二分法思路总结
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二分的思想的挺简单的,一开始觉得要考虑很多边界情况。但其实不然,考虑这些边界情况并不会改善算法的时间复杂度。
深刻体会,对于计算机来说,少计算一次两次有什么区别呢。真正影响到执行时间的是内部if,else语句的出口。以及时间复杂度,是一种数量级的增长,而不是一次两次。
如果一定要用if else,那么看是否能用?:表达式代替。
首先二分法的思想
它是一种分治的思想。适用于相对有序的数组。初始化指针在数组的开头和结尾,然后得到中间数,进行比较,移动头尾指针,进行一半的取舍。
普通版的二分查找
给出 arr=[1,2,3,4,5,7,9,11,34,35,44] ,找到数组中是否存在7,找到则并返回下标,找不到则返回-1
进阶版二分查找
例题:给出非递减排序数组的部分翻转数组,找出其最小元素
为什么使用二分
给出的条件是一个相对有序的数组并且因为当数据量大的时候,遍历整个数组,极不友好。也不够高级。
当找到的mid>left,则最小数一定在mid的右侧,当mid<left,最小数一定在mid的左侧(或者是mid)。最后我们会遍历到一个单调增的区域,这个时候直接拿left的值即可,不需要在进行二分了。
事件复杂度:O(lgn)
空间复杂度:O(1)
这个算法很巧妙的避开了[1,1,0,1,1,1]类似这种找到mid(1)和left(1)相同的局面。算法中直接left++,再进行一次计算。
算法好难啊啊
继续加油吧!
深刻体会,对于计算机来说,少计算一次两次有什么区别呢。真正影响到执行时间的是内部if,else语句的出口。以及时间复杂度,是一种数量级的增长,而不是一次两次。
如果一定要用if else,那么看是否能用?:表达式代替。
首先二分法的思想
它是一种分治的思想。适用于相对有序的数组。初始化指针在数组的开头和结尾,然后得到中间数,进行比较,移动头尾指针,进行一半的取舍。
普通版的二分查找
给出 arr=[1,2,3,4,5,7,9,11,34,35,44] ,找到数组中是否存在7,找到则并返回下标,找不到则返回-1
进阶版二分查找
例题:给出非递减排序数组的部分翻转数组,找出其最小元素
为什么使用二分
给出的条件是一个相对有序的数组并且因为当数据量大的时候,遍历整个数组,极不友好。也不够高级。
当找到的mid>left,则最小数一定在mid的右侧,当mid<left,最小数一定在mid的左侧(或者是mid)。最后我们会遍历到一个单调增的区域,这个时候直接拿left的值即可,不需要在进行二分了。
事件复杂度:O(lgn)
空间复杂度:O(1)
这个算法很巧妙的避开了[1,1,0,1,1,1]类似这种找到mid(1)和left(1)相同的局面。算法中直接left++,再进行一次计算。
算法好难啊啊
继续加油吧!
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光点科技
2023-08-15 广告
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