二分法查找的实现
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。
java算法-二分法查找实现
java算法-⼆分法查找实现什么是⼆分法查找⾸先，使⽤⼆分法查找的前提是：被查找的数组已排好序具体实现：假如有⼀组数为3，12，24，36，55，68，75，88要查给定的值24.可设三个变量front，mid，end分别指向数据的上界，中间和下界，mid=（front+end）/2.1.开始令front=0（指向3），end=7（指向88），则mid=3（指向36）。
因为a[mid]>x，故应在前半段中查找。
2.令新的end=mid-1=2，⽽front=0不变，则新的mid=1。
此时x>a[mid]，故确定应在后半段中查找。
3.令新的front=mid+1=2，⽽end=2不变，则新的mid=2，此时a[mid]=x，查找成功，返回查找元素的索引。
如果要查找的数不是数列中的数，例如x=25，当第三次判断时，x>a[mid]，按以上规律，令front=mid+1，即front=3，出现front>end的情况，表⽰查找不成功，放回-1。
⼆分法查找使⽤场景⼆分法查找适⽤于数据量较⼤时，但是数据需要先排好顺序。
对于我们很多⼈来说，还是⽤于⾯试……代码实现package com.xzlf.binarySearch;import java.util.Arrays;public class TestBinarySearch {public static void main(String[] args) {int[ ] arr = { 30,20,50,10,80,9,7,12,100,40,8};int searchWord = 20; // 所要查找的数Arrays.sort(arr); //⼆分法查找之前，⼀定要对数组元素排序System.out.println(Arrays.toString(arr));System.out.println(searchWord+"元素的索引："+binarySearch(arr,searchWord));System.out.println("========================");int errorWord = 66; // 查找不存在的数System.out.println(errorWord+"元素的索引："+binarySearch(arr,errorWord));}public static int binarySearch(int[] arr, int value) {int low = 0; // 开始位置int high = arr.length - 1; // 结束位置while(low <= high) {int middle = (low + high) / 2;if (value == arr[middle]) {return middle; //返回查询到的索引位置}if (value > arr[middle]) {low = middle + 1;}if (value < arr[middle]) {high = middle - 1;}}//上⾯循环完毕，说明未找到，返回-1return -1;}}以上代码运⾏结果为：。
查找算法之二分查找算法
查找算法之二分查找算法二分查找算法（Binary Search）是一种在有序数组中快速查找目标值的算法。
它的基本思想是通过不断二分待查找区间，缩小查找范围，直到找到目标值或者确定目标值不存在。
二分查找算法的实现步骤如下：1. 确定待查找数组的起始位置 low 和结束位置 high，初始时 low = 0，high = 数组长度减12. 计算中间位置 mid，mid = (low + high) / 23.将目标值与中间位置的元素进行比较。
-如果目标值等于中间位置的元素，则找到目标值，返回中间位置。
- 如果目标值小于中间位置的元素，则目标值在数组的前半部分，更新 high = mid - 1，回到步骤2进行下一轮查找。
- 如果目标值大于中间位置的元素，则目标值在数组的后半部分，更新 low = mid + 1，回到步骤2进行下一轮查找。
4. 当 low 大于 high 时，代表目标值不存在于数组中，查找结束，返回 -1二分查找算法的时间复杂度为 O(log n)，其中 n 为数组长度。
由于每次查找都将查找范围缩小一半，所以它比线性查找算法的效率高很多。
除了基本的二分查找算法，还有一些变体的二分查找算法，如查找第一个与目标值相等的元素、查找最后一个与目标值相等的元素、查找第一个大于目标值的元素、查找最后一个小于目标值的元素等。
这些变体算法在算法思想上与基本的二分查找类似，只是在比较目标值与中间位置元素时稍微有所不同，并通过不同的条件更新 low 和 high 的值，从而实现不同的查找逻辑。
综上所述，二分查找算法是一种高效的查找算法，应用广泛且实用。
它的核心思想简单明了，通过将待查找区间逐渐缩小，快速定位目标值。
在实际应用中，我们需要根据具体问题场景选择恰当的二分查找算法，并注意一些特殊情况的处理，如数组为空、数组长度为0等。
教师必备：精通二分法查找教案技巧
作为一名优秀的教师，掌握不同的教学方法和技巧是至关重要的。
而精通二分法查找教案技巧，则是教师必备的一项技能。
二分法查找是一种高效的查找算法，在计算机科学中得到广泛应用。
在教学中，精通二分法查找教案技巧则能够帮助教师更加高效地进行教学，提升学生的学习效率。
本文将详细介绍教师精通二分法查找教案技巧的重要性、基本原理、实现过程以及教学实践案例。
一、精通二分法查找教案技巧的重要性1.提高教学效率教师使用二分法查找教案探究学生对知识点的理解，与其它传统的教学方法相比，二分查找教案能够快速、准确地了解学生对知识点的掌握程度。
通过教师对学生的了解，调整教学内容和教学方式，达到提高教学效果的目的。
2.促进学生思维发展二分法查找教学案例将引导学生探究问题、思考问题的解决方法，而非简单的传授解决问题的答案。
这种教学方式能够激发学生的思维发展，培养他们的创造性思维和解决问题的能力。
3.丰富教学内容二分法查找算法是一种基本的算法，广泛的应用在算法设计、数据结构等计算机领域。
而通过二分法查找教案的教学，还可以将计算机科学中的实际应用方法和现代科技与学生的生活联系起来，丰富教学内容。
二、基本原理二分法查找教案的基本原理是将查找区间逐步缩小，在查找区间中寻找特定的值。
首先将查找区间的下标分别记为左边界l和右边界r，再将中间位置下标记为mid，与特定值比较后，根据比较结果缩小查找区间，直到找到特定值或区间大小为0。
三、实现过程下面我们将通过一个具体的例子，来说明二分法查找的实现过程。
假设有一个数组arr[]={1,3,5,7,9,11,13}，我们要找到值为9的元素，那么按照二分法查找的方法，具体的实现过程为：1.确定查找区间的左右下标l=0，r=6，mid=（l+r）/2=3。
2.比较mid位置上的值与我们要查找的值9的大小。
如果arr[mid]<9，则将左边界l移动到mid位置+1；如果arr[mid]>9，则将右边界r移动到mid位置-1。
二分法、快速查询、冒泡排序常用算法
二分法、快速查询、冒泡排序常用算法一、二分法二分法是一种常用的算法，也叫折半查找法。
其基本思想是：将有序序列不断地分成两部分，然后通过比较找出目标值所在的一部分，直到找到目标值。
具体实现方法如下：1.确定数组的范围，例如[left,right]，求中点mid=(left+right)/2。
2.比较mid处的元素与目标元素的大小关系。
3.若mid处的元素等于目标元素，则直接返回mid的位置。
4.若mid处的元素大于目标元素，则在[left,mid-1]范围内继续查找。
6.不断地通过比较缩小区间范围，最终找到目标元素的位置。
二、快速查询快速查询是一种常用的数据处理算法，可以快速定位数据中的某个值。
其基本思想是：利用数据分割的思想，通过递归实现对数据的分割和查找。
1.从数据集合中选择一个元素作为基准（通常选取第一个或最后一个元素）。
2.将数据集合分为两个子集：小于基准的子集和大于基准的子集。
3.递归地处理子集，重复以上步骤，直到子集中只含有一个元素。
4.如果查找的元素等于基准元素，则查找成功，否则根据大小关系继续在左侧或右侧子集中查找。
三、冒泡排序冒泡排序是一种比较简单的排序算法，其基本思想是：从序列的第一个元素开始，比较相邻的两个元素，如果大小顺序不对就交换位置，直到序列的最后一个元素。
通过多次比较交换的过程，将序列中最大的元素“冒泡”到最后的位置，然后对剩余的排序相同继续进行。
1.从序列起始位置开始，依次比较相邻的两个元素。
2.如果左侧元素大于右侧元素，则交换位置，否则不交换。
4.通过多次比较，将序列中的最大值依次“冒泡”到最后的位置。
5.对剩下的序列重复以上步骤，直到所有元素都排好序，完成排序。
以上就是二分法、快速查询、冒泡排序的基本算法和实现方法。
这些算法虽然看似简单，但是在实际应用中都有着广泛的应用。
掌握这些基本算法，可以帮助程序员更好地解决实际问题，提高程序的效率和质量。
二分法查找c语言程序
二分法查找c语言程序二分法查找是一种在有序数组中查找某个特定值的技术，其核心思想是：首先选取数组中间位置的元素，如果该元素正好是要查找的元素，则查找过程结束；如果该元素大于要查找的元素，则在数组的前半部分再进行查找；如果该元素小于要查找的元素，则在数组的后半部分再进行查找。
重复以上过程，直到找到要查找的元素，或者查找范围为空。
用c语言实现二分法查找的程序：#include <stdio.h> // 声明函数 int binarySearch(int arr[], int left, int right, int key); // 主函数 int main() { // 定义数组int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; // 计算数组的大小 int size = sizeof(arr) /sizeof(arr[0]); // 要查找的元素 int key = 4; // 用二分法查找 int result = binarySearch(arr, 0, size - 1, key); // 打印查找结果 if (result == -1) printf("元素不存在\n"); else printf("元素位置为：%d\n", result); return 0; } // 二分法查找函数 int binarySearch(int arr[], int left, intright, int key) { // 定义中间位置 intmid; // 当左侧位置小于右侧位置时，循环查找while (left <= right) { // 求出中间位置 mid = (left + right) / 2; //如果查找的key值等于中间位置的元素，则返回元素位置if (key == arr[mid]) return mid;// 如果查找的key值大于中间位置的元素，则从数组的右半部分开始查找 else if (key > arr[mid]) left = mid + 1; // 如果查找的key值小于中间位置的元素，则从数组的左半部分开始查找else right = mid - 1; } //如果查找不到，则返回-1 return -1; }。
简述二分法的原理
简述二分法的原理二分法是一种常用的算法，它的原理是将一个问题分成两个子问题，然后递归地解决这两个子问题，最终得到问题的解。
二分法的应用非常广泛，例如在查找算法、排序算法、数值计算等领域都有着重要的应用。
一、查找算法在查找算法中，二分法可以用来查找一个有序数组中的某个元素。
具体的实现方法是，首先将数组的中间元素与目标元素进行比较，如果相等，则返回该元素的下标；如果目标元素比中间元素小，则在数组的左半部分继续查找；如果目标元素比中间元素大，则在数组的右半部分继续查找。
这样不断地将问题分成两个子问题，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
二、排序算法在排序算法中，二分法可以用来实现快速排序。
快速排序的基本思想是选择一个基准元素，将数组分成两个部分，一部分是小于基准元素的，另一部分是大于基准元素的。
然后对这两个部分分别进行递归排序，最终得到有序数组。
在实现快速排序的过程中，可以使用二分法来确定基准元素的位置，从而提高排序的效率。
三、数值计算在数值计算中，二分法可以用来求解方程的根。
具体的实现方法是，首先确定一个区间，然后将区间分成两个部分，根据函数值的符号确定根在哪一部分，然后继续将该部分分成两个子区间，直到找到根或者确定根不存在。
二分法的优点是收敛速度快，但是需要满足一定的条件，例如函数必须是单调的，根必须在区间内等等。
综上所述，二分法是一种非常重要的算法，它可以用来解决许多问题，例如查找、排序、数值计算等。
二分法的原理是将问题分成两个子问题，然后递归地解决这两个子问题，最终得到问题的解。
在实际应用中，需要根据具体的问题选择合适的实现方法，并注意算法的正确性和效率。
查找-二分法查找（折半查找法）
查找-⼆分法查找（折半查找法）实现查找指定数值在元素有序的数组中存储的位置（索引），返回该位置（索引）。
解题步骤：1.定义3个⽤来记录索引值的变量，变量min记录当前范围最⼩索引值，初始值为0；变量max记录当前范围最⼤索引值，初始值为数组长度-1；变量mid记录当前当前范围最中间元素的索引值，初始值为(min+max) / 22.使⽤循环，判断当前范围下，最中间元素值与指定查找的数值是否相等若相等，结束循环，返回当前范围最中间元素的索引值mid若不相等，根据⽐较结果，缩⼩查询范围为上⼀次查询范围的⼀般中间元素值⽐要查询的数值⼤，说明要查询的数值在当前范围的最⼩索引位置与中间索引位置之间，此时，更新查询范围为:范围最⼤索引值 = 上⼀次中间索引位置 -1；中间元素值⽐要查询的数值⼩，说明要查询的数值在当前范围的最⼤索引位置与中间索引位置之间，此时，更新查询范围为:范围最⼩索引值 = 上⼀次中间索引位置 +1；在新的查询范围中，更新中间元素值的位置，再次使⽤最中间元素值与指定查找的数值是否相等。
中间索引值 = (范围最⼩索引值 +范围最⼤索引值) / 2;3.每次查询范围缩⼩⼀半后，使⽤if语句判断，查询范围是否⼩于0个元素，若⼩于0个元素，则说明指定数值没有查询到，返回索引值-1。
//⼆分查找法(折半查找法)public static int halfSearch(int[] arr,int number){int min =0; //最⼩下标int max =arr.length-1; //最⼤下标int mid = 0; //中间下标while (min<max){//没找到,更新范围继续找mid = (min+max)/2;if (arr[mid]>number){ //number在mid的左边max = mid-1; //改变最⼤下标}else if(arr[mid]<number){ //number在mid的右边min = mid+1; //改变最⼩下标}else{return mid;}}return -1;}。
二分搜索算法(折半查找)原理以及递归(recuition),迭代(iteration)的两种实现源代码
二分搜索算法(折半查找)原理以及递归（recuition），迭代（iteration）的两种实现源代码
折半查找法也称为二分查找法，它充分利用了元素间的次序关系，采用分治策略，可在最坏的情况下用O(log n)完成搜索任务。
【基本思想】
将n个元素分成个数大致相同的两半，取a[n/2]与欲查找的x作比较，如果x=a[n/2]则找到x，算法终止。
如果x<a[n/2]，则我们只要在数组a的左半部继续搜索x（这里假设数组元素呈升序排列）。
如果x>a[n/2]，则我们只要在数组a的右半部继续搜索x。
二分搜索法的应用极其广泛，而且它的思想易于理解。
第一个二分搜索算法早在1946 年就出现了，但是第一个完全正确的二分搜索算法直到1962年才出现。
Bentley在他的著作《Writing Correct Programs》中写道，90%的计算机专家不能在2小时内写出完全正确的二分搜索算法。
问题的关键在于准确地制定各次查找范围的边界以及终止条件的确定，正确地归纳奇偶数的各种情况，其实整理后可以发现它的具体算法是很直观的。
C++描述
递归实现（recuition）
迭代实现（iteration）。
lookup二分法查找原理
lookup二分法查找原理从什么是二分法查找开始，讲解二分法查找的原理和实现，包括常见的二分法查找模板及其时间复杂度分析，同时介绍二分法查找在实际场景中的应用以及注意事项。
【什么是二分法查找？】二分法查找也称为二分查找、折半查找，是一种常用的查找算法。
它是针对有序数列进行查找的一种算法，利用数列有序的特点，通过将搜索范围不断缩小一半，逐步定位待查找的元素位置，从而快速找到目标元素。
以一个有序数组为例，假设我们要查找其中某个元素x是否存在于数组中，可以采用二分法查找的方式进行。
具体步骤如下：1. 首先确定数组的中间位置mid，取mid值为数组元素个数n的一半。
2. 将元素x与数组中间位置的元素nums[mid]进行比较。
3. 如果x等于nums[mid]，那么说明x已经找到，返回mid的索引值即可。
4. 如果x小于nums[mid]，那么说明x在数组的左半部分，此时将搜索范围缩小为数组左半部分。
5. 如果x大于nums[mid]，那么说明x在数组的右半部分，此时将搜索范围缩小为数组右半部分。
6. 重复以上步骤，直到找到x或者搜索范围为空，此时说明没有找到x。
【二分法查找的原理和实现】二分法查找的原理很简单，即不断将搜索范围缩小至只有一半，通过不断缩小搜索范围而快速找到目标元素。
而实现二分法查找则需要考虑多个方面，包括查找的范围、查找的边界问题、查找的终止条件等。
首先，我们来看二分法查找的基本模板：javapublic int binarySearch(int[] nums, int target) {int left = 0, right = nums.length - 1;while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] == target) {return mid;} else if (nums[mid] < target) {left = mid + 1;} else {right = mid - 1;}}return -1;}上面的代码示例中，定义了数组的左右边界，初始时左边界为0，右边界为数组长度减一。
二分法搜索（binary_search）——Python实现
⼆分法搜索（binary_search）——Python实现# ⼆分搜索# 输⼊：按从⼩到⼤顺序排列的数组A，要搜索的数num# 输出：如果搜索到，则输出该元素的位置，如果没有搜索到，则输出“没有搜索到该值”；并且输出⽐较次数count_compare1import math23def binary_search(A,num):45print('\n 输⼊的数组为：',A)6print(' 要搜索的数为：',num)78 n = len(A) # n 数组长度9 low = 0 # low 指向低地址的指针10 high = n-1 # high 指向⾼地址的指针11 num_location = -1 # num_location 要搜索的元素的位置12 count_compare = 0131415while high - low > 1 and num_location == -1:1617 mid = math.floor( (low + high)/2 ) # mid 指向low和high中⼼元素的指针，floor表⽰向下取整1819if A[mid] == num:20 num_location = mid # 当且仅当找到要搜索的值，才会改变num_location的值21elif A[mid] <= num:22 low = mid23else:24 high = mid2526 count_compare = count_compare + 12728# print('第i趟搜索：',count_compare)29# print('mid ',mid);print('low ',low);print('high ',high)303132if high - low == 1: # 如果指针指向相邻的两个元素，那么要搜索的值要么是这两个元素其⼀，要么不存在33if A[low] == num:34 num_location = low35elif A[high] == num:36 num_location = high37 count_compare = count_compare + 138# 注：极少数情况下，若最后两个数相等，且都为要搜索的数，则通过此if判断语句后，num_location会变为high，也就是只会输出后⾯的元素的位置394041if num_location == -1: # 说明没有搜索到要搜索的值42print('\n 没有搜索到该值')43print(' ⽐较次数为：', count_compare)44else:45print('\n 在该数组的位置：', num_location+1)46print(' ⽐较次数为：', count_compare)函数调⽤1 A = [-39, -22, -1, 5, 12, 21, 33, 56, 56, 76, 92, 92, 110, 999]2 num = 1103 binary_search(A,num)运⾏结果输⼊的数组为： [-39, -22, -1, 5, 12, 21, 33, 56, 56, 76, 92, 92, 110, 999]要搜索的数为： 110在该数组的位置： 13⽐较次数为： 4。
二分查找算法
二分查找算法二分查找算法是一种常见的查找方法，在计算机科学领域被广泛应用。
它的基本思想是通过将有序数组中间的元素与查找目标进行比较，缩小查找范围，最终定位目标元素的位置。
本文将深入探讨二分查找算法的实现原理、应用场景以及优化方法。
一、二分查找算法的基本原理二分查找又称折半查找，基本思想是在有序数组中查找特定元素。
它的实现原理是利用“分治思想”，将查找问题逐步缩小。
具体地，假设要查找的数组为a，查找范围为[left, right]，目标元素是key，则二分查找的基本算法流程如下：1.计算数组中心元素下标mid，mid=(left+right)/2；2.将目标元素key与中心元素a[mid]进行比较，若相等，则返回mid；3.若key>a[mid]，则在右半部分继续查找，即[left, right]变为[mid+1, right]；4.若key<a[mid]，则在左半部分继续查找，即[left, right]变为[left, mid-1]；5.重复以上步骤，直到找到目标元素或者[left, right]变为空。
下面给出一个二分查找的示例代码：```int binarySearch(int a[], int left, int right, int key) { while (left <= right) {int mid = (left + right) / 2;if (a[mid] == key)return mid;else if (a[mid] < key)left = mid + 1;elseright = mid - 1;}return -1; //未找到}```二、二分查找算法的应用场景二分查找算法的时间复杂度为O(logn)，即查找的时间随着数组元素个数的增加而增加的速度很慢，因此它适用于处理大量数据的情况，比如在搜索引擎中对关键词进行搜索；在数字密码破解中，通过二分查找可以快速猜测密码；在哈希表中，二分查找可用于快速定位元素位置等。
用递归实现2分查找的算法
用递归实现2分查找的算法递归是一种非常常见的算法思想，它可以将一个大问题分解成若干个小问题，并通过递归调用来解决这些小问题。
在算法中，递归可以用来实现许多经典的算法，比如2分查找算法。
2分查找算法是一种非常高效的查找算法，它可以在一个有序数组中查找指定的元素。
该算法的基本思想是将数组分成两个部分，然后判断要查找的元素在哪一部分中，然后递归地在该部分中查找。
这个过程一直持续到找到要查找的元素或者确定要查找的元素不存在为止。
下面是用递归实现2分查找的算法：1. 定义一个函数binary_search，该函数接受三个参数：一个有序数组arr，要查找的元素x，以及数组的起始和结束位置start和end。
2. 在函数中，首先判断数组是否为空，如果为空，则返回-1表示要查找的元素不存在。
3. 然后计算数组的中间位置mid，如果中间位置的元素等于要查找的元素x，则返回mid。
4. 如果中间位置的元素大于要查找的元素x，则递归调用binary_search函数，在左半部分数组中查找。
5. 如果中间位置的元素小于要查找的元素x，则递归调用binary_search函数，在右半部分数组中查找。
6. 如果要查找的元素x不存在于数组中，则返回-1表示要查找的元素不存在。
下面是用递归实现2分查找的算法的Python代码：```def binary_search(arr, x, start, end):if start > end:return -1mid = (start + end) // 2if arr[mid] == x:return midelif arr[mid] > x:return binary_search(arr, x, start, mid - 1)else:return binary_search(arr, x, mid + 1, end)```在实际应用中，2分查找算法可以用来查找一个有序数组中的元素，比如在一个大型数据库中查找某个记录，或者在一个有序列表中查找某个元素。
lookup二分法查找原理
lookup二分法查找原理
摘要：
1.二分法查找简介
2.二分法查找原理
3.二分法查找的应用
4.总结
正文：
一、二分法查找简介
二分法查找，又称为折半查找，是一种在有序数据集合中高效查找目标值的方法。
它通过将数据集分成两部分，然后确定目标值可能出现的部分，从而缩小查找范围。
这种查找方法在计算机科学和信息检索领域有着广泛的应用。
二、二分法查找原理
1.确定起始位置和结束位置：首先，确定要查找的数据集的起始位置（low）和结束位置（high）。
2.计算中间位置：通过计算起始位置和结束位置的平均值，得到中间位置（mid）。
3.比较目标值与中间位置的值：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，则找到目标值；如果目标值小于中间位置的值，则在低半部分继续查找；如果目标值大于中间位置的值，则在高一半部分继续查找。
4.重复步骤2和步骤3，直到找到目标值或查找范围为空。
三、二分法查找的应用
1.计算机算法：二分法查找在许多计算机算法中都有应用，如排序、查找、数据压缩等。
它能够大大提高程序的运行效率。
2.信息检索：在文本信息检索中，可以使用二分法查找来快速定位关键词所在的位置。
3.数据库查询：在数据库查询中，二分法查找可以用于高效地查找特定记录。
四、总结
二分法查找是一种高效、实用的查找方法，它在许多领域都有广泛的应用。
通过了解其原理和应用，我们可以更好地利用这一方法解决实际问题，提高工作和学习效率。
二分查找算法详解
二分查找算法详解二分查找算法也叫折半查找算法，是一种非常常用的查找算法。
二分查找算法适用于已经排序的数据集合，因为它可以很快地定位到要查找的数据的位置，适合于需要快速查找的运算场景。
本文详细介绍二分查找算法的实现原理、适用场景及使用方法。
一、算法实现原理二分查找算法的实现原理是通过不断地将更小的区间范围内执行二分操作，最终找到目标数据的位置。
它的实现相对简单，需要具备如下三个条件：1. 目标数据集合必须是已经排序的。
2. 二分查找算法必须始终约束在一个有序的区间范围内。
3. 二分查找算法必须是递归或者循环调用。
二分查找算法通过不断拆分原集合，并将查找范围不断缩小，直至找到目标数据，或者确定目标数据不存在于集合中。
具体实现方式如下：1. 首先取这个数组的中间位置，将这个位置上的值和目标值进行比较。
2. 如果这个位置上的值和目标值相等，算法要查找的目标已经找到。
3. 如果中间位置上的值大于目标值，那么查找范围应该在数组的左边，将数组左边的一半继续进行查找。
4. 如果中间位置上的值小于目标值，那么查找范围应该在数组的右边，将数组右边的一半继续进行查找。
5. 重复执行步骤 1 - 4，直到找到目标数据的位置，或者确定目标数据不存在于集合中。
二、适用场景二分查找算法适用于有序集合内的查找操作，因此在以下场景中可以使用该算法：1. 内存大小有限，数据无法全部加载到内存中直接查询，需要分批次查询。
2. 数据量相对较大，查询速度比较慢，需要提高查询效率。
3. 数据集合相对稳定不会经常发生变动。
三、使用方法二分查找算法可以通过循环或者递归两种方式来实现。
本文采用循环方式的实现方式进行介绍。
以在有序集合 [1, 3, 5, 7, 9, 11] 中查找元素 `5` 为例，具体实现过程如下：```python# 定义数据集合data = [1, 3, 5, 7, 9, 11]# 查找目标target = 5# 二分查找算法left, right = 0, len(data) - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2if data[mid] == target:print("找到了目标，目标在数组中的下标为：", mid) breakif data[mid] > target:right = mid - 1else:left = mid + 1if left > right:print("目标不在数组中")```通过以上代码可以看出，二分查找算法具有如下特点：1. 确定了数据集合的范围，可以缩小查找的范围。
二分查找算法利用什么实现
二分查找算法利用什么实现
二分查找算法利用除剩余元素中一半的元素实现的算法。
在计算机科学中，二分搜索，也称折半搜索、对数搜索，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。
二分搜索算法原理：
1、如果待查序列为空，那么就返回－1，并退出算法；这表示查找不到目标元素。
如果待查序列不为空，则将它的中间元素与要查找的目标元素进行匹配，看它们是否相等。
如果相等，则返回该中间元素的索引，并退出算法；此时就查找成功了。
如果不相等，就再比较这两个元素的大小。
2、如果该中间元素大于目标元素，那么就将当前序列的前半部
分作为新的待查序列；这是因为后半部分的所有元素都大于目标元素，它们全都被排除了。
3、如果该中间元素小于目标元素，那么就将当前序列的后半部
分作为新的待查序列；这是因为前半部分的所有元素都小于目标元素，它们全都被排除了。
二分查找算法的实现
二分查找算法的实现二分查找，也称为折半查找，是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。
其基本思想是通过将待查找的区间逐步缩小，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
下面是二分查找算法的实现示例（使用递归和非递归两种方式）：1. 递归实现：```pythondef binary_search_recursive(arr, target, low, high):if low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:return binary_search_recursive(arr, target, mid + 1, high)else:return binary_search_recursive(arr, target, low, mid - 1)return -1 # 目标元素不存在# 示例使用arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]target = 6result = binary_search_recursive(arr, target, 0, len(arr) - 1)if result != -1:print("元素在索引", result)else:print("元素不存在")```2. 非递归实现：```pythondef binary_search_iterative(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 # 目标元素不存在# 示例使用arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]target = 6result = binary_search_iterative(arr, target)if result != -1:print("元素在索引", result)else:print("元素不存在")```以上两种实现方式都能在有序数组中进行二分查找，返回目标元素的索引。
二分法查找c++语言程序
二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。
下面是一个用C++实现的二分查找程序：cpp复制代码#include<iostream>int binarySearch(int arr[], int left, int right, int x){while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (arr[mid] == x)return mid;if (arr[mid] < x)left = mid + 1;elseright = mid - 1;}return-1; // 如果元素不在数组中，返回-1}int main(){int arr[] = {2, 3, 4, 10, 40};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int x = 10;int result = binarySearch(arr, 0, n - 1, x);(result == -1) ? std::cout << "Element is not present in array": std::cout << "Element is present at index " << result;return0;}在这个程序中，我们首先定义了一个名为binarySearch的函数，它接受一个数组、数组的左右索引以及要查找的元素。
然后，我们在while循环中使用二分查找法查找元素。
如果元素在数组中，我们返回它的索引；否则，我们返回-1表示元素不在数组中。
在main函数中，我们创建了一个数组并调用binarySearch 函数来查找特定的元素。
PHP代码实现二分法查找
PHP代码实现⼆分法查找
需求：定义⼀个函数接收⼀个数组对象和⼀个要查找的⽬标元素，函数要返回该⽬标元素在数组中的索引值，如果⽬标元素不存在数组中，那么返回-1表⽰。
//折半查找法(⼆分法): 使⽤前提必需是有序的数组。
//如果是从⼩到⼤的数组
function halfSearch($arr, $target)
{
//定义三个变量分别记录最⼩、最⼤、中间元素的索引值
$min = 0;
$max = count($arr) - 1;
$mid = floor(($min + $max) / 2);
while (true) {
if ($target > $arr[$mid]) {//如果⽬标值⼤于中间值，⽬标值应该在中间值右边
$min = $mid + 1;
} elseif ($target < $arr[$mid]) {//如果⽬标值⼩于中间值，⽬标值应该在中间值左边
$max = $mid - 1;
} else {//如果中间值等于⽬标值那么中间值的索引即为要查找的⽬标元素的索引
return$mid;
}
//如果max或者min 发⽣变化后出现下⾯这种情况说明⽬标值不在该数组范围内
if ($max < $min) {
return -1;
}
$mid = floor(($min + $max) / 2);
}
}。
PHP实现二分法查找
PHP实现⼆分法查找php实现⼆分法的查找其实很简单，跟我⼀起来看看怎么实现吧。
⼆分法查找需要数组是⼀个递增的数组。
想要写出⼆分法查找的代码，⾸先要懂得⼆分法实现查找的原理：①要知道中间位置就需要知道起始位置和结束位置，然后取出中间位置的值来和我们的值做对⽐。
②如果中间值⼤于我们的给定值，说明我们的值在中间位置之前，此时需要再次⼆分，因为在中间之前，所以我们需要变的值是结束位置的值，此时结束位置的值应该是我们此时的中间位置。
③反之，如果中间值⼩于我们给定的值，那么说明给定值在中间位置之后，此时需要再次将后⼀部分的值进⾏⼆分，因为在中间值之后，所以我们需要改变的值是开始位置的值，此时开始位置的值应该是我们此时的中间位置，直到我们找到指定值。
④或者中间值等于最初的起始位置，或结束位置（此时说明给定值未找到）。
下⾯就看看怎么实现⼆分法吧/*** ⼆分查找* @param Array $arr 待查找的数组* @param Int $key 要查找的关键字* @return Int*/function bin_search(Array $arr,$key){$high = count($arr);if($high <= 0)return 0;$low = 0;while($low <= $high){//当前查找区间arr[low..high]⾮空$mid=intval(($low + $high) / 2);if($arr[$mid] == $key)return $mid; //查找成功返回if($arr[$mid] > $key)$high = $mid - 1; //继续在arr[low..mid-1]中查找else$low = $mid + 1; //继续在arr[mid+1..high]中查找}return 0; //当low>high时表⽰查找区间为空，查找失败}$arr = array(1,2,4,6,10,40,50,80,100,110);echo bin_search($arr,80);。