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搜索算法 之 二分搜索(Binary Search)
小大寒2024-01-01[技术百科]博学多闻
搜索算法 之 二分搜索(Binary Search)二分搜索(Binary Search)是一种在有序数组中快速查找目标值的算法,其核心思想是每次将搜索范围缩小一半,通过比较中间值和目标值判断方向,最终定位目标。时间复杂度为 O(log n),空间复杂度低,适合处理大规模数据。
搜索算法 之 二分搜索(Binary Search)
1. 基础概念
1.1 二分搜索的定义
二分搜索是一种在有序集合中查找目标元素的高效方法。通过每次比较目标值与集合的中间值,决定下一步搜索的方向:若目标值小于中间值,则搜索左半部分;否则搜索右半部分。该过程递归或迭代,直至找到目标或搜索范围为空。
1.2 二分搜索的特点
- 适用于已排序的数组或序列。
- 时间复杂度低(O(log n)),对于大规模数据集效率极高。
- 需要随机访问支持(如数组),不适用于链表。
- 实现简单,递归和迭代版本都容易理解。
1.3 使用场景
- 在有序数组中查找元素是否存在。
- 查找满足特定条件的元素(如最小值、最大值)。
- 优化问题,如在单调函数中查找特定解。
2. 实现与操作
2.1 核心操作实现
以下是使用 C语言 实现二分搜索的代码,包含详细注释和示例:
2.2 代码详解
该代码逻辑清晰:
- 定义搜索范围:通过变量
left
和right
表示。 - 计算中间索引:避免整数溢出,使用
left + (right - left) / 2
。 - 更新搜索范围:根据目标值与中间值的比较结果调整。
3. 时间与空间复杂度分析
3.1 时间复杂度
二分搜索的时间复杂度为 O(log n),每次搜索范围缩小一半,搜索次数为 log2(n)。
3.2 空间复杂度
空间复杂度为 O(1),仅使用常数级额外空间。递归实现的空间复杂度为 O(log n)(递归栈)。
4. 优缺点与局限性
4.1 优点
- 时间效率高,适合大规模数据。
- 实现简单且易于维护。
4.2 缺点与局限性
- 仅适用于有序数组。
- 不适合动态数据集合(如频繁插入或删除)。
5. 常见应用场景
5.1 实际应用
以下示例展示了如何使用二分搜索查找最小满足条件的值:
6. 代码编译与运行
6.1 编译命令
使用以下命令编译并运行代码:
6.2 测试用例
- 输入数组:
{1, 3, 5, 7, 9, 11}
- 目标值:
6
- 输出结果:
第一个大于等于 6 的值位于索引 3
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