二分查找及其应用
2分查找算法
2分查找算法二分查找算法，也称为折半查找算法，是计算机科学中一种常用的查找算法。
它的核心思想是将待查找的数据集合分成两半，然后通过与目标值的比较，确定目标值可能存在的范围，再逐步缩小范围，直到找到目标值或确定目标值不存在。
二分查找算法适用于有序的数据集合，可以快速定位目标值的位置，时间复杂度为O(logn)。
下面以二分查找算法为中心，详细阐述其原理和应用。
一、算法原理二分查找算法的原理非常简单，主要包含以下几个步骤：1.确定查找范围：将待查找的数据集合按照升序或降序排列，并确定查找范围的起始位置和结束位置。
2.计算中间位置：通过起始位置和结束位置计算出中间位置。
3.比较目标值：将目标值与中间位置的值进行比较。
-如果目标值等于中间位置的值，则查找成功，返回中间位置。
-如果目标值小于中间位置的值，则目标值可能在前半部分，将查找范围缩小到前半部分。
-如果目标值大于中间位置的值，则目标值可能在后半部分，将查找范围缩小到后半部分。
4.缩小查找范围：根据比较结果，缩小查找范围为前半部分或后半部分，并重复步骤2和步骤3，直到找到目标值或确定目标值不存在。
二、算法示例为了更好地理解二分查找算法，我们以一个具体的例子来说明：假设有一个按升序排列的数组[1,3,5,7,9,11,13,15,17, 19]，我们要查找目标值为9的位置。
1.确定查找范围：起始位置为0，结束位置为9。
2.计算中间位置：(0+9)/2=4，中间位置为4。
3.比较目标值：目标值9大于中间位置的值7，所以目标值可能在后半部分。
4.缩小查找范围：将查找范围缩小到[9,11,13,15,17,19]，起始位置更新为中间位置+1=5，结束位置不变。
5.重复步骤2和步骤3：计算新的中间位置(5+9)/2=7，中间位置为7。
目标值9小于中间位置的值15，所以目标值可能在前半部分。
6.缩小查找范围：将查找范围缩小到[9,11,13]，起始位置更新为5，结束位置更新为中间位置-1=6。
折半查找判定树的规则
折半查找判定树的规则一、折半查找的原理折半查找，也称为二分查找，是一种高效的查找算法。
它的基本思想是将待查找的区间不断二分，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
具体步骤如下：1. 首先，将待查找的区间的左右边界确定为列表的起始位置和结束位置。
2. 然后，计算区间的中间位置，即将左右边界相加除以2得到的整数。
3. 接下来，将中间位置的元素与目标元素进行比较。
4. 如果中间位置的元素等于目标元素，则查找成功，返回该元素的位置。
5. 如果中间位置的元素大于目标元素，则将区间的右边界更新为中间位置减1，并继续查找。
6. 如果中间位置的元素小于目标元素，则将区间的左边界更新为中间位置加1，并继续查找。
7. 重复步骤2至6，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
二、折半查找判定树的规则折半查找判定树是一种用来描述折半查找过程的树状结构。
它由若干个节点组成，每个节点表示一个子问题的解决过程。
根据折半查找的原理，我们可以总结出折半查找判定树的规则如下：1. 根节点表示待查找的区间。
2. 若当前区间为空，则查找失败，返回-1。
3. 若当前区间只包含一个元素，且该元素等于目标元素，则查找成功，返回该元素的位置。
4. 若当前区间只包含一个元素，且该元素不等于目标元素，则查找失败，返回-1。
5. 若当前区间包含多个元素，则按照中间位置划分左右子区间。
6. 若中间位置的元素等于目标元素，则查找成功，返回该元素的位置。
7. 若中间位置的元素大于目标元素，则在左子区间中继续查找，否则在右子区间中继续查找。
三、折半查找的应用折半查找是一种非常高效的查找算法，因此在实际应用中被广泛使用。
它主要应用于以下场景：1. 有序列表的查找：折半查找适用于已经排序的列表，通过不断二分查找的方式可以快速定位目标元素。
2. 数据库索引的实现：数据库中的索引通常采用B+树结构，而B+树的查找过程就是基于折半查找的。
3. 数组中的查找：对于有序数组，折半查找可以在O(logn)的时间复杂度下找到目标元素。
用二分法解决问题的例子
用二分法解决问题的例子二分法是一种常用的算法，在解决问题时非常有效。
它通过将问题分成两个子问题来逐步减小问题的规模，最终找到问题的解。
下面给出一个用二分法解决问题的例子。
假设我们有一个有序的整数数组，并且我们需要在数组中查找特定的元素。
如果我们使用线性搜索算法，需要逐个遍历数组中的元素，直到找到目标元素或者遍历完整个数组。
这种方法的时间复杂度为O(n)，其中n是数组的长度。
然而，如果我们利用二分法来解决这个问题，我们可以大大减少搜索的时间。
首先，我们选择数组中间的元素，然后将其与目标元素进行比较。
如果中间元素等于目标元素，那么我们已经找到了解。
如果中间元素大于目标元素，那么我们可以在数组的左半部分进行进一步的搜索。
如果中间元素小于目标元素，那么我们可以在数组的右半部分进行进一步的搜索。
通过重复这个过程，我们可以将搜索的范围逐步减半，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在于数组中。
这个过程的时间复杂度为O(log n)，其中n是数组的长度。
相比线性搜索，二分法的效率更高，尤其是在大型数组中。
举个例子，假如我们有一个有序数组[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]，我们想要查找元素7。
首先，我们选择中间元素9进行比较。
由于9大于7，我们可以将搜索范围缩小到左半边的子数组[1, 3, 5, 7]。
然后，我们选择子数组的中间元素3进行比较。
由于3小于7，我们可以将搜索范围缩小到右半边的子数组[5, 7]。
最后，我们选择子数组的唯一元素7进行比较，找到了目标元素。
可以看到，通过二分法，我们在数组中快速找到了目标元素，而不需要遍历整个数组。
这个例子说明了二分法在解决问题时的高效性和准确性。
在实际开发中，二分法被广泛应用于各种问题，例如查找、排序和搜索等，为我们提供了强大的工具。
C语言二分查找算法及实现代码
C语言二分查找算法及实现代码二分查找算法，又称折半查找算法，是一种效率很高的查找算法。
该算法通过将待查找的元素与已知的中间元素进行比较，从而确定待查找元素在左半部分还是右半部分，接着再将待查找元素与新的中间元素进行比较，继续确定待查找元素在左半部分还是右半部分，如此递归循环，直到找到待查找元素或确定该元素不存在为止。
二分查找算法的前提条件是待查找的数组或有序表必须是有序的。
下面是C语言的二分查找算法的实现代码：```c#include <stdio.h>int binarySearch(int arr[], int target, int left, int right) if (left <= right)int mid = left + (right - left) / 2;if (arr[mid] == target)return mid;} else if (arr[mid] < target)return binarySearch(arr, target, mid + 1, right);} elsereturn binarySearch(arr, target, left, mid - 1);}}return -1;int maiint arr[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 6;int result = binarySearch(arr, target, 0, n - 1);if (result == -1)printf("Element not found in array.\n");} elseprintf("Element found at index %d.\n", result);}return 0;```以上代码实现了一个二分查找算法的例子。
常用算法解析及其应用场景
常用算法解析及其应用场景算法是计算机科学中最基础的概念之一。
在日常生活中，我们无时无刻不在接触着各种算法，从谷歌搜索到智能手机里各种APP的推荐算法，都离不开算法的支持和应用。
在这篇文章中，我将为大家介绍常用的算法和它们的应用场景。
一、排序算法排序算法是程序中最常用的一种算法，其目的是将数据按一定方式进行排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和快速排序。
1、冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它的思路是从头到尾扫描一遍需要排序的数据，每一次将相邻两个元素进行比较并交换位置。
这个过程类似于水泡在水中上浮，一遍扫描结束后，最大的元素就会像水泡一样浮到最上面。
冒泡排序的时间复杂度为O(n²)，如果需要排序的数据量很大，那么执行起来会比较慢。
不过它的优点在于代码简单易懂，并且实现起来很容易。
2、选择排序选择排序的思路是每次从数据中选择一个最小（或最大）的元素，并将其放置在序列的起始位置。
按照这样的方式，每次只需要找到一个元素，就可以将数据序列排列好。
选择排序的时间复杂度也为O(n²)，但它比冒泡排序要稍微快一点。
3、插入排序插入排序的思路是将数据分为已排序区间和未排序区间两部分。
不断地将未排序区间的元素逐一与已排序区间的元素相比较，找到合适的位置插入。
重复执行这个过程，最终就能将整个数据序列排列好。
插入排序的时间复杂度也为O(n²)，但它的执行速度相对于冒泡排序和选择排序要慢一些。
不过它的优点在于它在处理小数据量时非常高效，并且在排序过程中需要的额外内存很少。
4、归并排序归并排序的思路是将数据分成两个子序列，分别进行排序，最后将排序好的子序列进行合并。
在合并的过程中，需要使用到一个额外的数组来存储数据。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，执行效率相对较高。
尤其是在处理大数据量时，它表现得十分出色。
5、快速排序快速排序的思路不同于以上几种排序算法，它是一种分治法的排序算法。
二分查找计算中间数位置的写法
你好，我已经收到了你的要求，接下来我将按照你的需求撰写一篇有关“二分查找计算中间数位置的写法”的文章。
二分查找是一种非常高效的搜索算法，它可以在有序的数组或列表中快速定位某个特定的值。
在进行二分查找时，计算中间数的位置是非常关键的一步。
本文将从简单到复杂，由浅入深地探讨二分查找计算中间数位置的不同写法，并共享个人观点和理解。
1. 简单写法：最简单的计算中间数位置的写法就是将左右边界的值相加后除以2，得到的结果即为中间数的位置。
中间数位置 = (左边界 + 右边界) / 22. 进阶写法：在实际编程中，除法的计算可能会产生浮点数，为了避免产生浮点数，可以在计算中间数位置时使用位运算进行优化。
中间数位置 = 左边界 + (右边界 - 左边界) / 23. 高级写法：进一步优化计算中间数位置的方法是使用位运算和无符号右移，这样可以提高计算效率。
中间数位置 = (左边界 + 右边界) >>> 1总结：在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择不同的计算中间数位置的写法，使得代码更加高效和灵活。
在进行二分查找时，计算中间数位置是一个非常重要的步骤，合理的写法可以提高算法的执行效率，并且能够更好地满足实际应用的需求。
个人观点：我认为，在实际编程中，我们应该根据具体情况选择最合适的计算中间数位置的写法，避免浮点数和提高执行效率。
了解不同的写法可以让我们更加全面地理解二分查找算法的原理和应用。
希望以上内容能够满足你的需求，如果有任何意见或建议，欢迎随时与我交流。
二分查找是一种非常高效的搜索算法，它可以在有序的数组或列表中快速定位某个特定的值。
在进行二分查找时，计算中间数的位置是非常关键的一步。
本文将继续探讨二分查找计算中间数位置的不同写法，并深入讨论其原理和应用。
4. 考虑边界情况的写法：在实际编程中，为了避免边界情况的出现，我们可以对计算中间数位置的写法进行一定的修改，以确保算法的正确性和稳定性。
生活中的二分查找算法
二分查找算法是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。
在生活中，我们可以将二分查找算法应用于许多场景，以提高搜索效率。
以下是一些例子：
1. 字典查找：当我们使用字典查找一个单词的定义时，通常会从中间的页码开始查找。
如果所查找的单词在中间页码之前，则在字典的前半部分查找；如果在中间页码之后，则在字典的后半部分查找。
这种查找方式就是应用了二分查找算法。
2. 电话簿搜索：在电话簿中查找一个联系人时，我们可以先大致估计联系人姓名所在的位置，然后根据估计的位置进行查找。
如果找到了联系人，则搜索成功；如果没有找到，则根据姓名首字母在电话簿中的位置，判断联系人可能在前面或后面的部分，然后相应地缩小搜索范围。
这也是二分查找的一种应用。
3. 有序数据库查询：在数据库管理中，当我们需要根据特定关键字查询数据时，如果数据库中的数据是有序的，我们可以使用二分查找算法来加快查询速度。
例如，在电子商务网站中根据价格排序的商品列表中查找特定价格的商品。
4. 软件更新：在软件更新过程中，有时我们需要根据特定条件（如版本号）在大量更新文件中查找对应的更新包。
通过使用二分查找算法，我们可以快速定位到所需的更新文件，从而提高更新效率。
5. 排序比赛：在某些排序比赛中，参赛者需要根据特定的规则对一系列数据进行排序。
在这种情况下，参赛者可以使用二分查找算法来确定自己的排名，从而节省时间并提高效率。
总之，二分查找算法在生活中的许多场景中都有应用，它可以帮助我们更快地找到所需的信息，提高工作和生活的效率。
二分查找详解
⼆分查找详解看到⼀个⼤佬的博客，有⼀段内容让我深有感触：我周围的⼈⼏乎都认为⼆分查找很简单，但事实真的如此吗？⼆分查找真的很简单吗？并不简单。
看看 Knuth ⼤佬（发明 KMP 算法的那位）怎么说的：Although the basic idea of binary search is comparatively straightforward, the details can be surprisingly tricky...这句话可以这样理解：思路很简单，细节是魔⿁。
这两个⽉刷题遇到不少要⽤到⼆分查找的题。
当年学数据结构的时候觉得这是⼀个相当直观且好理解的算法，但是真正刷题时觉得这个算法需要注意的坑还是挺多的。
最普通的应⽤就是找某个元素的索引（数组有序且不重复），再复杂⼀些的还有找某个元素最左边或最右边的索引。
更⾼端的有对数组的索引或者数组中整数的取值范围进⾏⼆分查找，不过这⼀块还是万变不离其宗，查找的范围依旧是[left, right]，难点在于要怎么找到⼆分查找的对象。
⼆分查找基本框架def binarySearch(arr: List[int], target: int):n = len(arr)left, right = 0, ... # 左右边界的赋值可变while left ... right: # 需要注意有没有等号mid = left + (right - left) // 2if arr[mid] == target:... # 要不要直接returnelif arr[mid] < target:left = ... # 要不要加⼀elif arr[mid] > target:right = ... # 要不要减⼀return ... # 有返回mid的，有left的各种上⾯⼀段代码中的...部分是需要根据题⽬需要修改的地⽅，也就是⼆分查找的细节所在。
另外，计算mid的公式也可以写成mid = (left + right) // 2，按上⾯那样写是为了防⽌溢出（虽然在Python⾥并不会有整型溢出的问题，不过最好养成这个习惯）。
二分查找生活实例
二分查找生活实例二分查找（Binary Search）是计算机科学中一种常用的查找算法，也可以在生活中找到许多类似的应用。
二分查找的基本思想是将有序数组分成两半，通过比较目标值与数组中间元素的大小关系，可以确定目标值在哪一半中，进而减少查找范围，提高查找效率。
以下将从不同角度介绍二分查找在生活中的实例。
1. 在购物中应用二分查找想象一下你在网上购物时遇到了一个问题：你想购买一款价格适中且评价良好的手机。
面对市面上琳琅满目的手机品牌和型号，如何快速找到满足要求的手机呢？这时就可以使用二分查找的思想。
首先，你可以将手机按照价格从低到高排序，然后选择中间价位的手机进行参考。
如果该手机的评价不错，那么你可以继续在较高价位的手机中查找；如果评价不理想，那么你可以继续在较低价位的手机中查找。
通过不断缩小查找范围，你可以快速找到满足要求的手机，节省时间和精力。
2. 在学习中应用二分查找学习过程中也可以运用二分查找的思想。
例如，你正在复习一门考试的知识点，但是时间有限，不可能一一复习所有的知识点。
这时，你可以将知识点按照重要程度进行排序，选择中间重要性的知识点进行复习。
如果你觉得掌握良好，那么可以继续复习更重要的知识点；如果你觉得理解不够深入，那么你可以回到较低重要性的知识点进行复习。
通过这种方式，你可以有针对性地复习知识，提高学习效率。
3. 在寻找住房时应用二分查找当你在寻找适合自己的住房时，也可以运用二分查找的思想。
首先，你可以根据自己的预算将待租房源按照价格从低到高排序，选择中间价位的房源进行考察。
如果该房源符合你的要求，那么你可以继续在较高价位的房源中查找；如果不符合要求，那么你可以继续在较低价位的房源中查找。
通过这种方式，你可以逐步缩小查找范围，找到符合预算和要求的住房。
4. 在寻找合适的餐厅时应用二分查找当你想在陌生的城市寻找一家合适的餐厅时，也可以运用二分查找的思想。
首先，你可以根据自己的口味和喜好将餐厅按照评分从高到低排序，选择中间评分的餐厅进行尝试。
二分法解决实际问题的过程
二分法解决实际问题的过程二分法解决实际问题的过程一、引言在计算机科学中，二分法是一种通用的搜索算法，常用于解决实际问题。
它通过将问题分成两个部分，然后确定目标在哪个部分，并继续对该部分进行二分，最终找到目标或确定目标不存在。
本文将探讨二分法解决实际问题的过程，从简单到复杂、由浅入深，帮助读者全面理解这一算法。
二、基本原理1. 概念解释：二分法，也称为二分查找，是一种通过不断将范围缩小一半的方式来查找目标的方法。
它要求待查找的数组或列表是有序的。
2. 基本步骤：- 确定搜索范围：将数组或列表的起始位置和结束位置确定为搜索范围。
- 计算中点：将搜索范围分成两部分，计算中点的索引位置。
- 比较目标值与中点：将目标值与中点进行比较，确定目标可能在哪个部分。
- 缩小搜索范围：根据比较结果，将搜索范围缩小为可能存在目标的部分，并重复上述步骤，直到找到目标或确定目标不存在。
三、简单示例为了更好地理解二分法的过程，在这里我们举一个简单的示例。
假设有一个升序排列的数组，我们需要查找数组中是否存在某个特定的元素。
1. 确定搜索范围：将数组的起始位置设为0，结束位置设为数组长度减1。
2. 计算中点：将起始位置和结束位置相加除以2，得到中点的索引位置。
3. 比较目标值与中点：将目标值与中点位置的元素进行比较。
4. 缩小搜索范围：根据比较结果，如果目标值小于中点位置的元素，则将结束位置更新为中点位置减1；如果目标值大于中点位置的元素，则将起始位置更新为中点位置加1。
重复上述步骤，直到找到目标或确定不存在。
通过这个简单的示例，我们可以看到二分法的基本思路和步骤。
它的时间复杂度为O(log n)，相较于线性搜索的时间复杂度O(n)，二分法在大规模数据中有着显著的优势。
四、应用案例1.查找算法：二分法广泛应用于查找算法中，例如在有序数组中查找指定元素的位置。
2.分析数据：二分法还可以用于分析数据中的特定属性，例如找到最接近某个给定值的元素。
二分查找法在PWM技术中的应用
：
２ Ｏ
示 ， 图 ４和 图 ５可 以看 出 ， 从 二分 法 在调 节 速度 方 面
占有 明显 的优 势 ， 系 统 也 非 常 稳 定 ， 满 足 系 统 且 能 要求 。
图 ４ 输 出 电压 的 稳 定 速 度
７ ０
６ ０
３ 结 束 语
在本 文 中 ， 用 二 分 查 找 法 调 节 Ｐ 利 ＷＭ 的 占空
所示。
图 １ 单步调节法流程 图
所谓 的二 分查 找 法 ， 根 据 二 分 法 检 索又 称 折 是
半 检索 的基本 思想 ， 控制 器 （ Ｕ） 设 ＭＣ 中负 责产 生 Ｐ ＷＭ方 波 的 寄存 器 是 ｎ位 的 ， Ｐ 则 ＷＭ 的 占空 比可 以分为 Ｎ等份 且 Ｎ＝ 用 变量 ｌ ２， ｏ ｗ和 ｈｇ ｉ ｈ分 别 表
在 智 能 式 开 关 Ｄ — Ｃ 电源 中 ， ＷＭ 的 占空 比 ＣＤ Ｐ Ｄ调节 方法 一 般是 根 据 Ｕ ｏ：Ｕ Ｄ 给 出 Ｄ 的初 始 值 Ｊ再采 用单 步调 节法 或 是变 速 调 节法 对 Ｄ进 行 ， 调 节 … ， 这些 方法具 有调 节 占空 比速 度慢 、 但 电路 稳
定 速度慢 的缺点 。在 本 文 中 ， 用 二 分查 找 法 调 节 采
Ｐ ＷＭ 的 占空 比 ， 这 几种 方法 应用 在 Ｂ Ｃ 将 Ｕ Ｋ型 开关
电源 系统 中进 行 实验 ， 验结 果 表 明 二 分查 找 法 具 实
有 调节 次数少 、 稳定 电路 速度快 的特 点 。
１ 算法分析
１ Ｏ欧姆 。分别用 单 步调 节 法 、 速调 节 法 及二 分 查 变 找法 测量 １０次 数 据 ， 中本 实 验 中的 变 速 调节 法 ２ 其
二分法解决问题实例并描述处理的过程
使用二分法解决问题是一种常见的算法思维方法，它可以帮助我们在处理一些特定问题时更加高效地找到解决方案。
下面将介绍一个实际的例子，并描述使用二分法进行问题处理的过程。
1. 问题描述在一个有序数组中，查找特定元素的位置。
2. 处理过程2.1 确定边界我们需要确定这个有序数组的边界。
通常来说，有序数组的边界指的是数组的第一个元素和最后一个元素。
2.2 初始条件设定设定两个指针left和right，分别指向数组的起始位置和结束位置。
2.3 二分法处理过程我们可以开始使用二分法来查找特定元素的位置。
具体步骤如下：2.3.1 计算中间位置mid = (left + right) / 22.3.2 比较中间位置的元素和目标元素的大小关系- 如果中间位置的元素等于目标元素，返回mid- 如果中间位置的元素大于目标元素，更新right = mid - 1- 如果中间位置的元素小于目标元素，更新left = mid + 12.3.3 重复步骤2.3.1和2.3.2，直到找到目标元素或者left > right。
3. 实际应用假设有一个有序数组arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]，我们需要查找元素13在数组中的位置。
我们设定left = 0, right = 8。
计算中间位置mid = (0 + 8) / 2 = 4，arr[4] = 9 < 13，更新left = 4 + 1 = 5。
计算中间位置mid = (5 + 8) / 2 = 6，arr[6] = 13，找到目标元素，返回位置6。
4. 总结回顾二分法是一种高效的查找算法，它可以在有序数组中快速定位目标元素的位置。
通过不断缩小查找范围，最终可以找到目标元素，或者确定目标元素不存在于数组中。
在实际应用中，二分法可以帮助我们更快地解决一些查找问题，提高算法效率。
5. 个人观点我个人认为，二分法是一种非常通用的算法思维方法，它不仅可以用于查找问题，还可以用于其他一些需要快速定位的情况。
数据查找——二分查找课件(共14张PPT)浙教版(2019)高中信息技术选修1
查找次数 搜索区间
第一次 第二次 第三次
d[0]~d[15] d[8]~d[15] d[8]~d[10]
中点
7 11 9
查找键与中点关系 i j
0 15
key>d[m]
8 15
key<d[m]
8 10
key=d[m]
二分查找程序实现 Key=55
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 10 15 17 18 22 27 35 45 48 52 65 67 72 85 97 98
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 10 15 17 18 22 27 35 45 48 52 65 67 72 85 97 98
二分查找程序实现
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 m=(i+j)//2
m =(i+j+1)//2
二分查找程序实现
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 m=(i+j)//2
每次d[m]与Key比较会确定下一次查找范围
d[m]<key
右半区间： i=m+1
d[m)]>key 左半区间： j=m-1
二分查找思想
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 10 15 17 18 22 27 35 45 48 52 65 67 72 85 97 98
查找次数 搜索区间
第一次 第二次 第三次 第四次
d[0]~d[15] d[8]~d[15] d[8]~d[10] d[10]~d[10]
中点
7 11 9 10
查找键与中点关系 i j
二分查找scratch案例
二分查找，也称为二分搜索，是一种在有序序列中查找特定元素的搜索算法。
它的工作原理是将序列分为两部分，然后检查中间元素以确定所搜索的元素在哪一部分。
然后，对选定的部分重复这个过程，直到找到元素或确定元素不在序列中为止。
以下是二分查找算法的基本步骤：
1. 设定一个序列的范围下限left和上限right，通常初始时设为0和序列长度减1。
2. 计算中间位置mid，通过（right + left）/ 2公式来计算。
3. 检查中间元素是否等于目标值。
如果是，那么查找成功，返回中间位置mid。
4. 如果中间元素不是目标值，那么根据目标值和中间元素的比较结果来确定要在左边还是右边的子序列中继续查找。
如果目标值小于中间元素，那么在左边的子序列中查找；如果目标值大于中间元素，那么在右边的子序列中查找。
更新left或right的值。
5. 如果left>right，那么查找失败，说明目标值不在序列中。
你可以将这些步骤转化为Scratch的程序代码，通过自定义一些变量和过程来实现二分查找的功能。
建议你尝试一下这个挑战，看看你能否独立设计出这个算法的Scratch版本！。
二分法解决实际问题的实例
二分法解决实际问题的实例二分法，也称为二分查找，是一种在有序数组中查找特定值的快速算法。
它的基本原理是不断将数组分成两半，然后确定要查找的值可能在哪一半，最终缩小范围直到找到目标值。
二分法在很多实际问题中都有应用，例如在搜索算法中、在计算机科学中、在经济学中等等。
下面我将介绍几个使用。
1.在搜索算法中的应用：二分法在搜索算法中是一个非常高效的算法。
当我们需要在一个非常大的有序数组中查找特定值时，二分法可以大大减少搜索的时间复杂度。
例如，在一个包含10000个整数的数组中查找特定的整数，如果采用顺序查找的话，最坏情况下需要遍历10000次才能找到目标值。
但是如果采用二分法的话，最多只需要log2(10000)≈14次比较就能找到目标值。
2.在计算机科学中的应用：在计算机科学中，二分法经常用来解决一些优化问题。
例如，在寻找最优解、最小值、最大值等问题中，可以利用二分法来加速搜索过程。
比如在图形学中，求解最远距离点对问题时，可以通过二分法来减少搜索的时间复杂度。
另外，在排序算法中，像快速排序、归并排序等算法也都是基于二分法的原理。
3.在经济学中的应用：经济学上也经常使用二分法来解决一些实际问题。
例如在供需平衡问题中，可以通过二分法来确定最终的市场价格。
另外，在利润最大化、成本最小化等优化问题中，二分法也常常被用到。
比如在制造业中，确定最佳的产量和定价策略，可以通过二分法来进行模拟优化计算。
总的来说，二分法是一个非常实用的算法，可以在很多领域中得到应用。
它能够快速定位目标值，减少搜索的时间复杂度，提高程序的效率。
因此，熟练掌握二分法的原理和应用是非常有必要的。
希望以上实例可以帮助读者更好地理解二分法的应用和重要性。
二分查找的例子
二分查找的例子
嘿，咱来聊聊二分查找呀！就好比说你有一堆杂乱无章的书，你想找那本最喜欢的《小王子》。
你要是一本一本翻，那可得累死啦！但要是用二分查找呢，你先看中间那本，哎呀，不是！那你就可以扔掉一半的书啦，只在另一半里面找。
然后再找中间那本，不是？再扔一半！就这么快速缩小范围，很快就能找到啦！
再比如说，找朋友玩猜数字游戏，朋友在心里想一个1 到100 的数字，你去猜。
不用从 1 挨个猜到 100 吧，那多费劲！用上二分查找，先猜 50，大了就往 1 到 50 找，小了就往 51 到 100 找，是不是轻松多啦！
还有呢，找你丢的钥匙也可以这样呀！在房间里你要有个大致范围，然后用二分查找的思路，一下就缩小找的地方啦！
你看，二分查找是不是超有用呀，能让我们做事更有效率呢！。
折半查找的递归算法
折半查找的递归算法1. 介绍折半查找，也称为二分查找，是一种在有序数组中查找目标值的常用算法。
它的时间复杂度为O(logN)，相比于线性查找的O(N)效率更高。
折半查找的核心思想是每次将查找范围缩小一半，直到找到目标值或者确认目标值不存在。
2. 算法原理折半查找算法的原理非常简单，基本思路如下： 1. 确定查找范围的起始位置（一般为数组的首尾元素）。
2. 计算范围的中间位置。
3. 判断中间位置的元素与目标值的关系： - 如果中间元素等于目标值，查找成功。
- 如果中间元素大于目标值，缩小查找范围至左侧一半，回到第2步。
- 如果中间元素小于目标值，缩小查找范围至右侧一半，回到第2步。
4. 重复步骤2和3，直到找到目标值或者确认目标值不存在。
3. 递归实现折半查找可以使用递归的方式实现，递归版本的算法如下：def binary_search_recursive(arr, target, left, right):if left > right:return -1mid = (left + right) // 2if arr[mid] == target:return midif arr[mid] > target:return binary_search_recursive(arr, target, left, mid - 1) else:return binary_search_recursive(arr, target, mid + 1, right)在递归版本的算法中，参数arr是要进行查找的有序数组，target是目标值，left和right分别表示当前查找范围的左右边界。
算法的停止条件是左边界大于右边界，表示无法再缩小查找范围。
4. 算法分析接下来我们来分析折半查找的递归算法的时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度每次递归时，查找范围缩小一半，因此递归的层数最多为log2(N)。
数据查找——二分查找课件高中信息技术浙教版(2019)选修1数据与数据结构(19张PPT)
没找到时，若中点数据偏小： key应在中点右侧
if f==True: print("查找成功！第"+str(b+1)+"个数据")
else: print("没有找到！")
二分查找的程序实现
①存储待查找数据key等 ②i和j定义子数组的边界 ③确定本次查找的数据下标 ④若找到则停止循环，记录位置
key 12
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
d 6 12 15 18 22 25 28 35 46 58 60
i
j
m=(i+j)/2
key<m，所以只能在左边于有序表
key 12
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
d 6 12 15 18 22 25 28 35 46 58 60
ij
m
第4遍比较： 6 12 15 18 22 25 28 35 46 58 60
j i m
key=12;f=False d=[6,12,15,18,22,25,28,35,46,58,60]
i=0;j=len(d)-1 当存在待查找的子数组时，继续查找
本次查找的数据下标为i,j的中点
判断中点数据是否为key值： 找到记录下标;做找到标记 break
感谢大家聆听
j=m-1 else:
i=m+1 if f==True:
print("查找成功！第"+str(b+1)+"个数据") else:
print("没有找到！")
二分查找的程序实现
二分查找的空间复杂度
二分查找的空间复杂度二分查找是一种非常常用且高效的查找算法。
它适用于有序数组并通过将数组不断分成两半的方式来查找目标元素。
本文将讨论二分查找算法的空间复杂度。
在介绍二分查找算法的空间复杂度之前，我们先来回顾一下该算法的基本原理。
二分查找算法的核心思想是通过比较目标元素与数组中间元素的大小，缩小查找范围。
如果目标元素小于中间元素，则目标元素位于数组的左半部分；如果目标元素大于中间元素，则目标元素位于数组的右半部分。
通过不断将数组分成两半，最终可以找到目标元素或确定目标元素不存在于数组中。
那么，二分查找算法的空间复杂度是多少呢？空间复杂度衡量的是算法执行过程中所需的额外空间。
对于二分查找算法来说，它只需要几个额外的变量来存储数组的起始位置、结束位置和中间位置，以及目标元素的值。
这些额外的变量占用的空间是常数级别的，与输入规模无关。
因此，可以得出结论：二分查找的空间复杂度为O(1)。
即使输入规模很大，该算法所需的额外空间也是固定的。
相比于其他一些算法，这种空间复杂度非常小，极大提升了算法的效率和性能。
通过分析二分查找算法的空间复杂度，我们可以更好地理解该算法的特点和优势。
在实际应用中，二分查找广泛应用于各种有序数据结构的查找操作，例如数组、链表和树等。
由于其高效的时间复杂度和极小的空间复杂度，二分查找成为了程序员们常用的工具之一。
总结起来，二分查找是一种非常高效的查找算法，其空间复杂度为O(1)。
通过将数组不断分成两半，二分查找能够快速定位目标元素或确定目标元素不存在。
这种算法在实际应用中具有广泛的适用性，并极大提升了查找操作的效率和性能。
（注：本文仅讨论了二分查找算法的空间复杂度，并未涉及时间复杂度的分析，以及具体实现细节。
如有需要，可进一步深入学习相关知识。
）。
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if(num >= k) return true; if(ok(m)) l = m;
return false;
else r = m;
}
}
printf(%.2f\n, 0.01 * (int)(l*100)
);
return 0;
}
再看一道最大化最小值的例题
这类问题通过二分搜索可以很好 的解决。
农夫约翰搭了一间有 N间牛社的
样例输入 N=5, M=3, x={1,2,8,4,9}
样例输出 3
(在位置 1,4,9 放3头牛 )
另C(d):=可以安排的牛的位置使 得最近的两头牛的 距离 不小于d
问题就变成了求满足 C(d)的最大 的d。
每次判断对每头牛最多处理一次 ，因此判断的复杂度是 O（n）
总复杂度 O(n*log(INF))
if(a[mid] == tg) return mid;
else if(a[mid] > tg) r = mid-1;
else l = mid+1; } return -1; }
二分查找的应用（二分答案）
? 假定一个解判断是否可行 ? 最大化最小值 ? 最大化平均值
有N条绳子，它们长度分别为Li。如果 从他们中切割出K条长度相同的绳子的 话，这K条绳子每条最长能有多长？答 案保留两位小数。
? 那么下一次 B该猜什么。。。
大家已经发现，问题变成了 5011000 之间猜一个数，那么应该猜 (501+1000)/2 = 750! 如果运气还是不好，，又猜小了 . 没关系！只猜了仅仅两次，我们 就将区间缩小为 751--1000. 那么继续下去 ...
我们发现，每次可以将区间缩小 为原来的一半。递减速度显然就 是log 级别的。 log(1000) 向上取整只有 10. 那么我们一定可以在 10次之内猜 出这个数。
return false;
cout << l << endl;
}
return 0;
}
大家还有什么疑问吗？
Thank you！ 祝大家周日 月赛取得好成绩！
奖品丰厚呦 ~
? C(x) = ( Li/x 的总和是否大于K) ? 因此，计算C(x)的复杂度是O(n) ? 那么 只要二分枚举x，就可以解决此
题！
int main()
int n, k;
{
double a[maxn], tot = 0;
cin >> n >> k;
bool ok(double x) {
for(int i = 0; i < n; i++)
二分查找及其应用
— By ElemenT
请在这里输入您的标题
NO!
今天，你AC了吗？
YES!
刷题太无聊？我们玩游戏吧！
相信大家都玩过猜数字的 游戏。两人游戏，A同学在心 里默念一个整数n （1 <= n <= 1000）。 B同学猜n是多少。 同时如果B没有猜对，A告诉 他这个数比默念的数高了还 是低了。
if(pos[i] - pos[last] < ma) int l = 0, r = MAX+1;
continue;
while(r - l > 1) {
cnt++;
int m = (l+r) >> 1;
last = i; } if(cnt >= c) return true;
if(ok(m)) l = m; else r = m; }
? 1<=N<=10^4, 1<=K<=10^4, 1<=Li<=10^5
? 样例输入
? N = 4, K = 11, L={8.02, 7.43, 4.57, 5.39}
? 样例输出
? 2.00(每条绳子可以得到4,3,2,2共计 11条)
另C(x):=可以得到K条长度为x的绳子
? 问题转化为求 满足C(x)条件的最大 的x。
最坏情况下需要多少次呢？
最坏情况下， ElemenT也不用超过 十次可以猜出！
看起来好厉害的样子
? 其实并不是，下面将引入“二 分搜索”的概念。
? 如上述的游戏中，第一次应该 取多少呢？
? 500！
? 很不巧并不是 500，而是一个比 500大的数。
? 虽然运气不好，但是 B将区间 的范围砍掉了一半！
给定一个有序序列a0,a1,a2...aN ， 给出一个目标值 tg，在序列中查找 是否存在tg，如果存ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ，返回 tg的 下标。
如何快速查找？
我们必须看到数列是 有序的
? 充分利用有序的条件，类似猜 数一样查找 tg。
? 复杂度为 log(n) 。 ? 那么我们来看看如何实现二分
查找。
int bs(int *a, int n, int tg) { int l = 0, r = n-1; while(l <= r) { int mid = (l+r)/2;
小屋。牛舍排在一条直线上 ，第i号牛舍在xi的位置，但 是他的M头小牛对小屋很不 满意，因此经常互相攻击。 约翰为了防止牛之间互相伤 害，因此决定把每头牛都放 在离其他牛尽可能远的牛舍 。也就是最大化最近的两头 牛之间的距离。
条件限制： 2<=N<=100000 2<=M<=N 0<=xi<=10^9
int n, c;
int main()
int pos[maxn];
{
bool ok(int ma) {
cin >> n >> c;
int cnt = 1;
for(int i = 0; i < n; i++)
int last = 0; for(int i = 1; i < n; i++) {
cin >> pos[i]; sort(pos, pos+n);
int num = 0;
cin >> a[i];
for(int i = 0; i < n; i++) { double l = 0, r = 100001;
num += (int) (a[i]/x); for(int i = 0; i < 100; i++) {
}
double m = (l+r)/2;