まず、バイナリ検索
- 実現バイナリ検索レポート、
- バイナリサーチの利用シナリオ
- バイナリバリアントの問題を探します
第二に、基本的なバイナリ検索
定義:バイナリ検索は、データの順序集合のためのものであり、ある程度類似イデオロギー分割統治のアイデアを見て。あなたが検索したい要素を見つけるまで、ミドルレンジのすべての要素を比較することで、範囲は、前の一見のために半分に削減される、または間隔がゼロになります。
時間計算量:O(logN個)、より大きなデータ量、高効率
時間計算量はO(LOGN)であるので= 1 N / 2Kにより、我々は、K = log2nを得ます。
3、達成するためのバイナリ検索:
非再帰
public int bsearch(int[] a, int n, int value) { int low = 0; int high = n - 1; while (low <= high) { int mid = (low + high) / 2; if (a[mid] == value) { return mid; } else if (a[mid] < value) { low = mid + 1; } else { high = mid - 1; } } return -1; }
1. 循环退出条件
注意是 low<=high,而不是 low
2. mid 的取值
mid=(low+high)/2 这种写法是有问题的。因为如果 low 和 high 比较大的话,两者之和就有可能会溢出。改进的方法是将 mid 的计算方式写成 low+(high-low)/2。更进一步,如果要将性能优化到极致的话,我们可以将这里的除以 2 操作转化成位运算 low+((high-low)>>1)。
3. low 和 high 的更新
low=mid+1,high=mid-1。注意这里的 +1 和 -1,如果直接写成 low=mid 或者 high=mid,就可能会发生死循环。
リカーシブ
// 二分查找的递归实现 public int bsearch(int[] a, int n, int val) { return bsearchInternally(a, 0, n - 1, val); } private int bsearchInternally(int[] a, int low, int high, int value) { if (low > high) return -1; int mid = low + ((high - low) >> 1); if (a[mid] == value) { return mid; } else if (a[mid] < value) { return bsearchInternally(a, mid+1, high, value); } else { return bsearchInternally(a, low, mid-1, value); } }
バイナリサーチの利用シナリオ
1. 二分算法查找依赖的是顺序表结构,即**数组**,利用数据可以实现随机访问的数据的读取;换句话说,利用链表也是可以实现二分查找的,只是二分查找访问数据的时间复杂度会退化为O(n);
2. 二分查找的针对的是有序数组,如果数据是无序的,需要先进行排序,如果在后面在需要进行查找时,有新的数据插入,则不论是插入数据的时间复杂度还是重新的排序都会有很极大的提高,所以二分查找针对的是:**插入、删除操作不频繁的数据**;
3. 数据量太小不适合二分查找:
如果要处理的数据量很小,完全没有必要用二分查找,顺序遍历就足够了。比如我们在一个大小为 10 的数组中查找一个元素,不管用二分查找还是顺序遍历,查找速度都差不多。
不过,这里有一个例外。如果数据之间的比较操作非常耗时,不管数据量大小,我都推荐使用二分查找。比如,数组中存储的都是长度超过 300 的字符串,如此长的两个字符串之间比对大小,就会非常耗时。我们需要尽可能地减少比较次数,而比较次数的减少会大大提高性能,这个时候二分查找就比顺序遍历更有优势。
4、数据量太大,不适合二分查找:比如,我们有 1GB 大小的数据,如果希望用数组来存储,那就需要 1GB 的连续内存空间,而这空间在内存中需要是连续的,换句话说,如果有2G的内存,连续空间不足1G,空间申请也是不成功的;
今日の質問:どのように迅速千万整数で整数を見つけるには?
我々のメモリの制限は、メモリフットプリントは、メモリの制限に準拠し、ほぼ80メガバイトであり、最も簡単な方法は、アレイにデータを格納することで、100メガバイトは、各データサイズは8バイトです。今日では内容については、我々は最初の小から大にこれら千万のデータの、その後、バイナリサーチアルゴリズムを使用することができ、すばやく目的のデータを見つけることができます。
この問題は、それが簡単に解決することができ、難しいようではありません。実際には、隠された「謎」です。あなたは、データ構造とアルゴリズムのいくつか理解している場合は、私たちはダイナミックな高速検索をサポートするハッシュテーブル、バイナリツリーデータ構造を知っています。あなたは、感じて、この問題を解決することができ、ハッシュテーブルとバイナリツリーを使用することができます。実際には、それは受け入れられません。
ほとんどの場合、バイナリサーチの問題を使用してハッシュテーブルを用いて解決することができますが、バイナリツリーを解消することができます。しかし、我々はそれがバイナリツリーまたはハッシュテーブルであるかどうか、についてお話しますと、あなたはより多くの余分なメモリ空間が必要になります。あなたは、このデータの千万を格納するハッシュテーブルまたはバイナリツリーを使用している場合は、メモリ100MBのと、それは何の少ない預金よりも確かではありません。バイナリサーチは、基礎となる配列に依存して、データ自体は、追加の店舗、他の情報に加えて、これだけ限られたメモリサイズでこの問題を解決するために、メモリ・ストレージ・スペースを節約するための最良の方法です。
第三に、バイナリ検索前売。
唐纳德·克努特(Donald E.Knuth)在《计算机程序设计艺术》的第 3 卷《排序和查找》中说到:“尽管第一个二分查找算法于 1946 年出现,然而第一个完全正确的二分查找算法实现直到 1962 年才出现。”
你可能会说,我们上一节学的二分查找的代码实现并不难写啊。那是因为上一节讲的只是二分查找中最简单的一种情况,在不存在重复元素的有序数组中,查找值等于给定值的元素。最简单的二分查找写起来确实不难,但是,二分查找的变形问题就没那么好写了。
一般的な変異体は、バイナリ検索を持っています
バリアント:与えられた値の要素に等しい第1のルックアップ値
文言についてしかし、よく理解されていません
public int bsearch(int[] a, int n, int value) { int low = 0; int high = n - 1; while (low <= high) { int mid = low + ((high - low) >> 1); if (a[mid] >= value) { high = mid - 1; } else { low = mid + 1; } } if (low < n && a[low]==value) return low; else return -1; }
良い点:
public int bsearch(int[] a, int n, int value) { int low = 0; int high = n - 1; while (low <= high) { int mid = low + ((high - low) >> 1); if (a[mid] > value) { high = mid - 1; } else if (a[mid] < value) { low = mid + 1; } else { if ((mid == 0) || (a[mid - 1] != value)) return mid; else high = mid - 1; } } return -1; }
我来稍微解释一下这段代码。a[mid] 跟要查找的 value 的大小关系有三种情况:大于、小于、等于。对于 a[mid]>value 的情况,我们需要更新 high= mid-1;对于 a[mid]<value 的情况,我们需要更新 low=mid+1。这两点都很好理解。那当 a[mid]=value 的时候应该如何处理呢?
如果我们查找的是任意一个值等于给定值的元素,当 a[mid] 等于要查找的值时,a[mid] 就是我们要找的元素。但是,如果我们求解的是第一个值等于给定值的元素,当 a[mid] 等于要查找的值时,我们就需要确认一下这个 a[mid] 是不是第一个值等于给定值的元素。
我们重点看第 11 行代码。如果 mid 等于 0,那这个元素已经是数组的第一个元素,那它肯定是我们要找的;如果 mid 不等于 0,但 a[mid] 的前一个元素 a[mid-1] 不等于 value,那也说明 a[mid] 就是我们要找的第一个值等于给定值的元素。
如果经过检查之后发现 a[mid] 前面的一个元素 a[mid-1] 也等于 value,那说明此时的 a[mid] 肯定不是我们要查找的第一个值等于给定值的元素。那我们就更新 high=mid-1,因为要找的元素肯定出现在 [low, mid-1] 之间。
变体二:查找最后一个值等于给定值的元素
public int bsearch(int[] a, int n, int value) {
int low = 0;
int high = n - 1;
while (low <= high) {
int mid = low + ((high - low) >> 1);
if (a[mid] > value) {
high = mid - 1;
} else if (a[mid] < value) {
low = mid + 1;
} else {
if ((mid == n - 1) || (a[mid + 1] != value)) return mid;
else low = mid + 1;
}
}
return -1;
}
我们还是重点看第 11 行代码。如果 a[mid] 这个元素已经是数组中的最后一个元素了,那它肯定是我们要找的;如果 a[mid] 的后一个元素 a[mid+1] 不等于 value,那也说明 a[mid] 就是我们要找的最后一个值等于给定值的元素。
如果我们经过检查之后,发现 a[mid] 后面的一个元素 a[mid+1] 也等于 value,那说明当前的这个 a[mid] 并不是最后一个值等于给定值的元素。我们就更新 low=mid+1,因为要找的元素肯定出现在 [mid+1, high] 之间。
变体三:查找第一个大于等于给定值的元素
public int bsearch(int[] a, int n, int value) {
int low = 0;
int high = n - 1;
while (low <= high) {
int mid = low + ((high - low) >> 1);
if (a[mid] >= value) {
if ((mid == 0) || (a[mid - 1] < value)) return mid;
else high = mid - 1;
} else {
low = mid + 1;
}
}
return -1;
}
如果 a[mid] 小于要查找的值 value,那要查找的值肯定在 [mid+1, high] 之间,所以,我们更新 low=mid+1。
对于 a[mid] 大于等于给定值 value 的情况,我们要先看下这个 a[mid] 是不是我们要找的第一个值大于等于给定值的元素。如果 a[mid] 前面已经没有元素,或者前面一个元素小于要查找的值 value,那 a[mid] 就是我们要找的元素。这段逻辑对应的代码是第 7 行。
如果 a[mid-1] 也大于等于要查找的值 value,那说明要查找的元素在 [low, mid-1] 之间,所以,我们将 high 更新为 mid-1。
变体四:查找最后一个小于等于给定值的元素
public int bsearch7(int[] a, int n, int value) {
int low = 0;
int high = n - 1;
while (low <= high) {
int mid = low + ((high - low) >> 1);
if (a[mid] > value) {
high = mid - 1;
} else {
if ((mid == n - 1) || (a[mid + 1] > value)) return mid;
else low = mid + 1;
}
}
return -1;
}
五:如何快速定位出一个 IP 地址的归属地?
现在这个问题应该很简单了。如果 IP 区间与归属地的对应关系不经常更新,我们可以先预处理这 12 万条数据,让其按照起始 IP 从小到大排序。如何来排序呢?我们知道,IP 地址可以转化为 32 位的整型数。所以,我们可以将起始地址,按照对应的整型值的大小关系,从小到大进行排序。
然后,这个问题就可以转化为我刚讲的第四种变形问题“在有序数组中,查找最后一个小于等于某个给定值的元素”了。
当我们要查询某个 IP 归属地时,我们可以先通过二分查找,找到最后一个起始 IP 小于等于这个 IP 的 IP 区间,然后,检查这个 IP 是否在这个 IP 区间内,如果在,我们就取出对应的归属地显示;如果不在,就返回未查找到。