问题背景 今年的实习生招聘考试,我出了一道二分查找(Binary Search)的题目。题目大意如下: 给定一个升序排列的自然数数组,数组中包含重复数字,例如:[1,2,2,3,4,4,4,5,6,7,7]。问题:给定任意自然数,对数组进行二分查找,返回数组正确的位置,给出函数
问题背景
今年的实习生招聘考试,我出了一道二分查找(Binary Search)的题目。题目大意如下:
给定一个升序排列的自然数数组,数组中包含重复数字,例如:[1,2,2,3,4,4,4,5,6,7,7]。问题:给定任意自然数,对数组进行二分查找,返回数组正确的位置,给出函数实现。注:连续相同的数字,返回第一个匹配位置还是最后一个匹配位置,由函数传入参数决定。
我为什么会出这道题目?
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二分查找在数据库内核实现中非常重要
在数据库的内核实现中,二分查找是一个非常重要的逻辑,几乎99%以上的SQL语句(所有索引上的范围扫描/等值查询/Unique查询等),都会使用到二分查找进行数据的定位。
考虑一个数据库表t1(a int primary key, b int),表上的b字段有一个B+树索引,表中记录的b字段取值,就是题目中的[1,2,2,3,4,4,4,5,6,7,7]序列。此时,给定以下的两条查询语句,就是使用到了不同的二分查找逻辑:
SQL1: ? select * from t1 where b >?4;
SQL2: select * from t1 where b >= 4;
针对SQL1,索引的二分查找,就需要跳过所有的4,从最后一个4之后开始返回所有记录;针对SQL2,二分查找就需要定位到第一个4,然后顺序读取所有记录。
除此之外,针对数据库中其他的查询逻辑,二分查找还需要附带更多的功能,例如:
SQL3: select * from t1 where b 2;
SQL4: select * from t1 where b 2;
由于数据库索引同时支持反向扫描,因此SQL3、SQL4的语句,都可以使用索引反向扫描。反向扫描时,SQL3需要定位到索引中的第一个2;而SQL4,则需要定位到索引的最后一个2,然后开始反向返回满足查询条件的索引记录。
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二分查找在程序设计中,是一个十分基础并且易错的功能
第一个真正正确的二分查找算法,在第一个二分查找实现之后的12年,才被发表出来。通过Google,输入Binary Search或者是二分查找关键字,有大量的相关的文章或者博客讨论此话题。
二分查找实现,需要注意的问题
本文不准备详细介绍一个正确的二分查找应该是如何实现的,毕竟现在网上有着大量的正确版本。接下来,根据批改试卷过程中发现的一些问题,做一些简单的分析,希望对大家实现一个有效的二分查找算法,甚至是一个数据库内可用的二分查找算法,有所帮助。
问题一:是否检查参数的有效性
大量的试卷,在给出此问题的解决算法时,直接拿着low,high参数开始进行计算,但是却没有检查low/high参数。low/high是否相同,数组中是否存在记录?low/high构成的区间是否有效?代码的鲁棒性不足。
在数据库的二分查找实现中,一般是对一个索引页面进行二分查找。索引页面中有可能根本不存在用户的记录(索引页面中的记录全部被删除,又没有与兄弟页面合并时),此时,low/high均为0,此时如果根据low/high计算出来的mid进行记录的读取,就存在逻辑错误。
问题二:二分查找中值的计算
这是一个经典的话题,如何计算二分查找中的中值?试卷中,大家一般给出了两种计算方法:
算法一: mid = (low + high) / 2
算法二: mid = low + (high – low)/2
乍看起来,算法一简洁,算法二提取之后,跟算法一没有什么区别。但是实际上,区别是存在的。算法一的做法,在极端情况下,(low + high)存在着溢出的风险,进而得到错误的mid结果,导致程序错误。而算法二能够保证计算出来的mid,一定大于low,小于high,不存在溢出的问题。
回到数据库二分查找,数据库的一个索引页面(大小一般是8k或者是16k),能够存储的索引记录是有限的,因此肯定不会出现(low + high)溢出的风险。这也是为什么InnoDB中的中值,采用的就是算法一的实现。但是,作为一个严谨的程序设计人员,还是推荐使用算法二,将任何潜在的风险,扼杀于摇篮之中。
问题三:递归实现二分查找
超过一半的试卷,使用了递归调用的方式实现二分查找。不能说递归实现有错,而是在于实现效率问题。总所周知,递归调用存在着压栈/出栈的开销,其效率是比较低下的。而以数据库这样一个极端优化代码效率,提供快速查询响应的系统来说,效率是第一位的。不建议使用递归方式实现二分查找,至少在数据库内核实现中是不允许使用的。据我所知,所有的开源数据库系统,例如:InnoDB,PostgreSQL都未采用递归方式实现二分查找。
问题四:如何查找第一个/最后一个等值
回到题目,要求根据传入的参数不同,返回第一个/最后一个等值项。在本文的背景部分,我也解释了此问题对应的数据库查询(>,>=查询需求是不同的)。在试卷中,超过80%的同学的答案都是先进行二分查找,待定位到相同值之后,再根据传入的flag(用户需求:flag = 1,返回第一个等值项;flag = 0,返回最后一个等值项),进行顺序遍历,直至定位到满足条件的项。
同样,不能说这个实现是错的,但是也存在着性能问题。性能性能性能,永远是数据库内核实现考虑的重点之一(相信也是所有应用程序的一个指标)。数据库中,除了主键索引/Unique索引能够保证键值唯一之外,很多二级辅助索引都是存在相同键值的,有时相同键值的项会超过千项(考虑一个用户的订单,或者是购买记录)。
假设一个索引页面,保存着400项记录,均为相同键值。此时,使用先二分查找,后顺序遍历的算法,二分查找只能使用一次,顺序遍历199次,最终对比了200次。效率非常之低。当然,我也欣喜的看到另外一小部分同学的做法(我期待看到的算法),用flag来纠正每次比较的最终结果。例如:比较相等(相等用0表示,大于为1,小于为-1),但是flag = 1,则返回纠正后的比较结果为1,需要移动二分查找的high到mid,继续二分(反之,若flag = 0,则返回纠正后的结果为-1,需要移动二分查找的low到mid,继续二分)。如此一来,等值仍旧可以进行二分查找,最终的对比只需要9次,远远小于200次。
此问题,进一步引出了下一个问题,数据库中如何实现一个通用的,更为复杂的二分查找算法?
问题五:数据库中的二分查找实现举例
数据库中的二分查找,更为复杂,需要实现一个通用型的二分查找算法,使用于各种不同的SQL查询场景。
InnoDB针对不同的SQL语句,总结出四种不同的Search Mode,分别为:
#define????PAGE_CUR_G ? ? ? ? ?1????????>查询
#define????PAGE_CUR_GE ? ? ? ? 2????????>=,=查询
#define????PAGE_CUR_L ? ? ? ? ?3????????
#define????PAGE_CUR_LE ? ? ? ? 4????????
然后根据这四种不同的Search Mode,在二分查找碰到相同键值时进行调整。例如:若Search Mode为PAGE_CUR_G或者是PAGE_CUR_LE,则移动low至mid,继续进行二分查找;若Search Mode为PAGE_CUR_GE或者是PAGE_CUR_L,则移动high至mid,继续进行二分查找。
我们的TNT引擎,采用了与InnoDB不同的方案,但是也实现了相同的功能。TNT引擎针对相同键值的调整总结为下图,在此我就不做解释了,大家可以尝试着自己进行分析。
/* 操作符 includeKey???? forward???? compare result: 1 ? ?0????????-1 */
=============================================================================
>=????????????1????????????1????| ? ? ? ? ? ?1????????????-1????????-1
= ? ? ? ? ? ? 1????????????1????|????????????1????????????-1????????-1
> ? ? ? ? ? ? 0????????????1????|????????????1 ? ? ? ? ? ??1????????-1
-1????????-1
1????????-1
=============================================================================
总结
本文通过一个二分查找的题目,以及同学们在解答题目中暴露出来的问题,分析了一个安全可靠高效的二分查找,应该注意哪些问题。并简要分析了数据库内核实现中的二分查找实现,希望对大家在以后设计二分查找算法时,有所帮助。



MySQL은 초보자가 데이터베이스 기술을 배우는 데 적합합니다. 1. MySQL 서버 및 클라이언트 도구를 설치하십시오. 2. SELECT와 같은 기본 SQL 쿼리를 이해하십시오. 3. 마스터 데이터 작업 : 데이터를 만들고, 삽입, 업데이트 및 삭제합니다. 4. 고급 기술 배우기 : 하위 쿼리 및 창 함수. 5. 디버깅 및 최적화 : 구문 확인, 인덱스 사용, 선택*을 피하고 제한을 사용하십시오.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL은 웹 개발에 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 주요 기능에는 다음이 포함됩니다. 1. 다른 시나리오에 적합한 InnoDB 및 MyISAM과 같은 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2.로드 밸런싱 및 데이터 백업을 용이하게하기 위해 마스터 슬레이브 복제 기능을 제공합니다. 3. 쿼리 최적화 및 색인 사용을 통해 쿼리 효율성을 향상시킵니다.

SQL은 MySQL 데이터베이스와 상호 작용하여 데이터 첨가, 삭제, 수정, 검사 및 데이터베이스 설계를 실현하는 데 사용됩니다. 1) SQL은 Select, Insert, Update, Delete 문을 통해 데이터 작업을 수행합니다. 2) 데이터베이스 설계 및 관리에 대한 생성, 변경, 삭제 문을 사용하십시오. 3) 복잡한 쿼리 및 데이터 분석은 SQL을 통해 구현되어 비즈니스 의사 결정 효율성을 향상시킵니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

MySQL 데이터베이스를 구축하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 및 테이블 작성, 2. 데이터 삽입 및 3. 쿼리를 수행하십시오. 먼저 CreateAbase 및 CreateTable 문을 사용하여 데이터베이스 및 테이블을 작성한 다음 InsertInto 문을 사용하여 데이터를 삽입 한 다음 최종적으로 SELECT 문을 사용하여 데이터를 쿼리하십시오.

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