二分查找也称折半查找(Binary Search),它是一种效率较高的查找方法。
但是,折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列。
归并排序即运用了二分法的思想。首先需要一个由小到大排序好的数组,先对比中间的值,如果比要找的大,则向前找,取中间值前面的一半再找中间值再对比。
如果比要找的小,则向后找,取中间值后面的一半再取中间值再对比。
这里,我使用了递归的方法进行实现。
首先需要确认查找的范围,即有一个左索引和右索引,每次取(left right)/2为中间值,比较要查找的元素和中间值的大小,若中间值大,则向前找,即递归范围为left ,mid-1。反之向右找,即递归范围mid 1,right。若相等即为找到。
但是需要继续向此索引的前后找找看有没有和其相等的值,一并加入到集合中,最后返回这个集合。
package search; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class BinarySearch { public static void main(String[] args) { int[] array = {1,1,1,2,3,4,5,6,7}; List<Integer> integers = binarySearch(array, 0, array.length - 1, 1); // for (Integer integer : integers) { // System.out.print(integer+ " "); // } System.out.println(integers); } public static List<Integer> binarySearch(int[] array, int left, int right, int value){ //如果左索引大于右索引,则说明全部遍历完了,也没有找到相应的值,返回空集合即可 if (left>right){ return new ArrayList<Integer>(); } //获取中间值的下标(二分) int mid = (left+right)/2; //如果要找的值比中间值小,则继续向左找 if (value < array[mid]){ return binarySearch(array, left, mid-1, value); //要找的值比中间值小大,则向右找 }else if (value > array[mid]){ return binarySearch(array, mid+1, right, value); //否则,说明相等,找到了 }else { //找到一个,还需要向左右找找看有没有相同的值 List<Integer> resultList = new ArrayList(); //向左循环找,如果有,则加入到集合中 int temp = mid - 1; while (temp>=0 && array[temp] == value){ resultList.add(temp); temp -= 1; } //向右循环找,如果有,则加入到集合中 temp = mid + 1; while (temp < array.length && array[temp] == value){ resultList.add(temp); temp += 1; } //将一开始找到的那个索引页加入到集合中。 resultList.add(mid); return resultList; } } //以下这段代码来自百度百科,供大家参考。 public static int binarySearch(Integer[] srcArray, int des) { //定义初始最小、最大索引 int start = 0; int end = srcArray.length - 1; //确保不会出现重复查找,越界 while (start <= end) { //计算出中间索引值 int middle = (end + start)>>>1 ;//防止溢出 if (des == srcArray[middle]) { return middle; //判断下限 } else if (des < srcArray[middle]) { end = middle - 1; //判断上限 } else { start = middle + 1; } } //若没有,则返回-1 return -1; } }
package search; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; /** * @Author: sshdg * @Date: 2020/9/21 9:22 */ public class BinarySearch3 { public static void main(String[] args) { int[] array = {1,1,1,1,1,2,3,4,5,6,7}; System.out.println(BinarySearch3.binarySearch(array, 7)); } public static List<Integer> binarySearch(int[] array, int key){ List<Integer> resultList = new ArrayList<>(); int start = 0; int end = array.length - 1; while (start <= end){ int mid = (start + end) / 2; int midValue = array[mid]; if (key > midValue){ //key比中间值大。向右找 start = mid + 1; } else if (key < midValue){ //key比中间值小。向左找 end = mid - 1; } else { //否则就找到了 //先向左找有没有相同值 int temp = mid -1; while (temp >= start && array[temp] == key){ resultList.add(temp); temp -= 1; } //将一开始找到的加入结果集 resultList.add(mid); //再向右找找有没有相同值 temp = mid + 1; while (temp <= end && array[temp] == key){ resultList.add(temp); temp += 1; } break; } } return resultList; } }
public class BinarySearch { /** * @author JadeXu * @// TODO: 2020/12/7 二分查找 * 思路: * 1、获取数组的中间值,先获取下标,方便多次查找 * 奇数位的数组直接获取中间位,偶数位的数组获取中间的第一位或第二位都可,一般获取第一位(因为与奇数位获取中间值的方法一样) * 2、获取查找的区间范围,start:区间开始的下标,end:区间结束的下标 * 3、判断查找的数和中间位的数是否相同 * 相同时,直接返回需要的数据,跳出方法 * 大于时,即数可能在中间值右边的区间内,此时start = mid+1,即mid往后移一位,就得到了中间值右边区间的开始下标 * 小于时,即数可能在中间值左边的区间内,此时end = mid-1,即mid往前移一位,就得到了中间值左边区间的结束下标 * 当一个区间里,开始下标小于等于结束下标时,该区间才是有效区间,才能继续查找。否则无效,返回找不到,跳出方法 */ //循环 /** * @param arr 已经升序好的int[] * @param num 需要查找的数字 * @return 找到则返回下标,没找到则返回-1 */ private static int binarySearchByCycle(int[] arr,int num) { int start = 0; int end = arr.length - 1; while (start <= end){ int mid = (start + end) / 2; if(num == arr[mid]){ return mid; }else if(num > arr[mid]){ start = mid + 1; }else { end = mid - 1; } } return -1; } //递归 /** * @param arr 已经升序好的int[] * @param num 需要查找的数字 * @param start 区间开始下标 * @param end 区间结束下标 * @return 找到则返回下标,没找到则返回-1 */ private static int binarySearchByRecursion(int[] arr,int num,int start,int end) { int mid = (start + end) / 2; if(num == arr[mid]){ return mid; }else if(num > arr[mid]){ start = mid + 1; }else { end = mid - 1; } if(start <= end){ mid = binarySearchByRecursion(arr,num,start,end); //递归继续寻找 }else { mid = -1; } return mid; } }
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