二分查找以及变体

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发布于: 2021 年 03 月 11 日

一、什么是二分查找？

二分查找针对的是一个有序的数据集合，每次通过跟区间中间的元素对比，将待查找的区间缩小为之前的一半，直到找到要查找的元素，或者区间缩小为 0。

二、时间复杂度分析？

时间复杂度

假设数据大小是 n，每次查找后数据都会缩小为原来的一半，最坏的情况下，直到查找区间被缩小为空，才停止。所以，每次查找的数据大小是：n，n/2，n/4，…，n/(2^k)，…，这是一个等比数列。当n/(2^k)=1时，k 的值就是总共缩小的次数，也是查找的总次数。而每次缩小操作只涉及两个数据的大小比较，所以，经过 k 次区间缩小操作，时间复杂度就是O(k)。通过n/(2^k)=1，可求得k=log2n，所以时间复杂度是O(logn)。

认识O(logn)

1. 这是一种极其高效的时间复杂度，有时甚至比 O(1)的算法还要高效。为什么？

2. 因为 logn 是一个非常“恐怖“的数量级，即便 n 非常大，对应的 logn 也很小。比如 n 等于 2 的 32 次方，也就是 42 亿，而 logn 才 32。

3. 由此可见，O(logn)有时就是比 O(1000)，O(10000)快很多。

三、如何实现二分查找？

循环实现

代码实现：

    // 循环实现二分查找    public function bsearchLoop(array $array, int $n, $value)    {        $low = 0;        $high = $n - 1;        while ($low <= $low) {            $mid = $low + (($high - $low) >> 1);            if ($array[$mid] > $value) {                $high = $mid - 1;            } elseif ($array[$mid] < $value) {                $low = $mid + 1;            } else {                return $mid;            }        }        return -1;    }

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注意事项：

循环退出条件是：low<=high，而不是 low<high。
mid 的取值，使用 mid=low + (high - low) / 2，而不用 mid=(low + high)/2，因为如果 low 和 high 比较大的话，求和可能会发生 int 类型的值超出最大范围。为了把性能优化到极致，可以将除以 2 转换成位运算，即 low + ((high - low) >> 1)，因为相比除法运算来说，计算机处理位运算要快得多。
low 和 end 的更新：low = mid - 1，high = mid + 1，若直接写成 low = mid，high=mid，就可能会发生死循环。

递归实现

    // 递归实现二分查找    public function bsearchRecursion(array $array, int $n, $value)    {        return $this->bSear($array, $value, 0, $n - 1);    }
    private function bSear(array $array, $value, int $low, int $high)    {        if ($low > $high) {            return -1;        }        $mid = $low + (($high - $low) >> 2);        if ($array[$mid] == $value) {            return $mid;        } elseif ($array[$mid] > $value) {            $high = $mid - 1;        } else {            $low = $mid + 1;        }        return $this->bSear($array, $value, $low, $high);    }

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四、使用条件（应用场景的局限性）

二分查找依赖的是顺序表结构，即数组。
二分查找针对的是有序数据，因此只能用在插入、删除操作不频繁，一次排序多次查找的场景中。
数据量太小不适合二分查找，与直接遍历相比效率提升不明显。但有一个例外，就是数据之间的比较操作非常费时，比如数组中存储的都是长度超过 300 的字符串，那这是还是尽量减少比较操作使用二分查找吧。
数据量太大也不是适合用二分查找，因为数组需要连续的空间，若数据量太大，往往找不到存储如此大规模数据的连续内存空间。

五、递归变体

1.查找第一个值等于给定值的元素

    // 变体1. 查找第一个值等于给定值的元素    public function bsearch1($array, int $n, $value)    {        $low = 0;        $high = $n - 1;        while ($low <= $high) {            $mid = $low + (($high - $low) >> 1);            if ($array[$mid] > $value) {                $high = $mid - 1;            } elseif ($array[$mid] < $value) {                $low = $mid + 1;            } else {                if ($mid == 0 || $array[$mid - 1] != $value) {                    return $mid;                } else {                    $high = $mid - 1;                }            }        }        return -1;    }

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2.查找最后一个值等于给定值的元素

    // 变体2. 查找最后一个值等于给定值的元素    public function bsearch2(array $array, int $n, $value)    {        $low = 0;        $high = $n - 1;        while ($low <= $high) {            $mid = $low + (($high - $low) >> 1);            if ($array[$mid] > $value) {                $high = $mid - 1;            } elseif ($array[$mid] < $value) {                $low = $mid + 1;            } else {                if ($mid == $n - 1 || $array[$mid + 1] != $value) {                    return $mid;                } else {                    $low = $mid + 1;                }            }        }        return -1;    }

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3.查找第一个大于等于给定值的元素

    // 变体3. 查找第一个大于等于给定值的元素    public function bsearch3(array $array, int $n, $value)    {        $low = 0;        $high = $n - 1;        while ($low <= $high) {            $mid = $low + (($high - $low) >> 1);            if ($array[$mid] >= $value) {                if ($mid == 0 || $array[$mid - 1] < $value) {                    return $mid;                } else {                    $high = $mid - 1;                }            } else {                $low = $mid + 1;            }        }        return -1;    }

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4.查找最后一个小于等于给定值的元素

    // 变体4. 查找最后一个小于等于给定值的元素    public function bsearch4(array $array, int $n, $value)    {        $low = 0;        $high = $n - 1;        while ($low <= $high) {            $mid = $low + (($high - $low) >> 1);            if ($array[$mid] > $value) {                $high = $mid - 1;            } else {                if ($mid == $n - 1 || $array[$mid + 1] > $value) {                    return $mid;                } else {                    $low = $mid + 1;                }            }        }        return -1;    }

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发布于: 2021 年 03 月 11 日阅读数: 17

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