两种java实现二分查找的方式

编辑: admin 分类: java 发布时间: 2021-12-03 来源:互联网
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  • 1、二分查找算法思想
  • 2、二分查找图示说明
  • 3、二分查找优缺点
  • 3、java代码实现
    • 3.1 使用递归实现
    • 3.1 不使用递归实现(while循环)
    • 3.3 测试
  • 4、时间复杂度
    • 5、空间复杂度

      起初在数据结构中学习递归时实现二分查找,实际上不用递归也可以实现,毕竟递归是需要开辟额外的空间的来辅助查询。本文就介绍两种方法

      1、二分查找算法思想

      有序的序列,每次都是以序列的中间位置的数来与待查找的关键字进行比较,每次缩小一半的查找范围,直到匹配成功。

      一个情景:将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表。重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。

      2、二分查找图示说明

      图片来源百度图片:

      3、二分查找优缺点

      优点:

      比较次数少,查找速度快,平均性能好;

      缺点:

      是要求待查表为有序表,且插入删除困难。

      因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。

      使用条件:

      查找序列是顺序结构,有序。

      3、java代码实现

      3.1 使用递归实现

      /**
        * 使用递归的二分查找
        *title:recursionBinarySearch
        *@param arr 有序数组
        *@param key 待查找关键字
        *@return 找到的位置
        */
       public static int recursionBinarySearch(int[] arr,int key,int low,int high){
        
        if(key < arr[low] || key > arr[high] || low > high){
         return -1;    
        }
        
        int middle = (low + high) / 2;   //初始中间位置
        if(arr[middle] > key){
         //比关键字大则关键字在左区域
         return recursionBinarySearch(arr, key, low, middle - 1);
        }else if(arr[middle] < key){
         //比关键字小则关键字在右区域
         return recursionBinarySearch(arr, key, middle + 1, high);
        }else {
         return middle;
        } 
        
       }
      
      

      3.1 不使用递归实现(while循环)

       /**
        * 不使用递归的二分查找
        *title:commonBinarySearch
        *@param arr
        *@param key
        *@return 关键字位置
        */
       public static int commonBinarySearch(int[] arr,int key){
        int low = 0;
        int high = arr.length - 1;
        int middle = 0;   //定义middle
        
        if(key < arr[low] || key > arr[high] || low > high){
         return -1;    
        }
        
        while(low <= high){
         middle = (low + high) / 2;
         if(arr[middle] > key){
          //比关键字大则关键字在左区域
          high = middle - 1;
         }else if(arr[middle] < key){
          //比关键字小则关键字在右区域
          low = middle + 1;
         }else{
          return middle;
         }
        }
        
        return -1;  //最后仍然没有找到,则返回-1
       }
      
      

      3.3 测试

      测试代码:

       public static void main(String[] args) {
       
        int[] arr = {1,3,5,7,9,11};
        int key = 4;
        //int position = recursionBinarySearch(arr,key,0,arr.length - 1);
        
        int position = commonBinarySearch(arr, key);
       
                     if(position == -1){
         System.out.println("查找的是"+key+",序列中没有该数!");
        }else{
         System.out.println("查找的是"+key+",找到位置为:"+position);
        }
        
       }
      
      

      recursionBinarySearch()的测试:key分别为0,9,10,15的查找结果

      查找的是0,序列中没有该数!
       
      查找的是9,找到位置为:4
       
      查找的是10,序列中没有该数!
       
      查找的是15,序列中没有该数!

      commonBinarySearch()的测试:key分别为-1,5,6,20的查找结果

      查找的是-1,序列中没有该数!
       
      查找的是5,找到位置为:2
       
      查找的是6,序列中没有该数!
       
      查找的是20,序列中没有该数!

      4、时间复杂度

      采用的是分治策略

      最坏的情况下两种方式时间复杂度一样:O(log2 N)

      最好情况下为O(1)

      5、空间复杂度

      算法的空间复杂度并不是计算实际占用的空间,而是计算整个算法的辅助空间单元的个数

      非递归方式:
      由于辅助空间是常数级别的所以:空间复杂度是O(1);

      递归方式:递归的次数和深度都是log2 N,每次所需要的辅助空间都是常数级别的:

      空间复杂度:O(log2N )

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