这篇文章将为大家详细讲解有关如何使用java实现二分查找,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
有序的序列,每次都是以序列的中间位置的数来与待查找的关键字进行比较,每次缩小一半的查找范围,直到匹配成功。
一个情景: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。
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优点:
比较次数少,查找速度快,平均性能好;
缺点:
是要求待查表为有序表,且插入删除困难。
因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。
使用条件:
查找序列是顺序结构,有序。
/** * 使用递归的二分查找 *title:recursionBinarySearch *@param arr 有序数组 *@param key 待查找关键字 *@return 找到的位置 */ public static int recursionBinarySearch(int[] arr,int key,int low,int high){ if(key < arr[low] || key > arr[high] || low > high){ return -1; } int middle = (low + high) / 2; //初始中间位置 if(arr[middle] > key){ //比关键字大则关键字在左区域 return recursionBinarySearch(arr, key, low, middle - 1); }else if(arr[middle] < key){ //比关键字小则关键字在右区域 return recursionBinarySearch(arr, key, middle + 1, high); }else { return middle; } }
/** * 不使用递归的二分查找 *title:commonBinarySearch *@param arr *@param key *@return 关键字位置 */ public static int commonBinarySearch(int[] arr,int key){ int low = 0; int high = arr.length - 1; int middle = 0; //定义middle if(key < arr[low] || key > arr[high] || low > high){ return -1; } while(low <= high){ middle = (low + high) / 2; if(arr[middle] > key){ //比关键字大则关键字在左区域 high = middle - 1; }else if(arr[middle] < key){ //比关键字小则关键字在右区域 low = middle + 1; }else{ return middle; } } return -1; //最后仍然没有找到,则返回-1 }
测试代码:
public static void main(String[] args) { int[] arr = {1,3,5,7,9,11}; int key = 4; //int position = recursionBinarySearch(arr,key,0,arr.length - 1); int position = commonBinarySearch(arr, key); if(position == -1){ System.out.println("查找的是"+key+",序列中没有该数!"); }else{ System.out.println("查找的是"+key+",找到位置为:"+position); } }
recursionBinarySearch()
的测试:key分别为0,9,10,15的查找结果
查找的是0,序列中没有该数!
查找的是9,找到位置为:4
查找的是10,序列中没有该数!
查找的是15,序列中没有该数!
commonBinarySearch()
的测试:key分别为-1,5,6,20的查找结果
查找的是-1,序列中没有该数!
查找的是5,找到位置为:2
查找的是6,序列中没有该数!
查找的是20,序列中没有该数!
采用的是分治策略
最坏的情况下两种方式时间复杂度一样:O(log2 N)
最好情况下为O(1)
算法的空间复杂度并不是计算实际占用的空间,而是计算整个算法的辅助空间单元的个数
非递归方式:
由于辅助空间是常数级别的所以:空间复杂度是O(1);
递归方式:递归的次数和深度都是log2 N,每次所需要的辅助空间都是常数级别的:
空间复杂度:O(log2N )
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