在三分鐘內(nèi)學(xué)習(xí)二分查找
二分查找是一種在有序數(shù)組中查找元素的算法,通過(guò)不斷將搜索區(qū)域分成兩半來(lái)實(shí)現(xiàn)。你可能在日常生活中已經(jīng)不知不覺(jué)地使用了大腦里的二分查找。
最常見(jiàn)的例子是在字典中查找一個(gè)單詞。假設(shè)你想找到“馬拉松”的定義。你不會(huì)從字典的開(kāi)頭開(kāi)始查找。你會(huì)打開(kāi)字典大約在中間位置。如果你在‘T’處,你已經(jīng)過(guò)頭了。所以,你會(huì)調(diào)整并分割差距,縮小范圍直到找到“馬拉松”。
這個(gè)逐步排除的過(guò)程就是二分查找的要點(diǎn),但是針對(duì)數(shù)組的情況。
線(xiàn)性查找 vs 二分查找
考慮一個(gè)從1到100的數(shù)字?jǐn)?shù)組,你需要在這個(gè)范圍內(nèi)找到一個(gè)特定的數(shù)字,就像玩一個(gè)猜數(shù)游戲。
線(xiàn)性查找
簡(jiǎn)單的方法是使用一個(gè)簡(jiǎn)單的for循環(huán)——遍歷數(shù)組中的每個(gè)元素直到找到目標(biāo)項(xiàng)。
function findItem(arr, item) {
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] === item) {
return i;
}
}
return -1; // 未找到項(xiàng)
}
這個(gè)方法可以找到,但它的時(shí)間復(fù)雜度是O(n);想象一下,如果你要找的數(shù)在1到1萬(wàn)億之間。
你可以比線(xiàn)性查找做得更好。
二分查找
使用二分查找,不是檢查每個(gè)元素,而是從中間開(kāi)始。如果你要找的數(shù)字更大,你向右走;如果更小,你向左走。
然后呢?你重復(fù)這個(gè)過(guò)程。中間,左邊或右邊,縮小可能性直到找到數(shù)字。
function binarySearch(arr, target) {
let left = 0;
let right = arr.length - 1;
while(left <= right) {
let mid = Math.floor((left + right) / 2);
if(arr[mid] === target) return mid;
if(arr[mid] < target) left = mid + 1;
else right = mid - 1;
}
return -1;
}
它不僅能迅速切入數(shù)據(jù);時(shí)間復(fù)雜度為O(logN),比線(xiàn)性搜索快得多。
在空間方面,它是O(1)。不需要額外的存儲(chǔ)空間。
小結(jié):何時(shí)使用二分查找?
二分查找最常用于數(shù)組,但也可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫(kù)中的有序序列、排序鏈表中的搜索算法,甚至決策過(guò)程中可以預(yù)測(cè)和系統(tǒng)地劃分范圍的情況。
重要的是,二分查找只能在排序的項(xiàng)目集合上執(zhí)行。整個(gè)二分查找的方法基于這樣一個(gè)原則,即集合是按順序排列的,這樣算法才能通過(guò)比較中間項(xiàng)來(lái)預(yù)測(cè)搜索項(xiàng)的位置。如果集合沒(méi)有排序,這種預(yù)測(cè)就不起作用,算法也不能正確運(yùn)行。