ）（2）前向纠错（FEC）（3）混合纠错检错重发中，在发送端加入少量的监督码元，在接收端根据编码规则对收到的信号进行检查，当发现有错码是，即向发送端发出询问信号，要求重发。
发送端收到询问信号后，立即重发，直到信息正确接收为止。
混合纠错是ARQ和FEC的结合，设计思想是对出现的错误尽量纠正，纠正不了则通过重发来消除差错。
4.误码控制的基本原理（块码原理）为了使信源代码具有检错和纠错的能力，应当按照一定的规则在信源编码的基础上增加一些冗余码元(又称为监督码元)，使这些冗余码元与被传送信息码元之间建立一定的关系。
在收信端，根据信息码元与监督码元的特定关系，可以实现检错或纠错。
三个猜数字游戏代码（Python）
三个猜数字游戏代码（Python）def binary_search(list,item):low = 0high = len(list)-1while low <= high:mid = (low + high)//2guess = list[mid]if guess == item:return midif guess > item:high = mid - 1else:low = mid + 1return Nonemy_list = [1,3,5,7,9]print(binary_search(my_list,3))print(binary_search(my_list,-1))#################猜年龄#################import randomage = random.randint(1, 10)for guess in range(1, 6): # 设置次数choice = int(input()) # 输⼊玩家猜测的年龄if choice < age: # 判读玩家输⼊的年龄是否等于正确的年龄print('⼩埋的提⽰：你猜⼩了（；´д｀）ゞ。
')elif choice > age:print('⼩埋的提⽰：乃猜⼤了惹(＞﹏＜)～～')else:print('猜了' + str(guess) + '次，你就猜对惹～hiu(^_^A;)～～～')break# 判断猜测次数if choice == age:print('搜噶～那么⼩埋下线了～拜拜～（￣︶￣）↗')else:print('哎呀～你还是⽊有猜对啊～但是你只有5次机会诶～怎么办啊～')print('那好吧～⼼软的⼩埋只好告诉你，我才' + str(age) + '岁')############# 找出最⼤值和最⼩值 #############def Min_Max(*arg):list = []flag = Truewhile flag:item = input("请输⼊数值，'ok'结束输⼊：")if item == "ok":flag = Falseelse:list.append(item)min_n = list[0]max_n = list[0]for item in list:if item < min_n:min_n = itemif item > max_n:max_n = itemreturn {"max": max_n, "min": min_n}res = Min_Max()print(res)。
2020年信息技术学考算法与程序设计试题整理及解析
2020年信息技术学考算法与程序设计试题整理及解析2020年信息技术学考算法与程序设计试题整理及解析⼀、选择题（每题3分）1.下列选项中，不属于计算机程序设计语⾔的是( C )A.汇编语⾔B.⾼级语⾔C.⾃然语⾔D.机器语⾔解析：计算机程序设计语⾔的种类⾮常的多，总的来说可以分成机器语⾔，汇编语⾔，⾼级语⾔三⼤类。
2. 关于算法的描述，下列选项中正确的是( B )A.算法本⾝就是⼀种程序设计语⾔B.算法的每⼀步骤必须有确切的含义C.算法的步骤可以是⽆穷的D.算法必须有输⼊解析：算法是指解决问题的⽅法和步骤，⼀个算法应该具有以下五个重要的特征:1.有穷性(Finiteness):是指算法必须能在执⾏有限个步骤之后终⽌。
2.确切性(Definiteness):算法的每⼀步骤必须有确切的定义。
3.输⼊项(Input):⼀个算法有0个或多个输⼊,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输⼊是指算法本⾝定出了初始条件。
4.输出项(Output):⼀个算法有⼀个或多个输出,以反映对输⼊数据加⼯后的结果。
没有输出的算法是毫⽆意义的。
5.可⾏性(Effectiveness):算法中执⾏的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执⾏的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。
3. VB程序中“dim n As Integer”这条语句的作⽤是( A )A.定义⼀个变量B.定义⼀个数据输⼊⽅法C.定义⼀个事件过程D.定义⼀个数据处理⽅法解析：Dim 是VB中声明变量并分配存储空间的语句。
格式：Dim 变量名 as 数据类型Integer：变量存储为 16位（2 个字节）的数值形式。
string：变长与定长的字符串。
Boolean：存储为 16 位（2 个字节）的数值形式，但只能是 True 或是 False。
Double：（双精度浮点型）变量存储为 IEEE 64 位（8 个字节）浮点数值的形式。
Long：（长整型）变量存储为 32 位（4 个字节）有符号的数值形式等等。
c++ 二分查找函数
c++ 二分查找函数二分查找（Binary Search）是一种查找方法，可以在给定的有序数组中查找指定的数据，它具有高效的查找速度。
具体实现方式主要有两种：递归和非递归，只要了解一种便可以轻松实现另一种，本文主要介绍二分查找的递归实现，非递归的实现时类似的。
（1）定义文件定义查找的数组，将其声明为全局变量：int arr[10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; //全局变量（2）定义查找函数函数参数包括：查找数组arr，查找元素target，数组起始位置start和终止位置end。
int binary_search(int arr[], int target, int start, int end){//定义三个指针，指向数组的起始位置，中间位置，及终止位置int mid;if(start > end) //若start > end则说明查找失败return -1;mid = (start + end)/2; //计算中间位置if(arr[mid] > target) //若查找元素小于中间元素，则在数组起始位置到中间位置之前查找return binary_search(arr, target, start, mid - 1);else if(arr[mid] < target) //若查找元素大于中间元素，则在中间位置到数组终止位置之间查找return binary_search(arr, target, mid + 1, end);else //否则，说明查找元素等于中间元素，已查找到return mid;}（3）调用查找函数int ret = binary_search(arr， 4， 0， 9);if (ret == -1)cout << “Element Not Found” << endl;elsecout << “Element Found at index: ” << ret << endl;//输出 Element Found at index: 3（4）总结二分查找是一种高效的查找方法，可以帮助我们在有序数组中查找指定元素，它具有较高的查找速度。
二分法的英文解释
二分法的英文解释The binary search algorithm is a fundamental concept in computer science and mathematics. It is a powerful and efficient technique used to locate a specific item within a sorted collection of data. In this article, we will delve into the details of the binary search algorithm, exploring its mechanics, applications, and complexities.At its core, the binary search algorithm operates by repeatedly dividing the search interval in half. It begins by comparing the target value with the middle element of the array. If the target value matches the middle element, the search is complete, and the index of the element is returned. If the target value is less than the middle element, the search continues in the lower half of the array. Conversely, if the target value is greater than the middle element, the search proceeds in the upper half of the array. This process is repeated until the target value is found or until the search interval is empty.One of the key requirements for the binary search algorithm to work is that the data collection must be sorted in ascending order. This prerequisite enables the algorithm to exploit the properties of the sorted array, significantly reducing the search space with each iteration. By systematically eliminating half of the remaining elements at each step, binary search achieves a logarithmic time complexity of O(log n), where n is the number of elements in the array. This efficiency makes binary search particularly suitable for large datasets where linear search algorithms would be impractical.The binary search algorithm finds its applications in various domains, including but not limited to:1. Searching: Binary search is commonly used to quickly locate elements in sorted arrays or lists. Its efficiency makes it indispensable for tasks such as searching phone directories, dictionaries, or databases.2. Sorting: While binary search itself is not a sorting algorithm, it can be combined with sorting algorithms like merge sort or quicksort to efficiently search for elements in sorted arrays.3. Computer Science: Binary search serves as a foundational concept in computer science education, providing students with a fundamental understanding of algorithm design and analysis.4. Game Development: Binary search is utilized in game development for tasks such as collision detection, pathfinding, and AI decision-making.Despite its efficiency and versatility, binary search does have certain limitations. One significant constraint is that the data collection must be sorted beforehand, which can incur additional preprocessing overhead. Additionally, binary search is not well-suited for dynamic datasets that frequently change, as maintaining the sorted order becomes non-trivial.In conclusion, the binary search algorithm is a powerful tool for efficiently locating elements within sorted arrays. Its logarithmic time complexity and widespread applications make it a fundamental concept in computer science and mathematics. By dividing the search space in half with each iteration, binary search demonstrates the elegance and efficiency of algorithmic design. Whether used in searching, sorting, or other computational tasks, the binary search algorithm remains a cornerstone of algorithmic problem-solving.。
redissearch 编译
redissearch 编译【原创实用版】目录1.RediSearch 简介2.RediSearch 的编译过程3.编译 RediSearch 的注意事项正文RediSearch 是一个基于 Redis 的高性能全文搜索引擎，它可以让你在 Redis 中存储和搜索大量数据。
RediSearch 具有快速、轻量级、可扩展性强等特点，适用于许多场景，如网站搜索、内容挖掘等。
编译 RediSearch 的过程相对简单。
首先，你需要从 RediSearch 的GitHub 仓库下载源代码。
在源代码目录中，你可以找到一个名为“Makefile”的文件，它包含了编译 RediSearch 的详细步骤。
接下来，按照以下步骤进行编译：1.打开终端，导航到 RediSearch 源代码目录。
2.使用 `make` 命令进行编译。
在命令行中输入：`make`。
编译过程中，系统会自动处理依赖文件和编译链接库等操作。
3.等待编译完成。
编译成功后，你可以在源代码目录下找到编译好的RediSearch 二进制文件。
通常情况下，它们会被命名为“redissearch_利的名称”（例如：redissearch_64bit_binary）。
在编译 RediSearch 时，需要注意以下几点：1.确保你的系统中已安装了 Redis，并且 Redis 服务正在运行。
RediSearch 依赖于 Redis 进行数据存储和索引构建。
2.根据你的系统类型（32 位或 64 位）选择合适的编译选项。
例如，对于 64 位系统，你需要使用 `-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release` 选项进行编译。
3.如果你的系统中安装了多个 Redis 版本，请在编译前确保RediSearch 可以正确链接到所需的 Redis 库。
你可以通过设置`REDIS_LIBRARY` 和 `REDIS_INC_DIR` 环境变量来指定 Redis 库的路径。
c++二分查找库函数
c++二分查找库函数二分查找也叫折半查找，是一种在有序数组中快速定位目标值的常用算法。
C++标准库提供了二分查找的库函数`binary_search`和`lower_bound`、`upper_bound`、`equal_range`三个相关函数。
1. `binary_search`函数：`binary_search(first, last, value)`函数用来判断有序范围 `[first, last)` 是否包含了目标值 `value`，返回一个bool值。
它首先会用二分查找算法找到 `value` 可能出现的位置，然后返回 `true` 或者 `false`。
```cpp#include <algorithm>#include <iostream>#include <vector>int main() {std::vector<int> nums{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};int value = 6;if (std::binary_search(nums.begin(), nums.end(), value)) {std::cout << "Found " << value << " in the vector." << std::endl;} else {std::cout << "Cannot find " << value << " in the vector." << std::endl;}return 0;}```2. `lower_bound`函数：`lower_bound(first, last, value)`函数用来在有序范围 `[first, last)` 中寻找第一个大于或等于目标值 `value` 的位置，返回一个迭代器。
binary_logloss原理
binary_logloss原理1.二分类问题：二分类问题是指将样本分为两个类别的问题，其中一个类别称为正类（positive class），另一个类别称为负类（negative class）。
2.预测结果与真实结果：预测结果是模型对样本的预测值，通常为一个实数，表示样本属于正类的概率。
真实结果是样本的实际类别，通常为一个二值变量，1表示正类，0表示负类。
3.概率：在二分类问题中，预测结果通常表示为样本属于正类的概率值，取值范围在0到1之间。
4. 对数损失函数（log loss）：对数损失函数是一种用来衡量预测结果与真实结果之间差异程度的函数。
在二分类问题中，对数损失函数可以定义为：logloss = -[y * log(p) + (1-y) * log(1-p)]其中，y表示真实结果（取值为0或1），p表示预测结果（取值范围在0到1之间）。
对数损失函数的值越小，表示预测结果与真实结果之间的差异程度越小。
5. 二分类logloss（binary_logloss）：二分类logloss是对数损失函数在二分类问题中的具体应用，常用于评估二分类模型的性能。
在具体计算二分类logloss时，通常需要将预测结果进行一些处理，以确保其在(0,1)范围内，例如可以使用sigmoid函数将预测结果转化为概率值。
理解了上述相关概念之后，我们来解释binary_logloss原理及其计算方法。
Binary_logloss原理：Binary_logloss用于衡量二分类模型的预测结果与真实结果之间的差异程度。
它基于对数损失函数，通过计算预测结果与真实结果之间差异的平均值来评估模型的性能。
Binary_logloss计算方法：对于每一个样本，我们都有一个真实结果（0或1）和一个预测结果（概率值）。
首先，我们需要根据预测结果计算它的概率值。
通常，我们会使用sigmoid函数将预测结果转换为概率值：p = 1 / (1 + exp(-pred))其中pred表示模型的预测结果。
binary_threshold 算子参数介绍
binary_threshold是一个在计算机视觉中常用的算子，主要用于将灰度图像进行二值化处理。
其基本思想是根据一个阈值，将图像的像素值划分为两个类别，通常用于图像分割、文字识别等任务。
以下是binary_threshold算子的一些常见参数：1.src：输入图像，通常是灰度图像。
2.3.thresh：阈值，用于分类像素值。
所有小于该值的像素将被设置为0（或其他指定的最小值），而大于或等于该值的像素将被设置为最大值（或其他指定的值）。
4.5.maxval：当像素值超过（或等于，取决于阈值类型）阈值时要设置的值。
通常设置为255。
6.7.type：二值化操作的类型。
常见的有：8.1.THRESH_BINARY：基础二值化操作。
2.THRESH_BINARY_INV：与THRESH_BINARY相反，即小于阈值的像素设置为maxval，大于或等于阈值的像素设置为0。
3.THRESH_TRUNC：大于阈值的像素设置为阈值，其他像素保持不变。
4.THRESH_TOZERO：小于阈值的像素保持不变，大于或等于阈值的像素设置为0。
5.THRESH_TOZERO_INV：与THRESH_TOZERO相反。
9.dst：输出图像，大小和类型与输入图像相同。
10.使用示例（以OpenCV为例）：python复制代码import cv2image = cv2.imread('path_to_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取灰度图像_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化处理cv2.imshow('Binary Image', binary_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()这个例子中，所有像素值小于127的像素将被设置为0，而大于或等于127的像素将被设置为255。
Grokking_Algorithms_算法图解_笔记
冲突（collision ）给两个键分配的位置相同称为冲突。
处理冲突的方式很多，最简单的办法如下：如果两个键映射到了同一个位置，就在这个位置存储一个链表。
散列函数很重要。
最理想的情况是，散列函数将键均匀地映射到散列表的不同位置。
性能在平均情况下，散列表执行各种操作的时间都为，称为常量时间。
在最糟情况下，散列表所有操作的运行时间都为O(n)——线性时间。
在使用散列表时，避开最糟情况至关重要。
为此，需要避免冲突。
而要避免冲突，需要有：较低的填装因子良好的散列函数O (1)填装因子填装因子度量的是散列表中有多少位置是空的。
填装因子为1表示所有键都对应一个位置，大于1意味着键的总数超过了位置数量。
一旦填装因子开始增大，就需要在散列表中添加位置，称为调整长度（resizing ）。
填装因子越低，发生冲突的可能性越小，散列表的性能越高。
一个不错的经验规则是：一旦填装因子大于0.7，就调整散列表的长度。
良好的散列函数良好的散列函数让数组中的值呈均匀分布。
糟糕的散列函数让值扎堆，导致大量的冲突。
第6章广度优先搜索广度优先搜索（breadth-first search，BFS）让你能够找出两样东西之间的最短距离，不过最短距离的含义有很多。
使用广度优先搜索可以：编写国际跳棋AI，计算最少走多少步就可获胜编写拼写检查器，计算最少编辑多少个地方就可将错拼的单词改成正确的单词根据你的人际关系网络找到关系最近的医生图简介解决最短路径问题（shorterst-path problem）的算法被称为广度优先搜索。
图由节点（node）和边（edge）组成。
一个节点可能与众多节点直接相连，这些节点被称为邻居。
广度优先搜索广度优先搜索是一种用于图的查找算法，可帮助回答两类问题。
第一类问题：从节点A出发，有前往节点B的路径吗？第二类问题：从节点A出发，前往节点B的哪条路径最短？队列（queue）队列类似于栈，不能随机地访问队列中的元素。