首页 > web前端 > js教程 > 正文

二分查找是什么?二分查找的边界条件

星降
发布: 2025-08-21 14:24:01
原创
228人浏览过
<p>二分查找的边界处理需明确搜索区间为左闭右闭[left, right]或左闭右开[left, right),前者while条件为left <= right,更新right = mid - 1;后者while条件为left < right,更新right = mid;两种方式均需在循环后判断目标是否存在。常见变体包括查找首个/末个等于目标值的元素、首个大于等于或最后一个小于等于目标值的元素,关键是在命中目标后不立即返回,而是继续收缩边界。尽管二分查找要求有序数组,但其分治思想可应用于非排序数组的快速选择和峰值查找等问题,通过调整策略实现高效搜索。</p>

二分查找是什么?二分查找的边界条件

二分查找是一种高效的搜索算法,它通过不断将搜索区间减半来快速定位目标值。关键在于确定正确的边界条件,以避免无限循环或错过目标值。

二分查找的核心在于理解和正确处理边界条件。

如何理解二分查找的边界?

二分查找的边界问题,说白了,就是确定

left
登录后复制
right
登录后复制
指针的移动策略。 不同的边界处理方式会直接影响到算法的正确性,尤其是在处理一些边界情况,例如目标值不存在,或者目标值位于数组的边缘时。

解决方案:

  1. 明确搜索区间: 始终明确

    left
    登录后复制
    right
    登录后复制
    指针定义的搜索区间是左闭右闭
    [left, right]
    登录后复制
    还是左闭右开
    [left, right)
    登录后复制
    。这直接决定了
    while
    登录后复制
    循环的条件以及
    left
    登录后复制
    right
    登录后复制
    指针的更新方式。

  2. while
    登录后复制
    循环条件:

    • 左闭右闭
      [left, right]
      登录后复制
      while (left <= right)
      登录后复制
      。 循环继续的条件是
      left
      登录后复制
      指针小于等于
      right
      登录后复制
      指针,意味着当
      left
      登录后复制
      right
      登录后复制
      指针指向同一个元素时,仍然需要进行比较。
    • 左闭右开
      [left, right)
      登录后复制
      while (left < right)
      登录后复制
      。 循环继续的条件是
      left
      登录后复制
      指针小于
      right
      登录后复制
      指针,意味着当
      left
      登录后复制
      right
      登录后复制
      指针指向同一个位置时,循环结束。
  3. left
    登录后复制
    right
    登录后复制
    指针的更新:

    • 左闭右闭
      [left, right]
      登录后复制
      • nums[mid] < target
        登录后复制
        left = mid + 1;
        登录后复制
        因为
        nums[mid]
        登录后复制
        已经小于
        target
        登录后复制
        ,所以下一个搜索区间不包含
        mid
        登录后复制
        ,因此
        left
        登录后复制
        更新为
        mid + 1
        登录后复制
      • nums[mid] > target
        登录后复制
        right = mid - 1;
        登录后复制
        因为
        nums[mid]
        登录后复制
        已经大于
        target
        登录后复制
        ,所以下一个搜索区间不包含
        mid
        登录后复制
        ,因此
        right
        登录后复制
        更新为
        mid - 1
        登录后复制
    • 左闭右开
      [left, right)
      登录后复制
      • nums[mid] < target
        登录后复制
        left = mid + 1;
        登录后复制
        与左闭右闭相同。
      • nums[mid] > target
        登录后复制
        right = mid;
        登录后复制
        因为
        nums[mid]
        登录后复制
        已经大于
        target
        登录后复制
        ,而搜索区间不包含
        right
        登录后复制
        ,所以
        right
        登录后复制
        直接更新为
        mid
        登录后复制
  4. 处理目标值不存在的情况: 在循环结束后,需要判断目标值是否存在。

    • 左闭右闭
      [left, right]
      登录后复制
      如果
      left > right
      登录后复制
      ,说明目标值不存在。
    • 左闭右开
      [left, right)
      登录后复制
      如果
      left == right
      登录后复制
      ,说明目标值不存在。
  5. 代码示例 (左闭右闭):

public int binarySearch(int[] nums, int target) {
    int left = 0;
    int right = nums.length - 1;

    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2; // 防止溢出
        if (nums[mid] == target) {
            return mid;
        } else if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else {
            right = mid - 1;
        }
    }
    return -1; // 目标值不存在
}
登录后复制
  1. 代码示例 (左闭右开):
public int binarySearch(int[] nums, int target) {
    int left = 0;
    int right = nums.length; // 注意:right 初始化为 nums.length

    while (left < right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] == target) {
            return mid;
        } else if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else {
            right = mid;
        }
    }
    return -1; // 目标值不存在
}
登录后复制

二分查找的常见变体有哪些?

二分查找不仅仅是查找一个确切的值,它还可以用于解决许多变体问题,例如:

宣小二
宣小二

宣小二:媒体发稿平台,自媒体发稿平台,短视频矩阵发布平台,基于AI驱动的企业自助式投放平台。

宣小二 21
查看详情 宣小二
  1. 查找第一个等于目标值的元素: 当数组中存在重复元素时,找到第一次出现目标值的索引。

  2. 查找最后一个等于目标值的元素: 类似地,找到最后一次出现目标值的索引。

  3. 查找第一个大于等于目标值的元素: 找到数组中第一个大于或等于目标值的元素的索引。

  4. 查找最后一个小于等于目标值的元素: 找到数组中最后一个小于或等于目标值的元素的索引。

这些变体问题的关键在于,在找到目标值后,不要立即返回,而是继续缩小搜索范围,直到找到满足特定条件的元素。例如,要查找第一个等于目标值的元素,当

nums[mid] == target
登录后复制
时,需要将
right
登录后复制
指针向左移动,继续在左半部分查找。

如何在非排序数组中使用二分查找的思想?

虽然二分查找本身要求数组必须是有序的,但其“分而治之”的思想可以应用于非排序数组中的某些问题,例如:

  1. 快速选择算法: 用于在无序数组中查找第 k 个最小(或最大)的元素。其核心思想是使用类似于快速排序的分区操作,每次将数组划分为两部分,并根据目标元素的位置选择继续在哪一部分进行搜索。

  2. 寻找峰值: 在无序数组中寻找峰值元素(大于其相邻元素的元素)。可以使用类似二分查找的方式,每次选择数组的中间元素,并根据其与相邻元素的大小关系,选择继续在哪一半进行搜索。

需要注意的是,这些算法虽然借鉴了二分查找的思想,但并不完全等同于二分查找,因为它们需要根据具体问题的特点进行调整和修改。

以上就是二分查找是什么?二分查找的边界条件的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

最佳 Windows 性能的顶级免费优化软件
最佳 Windows 性能的顶级免费优化软件

每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。

下载
来源:php中文网
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
最新问题
开源免费商场系统广告
热门教程
更多>
最新下载
更多>
网站特效
网站源码
网站素材
前端模板
关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新 English
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送
PHP中文网APP
随时随地碎片化学习

Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号