二分法是一种快速查找的方法,时间复杂度低,逻辑简单易懂,总的来说就是不断的除以2除以2......但是需要注意: 待查找的序列区间单调有序 例如需要查找有序数组arr里面的某个关键字key的位置,那么首先确认arr的中位数或者中点center,下面分为三种情况: 假如arr[center]>key,...二分法查找非常快且非常常用,但是唯一要求是要求数组是有序的 我的另一篇博客刚好介绍了冒泡排序可以去看看: http://www.cnblogs.com/TTyb/p/5726151.html 二分法的代码如下...arr = [1, 6, 9, 15, 26, 38, 49, 57, 63, 77, 81, 93] 31 while True: 32 key = input("请输入你要查找的数字
线性查找(顺序查找) 声明两个变量:查找的元素、保存索引的变量 用for循环依次遍历 注意: 这里只查找一个元素,索引可以用于判断是否找到该元素。...这里只查找一个。...二分法查找 二分法查找的前提:数组是有序的 思路 将数组从中间分割为两部分(二分法), 用要查找的元素和数组中间的元素进行比较 若查找元素大于数组中间元素,则在数组右边查找;反之则在数组左边查找 再将查找的部分按前面的思路进行二分法查找...实现步骤 声明一个引用保存要查找的值value 声明头部下标headIndex = 0、尾部下标endIndex = arr.length-1 声明一个阈值flag = flae,用于判断元素是否存在使用...线性查找和二分法查找对比 线性查找: 优点:通用性更强 缺点:效率低,时间复杂度为:O(N) 二分法查找: 优点:效率高,时间复杂度为:O(logN) 缺点:数组必须有序
首先来对比一下通用的查找算法和字符串查找算法: 各种字符串查找算法的性能特点 算法(数据结构) 优点 二叉查找树(BST) 适用于随机排列的键 2-3树查找(红黑树) 有性能保证 线性探测法(并行数组)...内置类型,缓存散列值 R向单词查找树 适用于较短键和较小的字母表 三向单词查找树 适用于非随机的键 如果空间足够,R向单词查找树的速度是最快的,能够在常数次次数比较内完成查找。...对于大型字母表,R向单词查找树所需空间可能无法满足时,三向单词查找树是最佳选择,因为它对字符比较次数是对数级别的,而二叉查找树中键的比较次数是对数级别的。
欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们! 本文首发于微信公众号:"算法与编程之美",欢迎关注,及时了解更多此系列文章。 字符串是数据结构中比较简单的一种,但又是我们最常用的数据结构之一。...对于字符串对象,最重要的操作之一便是字符串匹配(查找),本篇文章便向大家介绍一个典型的匹配算法—BF算法 为了方便理解,我们直接从问题入手,来理解这两种算法。...BF算法 目标串:BBC ABCDAB ABCD ABCDABDE 模式串:ABCDABD 提示:(空格也是一个字符串) 问题:查看模式串是否出现在目标串中,并找出其在目标串中的下标位置 分析:大家在碰到这个问题时...输出字符串匹配失败 注意: 很多人在自己思考这个问题时,会犯一个错误。...更多精彩文章: 算法|从阶乘计算看递归算法 算法|字符串匹配(查找)-KMP算法 JavaScript|脚本岂能随意放置 Web|设置隔行变色的单元格 开发|优秀的Java工程师的“对象”一定不错
文章目录 一、字符串查找 二、蛮力算法代码示例 一、字符串查找 ---- 算法题目链接 : https://www.lintcode.com/problem/13/ 在 一个字符串 中查找 另外一个字符串..., 那面试基本就凉了 ; 暴力算法的复杂度是 O(m \times n) , m 是第一个大字符串的长度 , n 是被查找的字符串长度 ; KMP 算法 是专门用于解决该问题的算法 , 该算法...只能用于解决在一个字符串中查找另外一个字符串的问题 ; KMP 算法主要靠背诵 , 没有涉及到算法的理论 , 只能用于解决单一字符串查找问题 , 一般面试时不考虑使用该算法 ; KMP 算法的算法复杂度是...O(m + n) ; Rabin-Karp 算法 比 KMP 算法更简单 , 其基本原理就是比较字符串的 哈希码 ( HashCode ) , 快速的确定子字符串是否等于被查找的字符串 ; 二、蛮力算法代码示例...对应字符是否相等 * @param source:在该字符串中查找子字符串 * @param target:被查找的字符串 * @return: return the index
package search; import java.util.Arrays; public class MidSearch { public stat...
“在一个字符串S中查找一个词W出现的位”是一道常见的面试题。 相对于那些要对树、图进行操作的算法,这个算法要处理的是一维线性的字符序列。看起来似乎简单不少,那么算法难度会更低吗?让我们来看看。...简单直接的字符串查找算法 算法原理 首先,如果只是笼统地从一个字符串中查找另一个字符串,有一种很直接的方法,那就是: 从 S 的第 1 个字符开始,与 W的每一个字符一一匹配。...如果一致,就继续匹配下一个,如果w的所有字符都匹配上了,则说明已经查找到了W。...算法流程图 本算法流程图如下: ? 算法运行示例 按照它进行字符串查找的案例如下: ? 算法性能 这个算法又简单又好操作,唯一的缺点是有点慢。...算法流程图 下图是 KMP 算法的流程图: ? 与直接算法的对比 我们横向对比一下直接查找字符串算法和 KMP 算法,会发现,其实就是紫色框内的部分不同而已。 ?
KMP子字符串查找算法 概述 算法的基本思想是:当出现不匹配时,就能知晓一部分文本的内容,可以利用这些信息避免将指针回退到所有这些已知的字符串之前。...DFA(确定有限状态机)模拟 提前判断如何重新查找,而这种判断只取决于模式本身,所以可以对模式的字符序列做一个确定有限状态机。...,M状态为终止状态,找到了完整匹配的字符串。...编码实现 用暴力算法实现子字符串查找算法 public int search(String txt, String pat) { int i, N = txt.length(...缺点:最坏的情况(在重复性很高的文本中查找重复性很高的模式)在实际应用中很少出现,还不如使用暴力算法来的容易,性能也差不了多少。
二分法查找 例如: 给一有序的数组a[9]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,},想要确定 3 的位置。...实现: (a[0]+a[8])/2=5 大于 3 则只需要查找a[0]~a[4]就可以 (a[0]+a[4])/2=3 此时刚好等于3,则此时3的位置就是(0+4)/2=2 则可知 a[2]...=3 至此查找结束 下面通过一个例子来具体体验下二分法的妙处 Trailing Zeroes n的阶乘尾部有q个连续的0,现在给你q,请你算出满足条件的n,如果有多个n满足条件,输出最小的那个即可
在一个 n * m 的二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个高效的函数,输入这样的一个二维数组和一个整数...
Kunth-Morris-Pratt算法的基本思想是:当出现不匹配时,就能知晓一部分内容(因为匹配失败之前的字符已经和模式相匹配)。可以利用这些信息避免指针回退。...令人惊讶的是,KMP算法在匹配失败时,总能将j设置为一个值以使i不回退。 在KMP算法中,不会回退文本指针i,而是用一个数组dfa[][]来记录匹配失败时指针j应该回退多远。...]; dfa[pat.charAt(j)][j] = j+1; x = dfa[pat.charAt(j)][x]; } 下面代码的实现在构造函数中根据模式字符串构造了一个...DFA,使用search()方法在文本中查找字符串。...N的文本,KMP子字符串查找算法访问的字符串不会超过M+N个。
二分法查找又称为折半法查找,基本原理:与数组元素的中点比较,逐步定位到元素X所在的区域,最终查找到该元素。前提是:该元素必需按从小到大或者从大到小的顺序排列。...实际当中要查找某个元素,可以先排序,再使用二分法查找。 low<=high是关键;mid=low+high+1或mid=low+1 无关紧要,只是分段的比例不一样。...每一次比较后,可以排除a[Mid]. low=mid+1,high=mid-1; 1.迭代算法为: int search_binary_for(int a[],int n,int N) { int...\n",i); } else { printf("sorry,The data %d can't be found\n",i); } } 递归算法如下: int search_binary_digui
二分法应用条件:1)数组为有序数组。2)同时题目还强调数组中无重复元素,因为一旦有重复元素,使用二分查找法返回的元素下标可能不是唯一的。 区间的定义: 区间的定义不同代码就不同。...if (nums[middle] > target) right 要赋值为 middle – 1,因为当前这个nums[middle]一定不是target,那么接下来要查找的左区间结束下标位置就是 middle
temp = index - 1; else lower = index + 1; } if (lower <= temp) System.out.println("你要查找的数为...; else System.out.println("你要查找的数不存在。")
文章目录 一、字符串查找 二、Rabin-Karp 算法 一、字符串查找 ---- 算法题目链接 : https://www.lintcode.com/problem/13/ 在 一个字符串 中查找 另外一个字符串...第一次出现的位置 ; 如 : 在 “abcdefghijk” 中查找 “def” 第一次出现的位置 , 是 4 ; 该方法使用 暴力算法 , 两层 for 循环 , 肯定可以解决 ; 如果用暴力算法..., 那面试基本就凉了 ; 暴力算法的复杂度是 O(m \times n) , m 是第一个大字符串的长度 , n 是被查找的字符串长度 ; KMP 算法 是专门用于解决该问题的算法 , 该算法...只能用于解决在一个字符串中查找另外一个字符串的问题 ; KMP 算法主要靠背诵 , 没有涉及到算法的理论 , 只能用于解决单一字符串查找问题 , 一般面试时不考虑使用该算法 ; KMP 算法的算法复杂度是...O(m + n) ; Rabin-Karp 算法 比 KMP 算法更简单 , 其基本原理就是比较字符串的 哈希码 ( HashCode ) , 快速的确定子字符串是否等于被查找的字符串 ; 二、Rabin-Karp
优点: 暴力查找算法:实现简单且在一般情况下工作良好(Java的String类型的indexOf()方法就是采用暴力子字符串查找算法); Knuth-Morris-Pratt算法能够保证线性级别的性能且不需要在正文中回退...; Boyer-Moore算法的性能一般情况下都是亚线性级别; Rabin-Karp算法是线性级别; 缺点: 暴力查找算法所需时间可能和NM成正比; Knuth-Morris-Pratt算法和Boyer-Moore...算法需要额外的内存空间; Rabin-Karp算法内循环很长(若干次算术运算,其他算法都只需要比较字符); 各种字符串查找算法实现的成本总结 算法 版本 最坏情况 一般情况 是否回退 正确性 额外空间需求...暴力算法 -- MN 1.1N 是 是 1 KMP算法 完整的DFA(博客中实现的方法) 2N 1.1N 否 是 MR 仅构造不匹配的状态转换 3N 1.1N 否 是 M 完整版本 3N N/M...是 是 R Boyer-Moore算法 启发式查找不匹配字符 MN N/M 是 是 R Rabin-Karp算法 蒙特卡洛算法 7N 7N 否 是* 1 拉斯维加斯算法 7N* 7N 是 是 1 *
C #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "math.h" #include "string.h" ...
基本原理 二分查找的思路很简单,我们设元素的开始和结尾的元素编号分别为first和last。 除此之外,还需要设置另外的一个元素mid。...其中mid = (first+last)/2 二分法的实现思路是,每次查找都在以当前序列的中间值为一个对比点,从而每次都会把查找范围缩小到当前序列的一半的元素中。...下面是代码实现: //二分法查找 class Solutions2 { public: searchBin(const vector& nums,int target) {...return -1; } }; ---- 下面是测试代码: #include #include using namespace std; //二分法查找
利用二分法查找就可以快速实现。接下来给大家讲解二分法查找的思想,以及如何用java代码实现。...二分法查找的思想 二分法查找又称为折半查找,二分法查找的基本思想是把数组中的元素从小到大有序地存放进数组中,首先将给定值与数组中间位置的值作比较,如果相等,则匹配成功。...否则,若比较值小了,则在数组的前半部分继续二分法查找;若比较值大了,则在数组后半部分进行二分法查找。如此循环往复,直到比较值与中间值匹配,完成查找。 流程图: ?...,则返回404 return 404; } } 效果展示 打印了数组,并输出了查找值的索引。...温馨提示 在这里,有一个非常值得注意的点,二分法查找的前提是排好序的数组。所以我在上面代码中使用了sort()方法,对初始数组进行了排序。
示例代码 /** * 二分法查找 * @findValue:需查找的数字 * */ fun findNumber(findValue:Int):Int{...调用方式 // 初始 helloArray.text = "初始:" + itemArr.asList().toString() +"\n\n" // 二分法查找...var index = findNumber(20) helloArray.text = helloArray.text as String + "二分法查找:" +
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