这篇文章主要介绍“JavaScript中的二分查找法怎么使用”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“JavaScript中的二分查找法怎么使用”文章能帮助大家解决问题。
function binarySearch(nums, target) { let left = 0 let right = ... while(...) { const mid = Math.floor(left + (right - left) / 2) if(nums[mid] === target) { ... } else if(nums[mid] < target) { left = ... } else if(nums[mid] > target) { right = ... } } return ... }
分析二分查找技巧 不要出现else
,而是把所有情况用else if
写清楚,这样可以清楚的展示所有细节。
Math.floor(left + (right - left) / 2)
其实和Math.floor((left +right)/2)
的结果是一样的。如果left
和right
很大的时候,相加会导致移除。Math.floor(left + (right - left) / 2)
可以有效的防止溢出。
var search = function (nums, target) { let left = 0; let right = nums.length - 1; while (left <= right) { const mid = Math.floor(left + (right - left) / 2); if (nums[mid] === target) { return mid; } else if (nums[mid] > target) { right = mid - 1; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } } return -1; };
力扣第704题二分查找 这题是二分查找最简单的题型,几乎所有的二分查找的题型都是根据这个拓展的。
我们首先考虑的是搜索区间。因为定义的right
为nums.length - 1
,所以搜索区间为[left, right]
两端都闭。当查找到了目标元素,则停止搜索退出循环,然后返回目标值对应的索引。
当没有找到目标元素,循环的终止条件为left === right + 1
的时候,直接返回-1即可。
如果给你个有序数组nums = [1,2,2,2,3]
,target
为2,此时用上面的方法返回的索引是2。如果我们想得到的target
的在nums
中最左边满足条件的值,或者最右边满足条件的值,这种方法就有问题了。
可能会想到,当找到了target
的值,然后向左,向右做线性搜索。但是这样就很难保证二分查找对数级的复杂度了。
function leftBound(nums, target) { let left = 0; let right = nums.length; while (left < right) { const mid = Math.floor(left + (right - left) / 2); if (nums[mid] === target) { right = mid; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid; } } if (left === num.length) return -1; return nums[left] === target ? left : -1; }
上面是一种比较常见的代码形式。但是和我们刚开始的框架是可以匹配的。在这里while中使用的<
,而不是<=
。因为我们在定义right
的时候,是nums.length
而不是nums.length-1
。那就说明我们的搜索区间是在[left,right)
左闭右开。所以终止条件就是当left == right
的时候。
还会发现一个不一样的地方,right = mid
而不是right = mid - 1
,这个还是受上面的搜索区间的影响。因为搜索区间为[left,right)
左闭右开,所以当nums[mid]
被检测到的时候,下一步应该缩小搜索区间。当nums[mid] === target
的时候,虽然已经找到了target
的值,但是不要立即返回,而是缩小搜索区间为[left, mid)
。然后不断的向左边收缩,直到锁定左侧边界,也就是当left == right
的时候。
最后,考虑下越界情况,当left
的值为nums.length
的时候说明查找左侧边界已经超出了搜索区间,说明target
的值比所有数都大。当left
的值为target
的时候,说明找到了直接返回即可。然后其实返回left
和返回right
都一样,因为我们的终止条件是left == right
。
function leftBound(nums, target) { let left = 0; let right = nums.length - 1; while (left <= right) { const mid = Math.floor(left + (right - left) / 2); if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid - 1; } else if (nums[mid] === target) { right = mid - 1; } } if (left >= nums.length || nums[left] != target) { return -1; } return left; }
方式一的搜索区间为[left, right)
。我们方式二的搜索区间改为[left, right]
左闭右闭。因为right
的取值为nums.length - 1
是nums
的最后一个值。while
的终止条件则为left == right + 1
,也就是代码中用的<=
。
此时right = mid - 1
而不是right = mid
, 因为搜索区间变了,[left,right]
两边都闭。
最后判断一下边界条件,如果left >= nums.length
说明已经超出了搜索区间,或者呢left
的值和target不一样说明没找到。
这样就和第⼀种⼆分搜索算法统⼀了,都是两端都闭的搜索区间,⽽且最后返回的也是left
变量的值。不过我还是比较倾向于这种。哈哈。
function rightBound(nums, target) { let left = 0; let right = nums.length; while (left < right) { const mid = Math.floor(left + (right - left) / 2); if (nums[mid] === target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid; } } if (left === 0) return -1; return nums[left + 1] === target ? left - 1 : -1; }
这种方式和寻找左侧边界类似,还是使用搜索区间为[left, right)
左闭右开的方式。关键的点在于当nums[mid]=== target
的时候,设置的是left=mid+1
。这样就可以把搜索区间变为[mid+1, right)
。利用这种方式不断的增大左边界left
的值,是的区间不断的向右靠拢,最后到达右边界。
但是这种方式最后返回的是left - 1
。因为while
的终止条件是left === right
,此时循环已经退出,如果已经找到了,那么left
的则比要锁定的目标索引多1。因为下面这段代码
if(nums[mid] === target) { left = mid + 1 }
所以最后的目标值要left - 1
function rightBound(nums, target) { let left = 0; let right = nums.length - 1; while (left <= right) { const mid = Math.floor(left + (right - left) / 2); if (nums[mid] === target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid - 1; } } if (right < 0 || nums[right] !== target) { return -1; } return right; }
这里和类似左侧边界的搜索区间[left, right]
左闭右闭。
关于“JavaScript中的二分查找法怎么使用”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识,可以关注亿速云行业资讯频道,小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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