查找算法之二分查找法

Jochen 发布于2019-08-15 17:44 / 414人阅读

摘要：查找算法之二分查找法思想二分查找法的思想非常简单，对于一个有序数列，找它中间的元素，看是否是查找目标，如果不是，就看这个查找目标是小于还是大于中间元素，然后在对应的区间内重复上述过程。

查找算法之二分查找法 思想

二分查找法的思想非常简单，对于一个有序数列，找它中间的元素，看是否是查找目标，如果不是，就看这个查找目标是小于还是大于中间元素，然后在对应的区间内重复上述过程。

算法

需要注意几个问题：

while 循环：while 循环的条件应该是 left < right 还是 left <= right 呢？

这可以从我们设置的左右边界判断出来，我们设置的 left = 0, right = n - 1，因此 [left, right] 是一个闭区间，那么当 left = right 时，[left, right] 区间同样满足我们的设置，因此，这个循环内应该是 left <= right。

target 和 arr[mid] 的判断：当 target > arr[mid] 时，是应该 left = mid 还是 left = mid + 1 呢？

这和在 while 中的判断是一个思路，当 target > arr[mid] 时，target 在 [mid + 1, r] 中，而非 [mid, r]，因为显然此时 mid　已经不可能等于 target 了，因此我们不需要再比较 target 和 arr[mid]。

同样地，当 target < arr[mid] 时，也是类似的判断。

循环不变量：left 和　right 的定义十分重要，因为在后面我们要不断地维护这个定义，我们必须要保证是在 [left, right] 这个区间里寻找　target，这也就是 循环不变量，意思就是 left 和 right 的值虽然一直在变化，但是有一个声明 在 [left, right] 区间内寻找 target 是永远不变的，只要我们维护住这个 循环不变量，那么就可以保证我们的算法是正确的。当然，这里你也可以定义成 left = 0, right = n，即[left, right)，那么此时定义就发生了变化，相应地，在 while 中为了维护这个定义，我们需要把条件改成 left < right，因为当 left = right 时，显然 [left, right)是错误的，后面再查找时也要做相应的修改。

    private int binarySearch(T arr[], int n, T target) {

        int left = 0, right = n - 1; // 在 [left, right] 区间内寻找 target
        
        while (left <= right) { // 当 left = right 时，区间 [left, right] 仍然有效
            int mid = (left + right) / 2;
            if (arr[mid] == target)
                return mid;
            if (target > arr[mid])
                left = mid + 1; // target 在 [mid+1, r] 中
            else
                right = mid - 1; // target 在 [left, mid - 1] 中
        }

        return -1;
    }

不知道到这里大家有没有发现一个 bug

因为 left 和 right 都是 int，所以当值足够大时，在计算 mid = (left + right) / 2 时可能会发生整型溢出！

因此，为了避免这个问题，我们使用减法来计算。

完全正确的二分查找法

    public int binarySearch(T[] arr, int n, T target) {

        int left = 0, right = n - 1; // 在 [left, right] 区间内寻找 target

        while (left <= right) { // 当 left = right 时，区间 [left, right] 仍然有效
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (arr[mid].compareTo(target) == 0)
                return mid;
            if (target.compareTo(arr[mid]) > 0)
                left = mid + 1; // target 在 [mid+1, r] 中
            else
                right = mid - 1; // target 在 [left, mid - 1] 中
        }

        return -1;
    }

测试

我们可以写一个 Util 来帮助我们生成测试用例

ArrayUtil.java

    public static Integer[] generateSortedArray(int n) {

        assert n > 0;

        Integer[] arr = new Integer[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            arr[i] = i;
        }

        return arr;
    }

BinarySearch.java

    public static void main(String[] args) {

        BinarySearch bs = new BinarySearch();
        int n = (int)Math.pow(10, 7); // 用 10,000,000 数据测试
        Integer[] data = ArrayUtil.generateSortedArray(n);

        long startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < n; i++)
            if (i != bs.binarySearch(data, n, i))
                throw new IllegalStateException("find i failed");
        long endTime = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("Binary Search success!");
        System.out.println("Time cost: " + (endTime - startTime) + "ms");
    }

完整代码：github: My-Notes/algorithm（Java）/01-binarySearch/src/

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