二分查找也称为折半查找,是对有序元素查找的一种算法,在查找的过程中,不断的将搜索长度减半,因此效率不错。Java 的 JDK 提供了二分法查找的算法,使用的方法是Arrays.binarySearch()。binarySearch() 方法提供了多种数据类型的二分查找,比如实现了int、float、double、char、byte 和 Object 类型,还提供了对泛型的支持。在 JavaAPI 手册中提供了接口说明,比如如下方法:
binarySearch()方法提供了多种重载形式,用于满足各种类型数组的查找需要,binarySearch()有两种参数类型
boolean equals(int[],int[])方法: 可以用于判断两个数组是否相等,返回值是布尔类型(true或false) 案例:
Java中给数组提供了一个二分法查找数组元素的位置,这个方法从JDK1.6开始,很多人不理解,做了一个总结对比看即可。
package com.cn.search; import java.util.Scanner; public class BinarySearch { public void binarySearch(int[] array, int search) { int lower = 0, temp = array.length - 1, index = -1, currentValue = 0; while (lower <= temp) { index = (lower + temp)
前段时间加了一个刷算法题的群,也刷了leetcode的一些题目,今天一起学习掌握二分查找,熟记于心,触类旁通,达到真正掌握每种解题的方法,希望你在实际业务中有所帮助和思考。
只要能找出给定的数字 k 在有序数组第一个位置和最后一个位置,就能知道该数字出现的次数。
二分查找法又称折半查找法,用于预排序列表的查找问题。 要在排序列表alist中查找元素t,首先,将列表alist中间位置的项与查找关键字t比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间项将列表分成前、后两个子表,如果中间位置项目大于t,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。重复以上过程,直到找到满足条件的记录,即查找成功;或者直到子表不存在为止,即查找不成功。
近几天在处理的一个项目,需要频繁对一些有序超大集合进行目标查找,二分查找算法是这类问题的最优解。但是java的Arrays.binarySearch()方法,如果集合中有重复元素,而且遇到目标元素正好是这些重复元素之一,该方法只能返回一个,并不能将所有的重复目标元素都返回,没办法,只能自造轮子了。 先复习下二分查找的经典算法: 1 private int binarySearch1(Integer[] A, Integer x) { 2 int low = 0, high = A
二分查找(Binary Search)也称折半查找,它是一种效率较高的查找方法,但二分查找要求线性表必须采用顺序存储结构,并且表中元素按关键字有序排列。
📷 递归法: class Solution { public: int search(vector<int>& nums, int target) { if (nums.empty()) return -1; return binarySearch(0, (nums.size() - 1) / 2, nums.size() - 1, nums, target); } int binarySearch(int begin, int mid,
本文将整理 java.util.Arrays 工具类比较常用的方法: 本文介绍的方法基于JDK 1.7 之上。 1. asList方法 @SafeVarargs public static <T> List<T> asList(T... a) { return new ArrayList<>(a); } 使用该方法可以返回一个固定大小的List,如: List<String> stringList = Arrays.asList("Welcome", "
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当数组中存在重复的元素的时候,我们要返回左右边界的时候,当查找到该元素时,我们不能返回True或者Fasle,而是要不断的缩小边界。
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// input array is assumed to be sorted public int BinarySearch(int[] arr, int x) { if (arr.Length == 0) return -1; int mid = arr.Length / 2; if (arr[mid] == x) return mid; if (x < arr[mid]) return BinarySearch(GetSubArray(arr, 0, mid
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第一:indexOf底层的遍历如果极端情况下,10000用户,恰好当前用户排在第10000个,那效率太低。
题目描述: 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。 输入: 输入可能包含多个测试样例,对于每个测试案例, 输入的第一行为一个整数n(1<= n<=1000000):代表旋转数组的元素个数。 输入的第二行包括n个整数,其中每个整数a的范围是(1<=a<=10000000)。 输出: 对应每个测试案例, 输出旋转数组中最小的元素。 样例输
二分查找也称折半查找,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。 首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。
当你需要在一个有序数组中查找特定元素时,二分查找是一种高效的算法。它的时间复杂度为 O(log n),相较于线性查找的 O(n),二分查找可以显著提高搜索效率。本文将详细解释什么是二分查找,以及如何在 Java 中实现它。
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。
在 Go 语言项目开发中,我们经常会使用 slice 和 map 数据类型,因为 Go 1.18.0 开始支持泛型,所以 slice 的元素可能是任意类型,map 的 key 和 value 也可能是任意类型。
L是用户传入的一个线性表,其中ElementType元素可以通过>、==、<进行比较,并且题目保证传入的数据是递增有序的。函数BinarySearch要查找X在Data中的位置,即数组下标(注意:元素从下标1开始存储)。找到则返回下标,否则返回一个特殊的失败标记NotFound。
请对一个有序数组进行二分查找{1,8,10,89,1000,1024},输入一个数字看看该数组中是否存在此数,并且求出下标,如果没有就返回“-1”
二分查找的前提是数据一定要有序,否则一切皆为空谈。通过有序的一段数据使用二分查找较常规遍历查找算法速度要快一些。其中二分查找发有两种实现,一种为常规while循环,另外一种为递归。具体的实现步骤如下:
例如:4,5,6,7,1,2,3 循环数组性质:以数组中间点为分区,数组分成一个有序数组和一个循环有序数组。
http://blog.csdn.net/vipygd/article/details/7555759
上面的地址经过了处理,不过它们都没有规律,显然不连续。实际上,java的二位数组可能是这样的。
有一个数列:{1,8,10,89,1000,1234},判断数列中是否包含此名称 【顺序查找】要求:如果找到了,就提示找到,并给出下标值。
有一个妹子,每天都会在朋友圈放一张自拍照,由于颜值不错,赢得不少朋友的点赞,妹子很开心。直到有一天,闺蜜告诉她在陌陌上看到了她同样的照片,妹子听后非常吃惊,当然也非常生气,这是哪个贼 X,竟然如此下流,并告诉闺蜜自己只发朋友圈,这肯定是盗图,听说陌陌是约泡的软件,自己从未注册过。闺蜜说,我还不了解你么,但是别人可不了解,当务之急要找出这个贼 X。
有序非递减数组,找出在指定区间中的元素位置,输出起始和结束位置的下标。如数组:1,2,2,3,4,6 区间:2,8(大于等于2,小于等于8) 结果1,5(1是符合区间最左边的下标,5是符合区间最右边的下标) 要求时间复杂度要小于O(N)(不可以是O(N))
在二分查找基于数组,在插入删除时需要移动较多节点,采用二叉树的数据结构,更好的实现插入、删除操作。
public static boolean useLoop(String[] arr, String targetValue) { for(String s: arr){ if(s.equals(targetValue)) return true; } return false; }
分治算法 将一个规模为N的问题分解为k个较小的子问题,这些子问题遵循的处理方式就是互相独立且与原问题相同。 两部分组成: 分(divide):递归解决较小的问题。 治(conquer):然后从子问题的解构建原问题的解。 三个步骤: 分解(divide):将原问题分解为若干个规模较小,相互独立,与原问题形式相同的子问题。 解决(conquer):若干子问题规模较小而容易被解决则直接解决,否则递归解决各个子问题。 合并(Combine):将各个子问题的解合并为原问题的解。 ---- 递归实现二分查找 #i
给定一个按照升序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
SparseArray是android里为<Interger,Object>这样的Hashmap而专门写的class,目的是提高效率,其核心是折半查找函数(binarySearch)。 HashMap底层是一个Hash表,是数组和链表的集合实现,有需要的可以去看看我关于Hashmap的分析。hashmap源码分析 所以Android开发中官方推荐:当使用HashMap(K, V),如果K为整数类型时,使用SparseArray的效率更高。 那我们看源码来分析下, 构造函数: /** * 存储索引集合.
(二分查找的前提是查找的序列是有序的) import java.util.Arrays; public class TestDemo1012_2 { //二分查找-------------一定是有序序列-- //key代表要查找的数字 public static int binarySearch(int[] array, int key){ int left = 0; int right = array.length - 1; wh
1. Description 2. Solution Version 1 class Solution { public: int findPeakElement(vector<int>& n
二分查找在学习算法的时候会涉及到,算是一个基本的分治思想,对于算法的实现大家也都是很熟悉的,但是这个时候真会犯眼高手低的毛病。不信你自己试试,看你能够在段时间内写出可运行的二分查找算法。 二分查找算法的思想非常易于理解,但是能够写出一个准确的二分查找程序绝非一个很简单的事情,从历史上来看,而非思想早在1946年就出现了,但是第一个完全正确的二分查找算法确实在1962年出现,计算机专家曾说过,90%以上的计算机专家不能再2个小时内写出完全正确的二分查找算法。我反正是应了这句话,不过我不是计算机专家。 我们来看
N (2 <= N <= 8,000) cows have unique brands in the range 1..N. In a spectacular display of poor judgment, they visited the neighborhood 'watering hole' and drank a few too many beers before dinner. When it was time to line up for their evening meal, they did not line up in the required ascending numerical order of their brands.
该文是关于二分查找的算法实现,首先介绍了二分查找的基本思想,然后给出了一个查找特定关键字的例子。程序首先要求用户输入数组元素和查找关键字,然后对数组进行二分查找。如果找到关键字,程序输出查找成功;如果未找到,程序输出查找失败。查找次数最多为log2(iNum)。
NowCoder 题目描述 统计一个数字在排序数组中出现的次数 Input: nums = 1, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 6 K = 3 Output: 4 解题思路 class Solution { public int search(int[] nums, int target) { if(nums == null || nums.length == 0) return 0; // 二分 i
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
https://leetcode.cn/problems/binary-search/
本文讲解了 Java 中常用类 Collections 的语法、使用说明和应用场景,并给出了样例代码。
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