C++如何實(shí)現(xiàn)二分法

這篇文章主要介紹“C++如何實(shí)現(xiàn)二分法”，在日常操作中，相信很多人在C++如何實(shí)現(xiàn)二分法問(wèn)題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”C++如何實(shí)現(xiàn)二分法”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧！

二分法是在一個(gè)排好序的序列（數(shù)組，鏈表等）中，不斷收縮區(qū)間來(lái)進(jìn)行目標(biāo)值查找的一種算法，下面我們就來(lái)探究二分法使用的一些細(xì)節(jié)，以及常用的場(chǎng)景：

尋找一個(gè)數(shù)；尋找左側(cè)邊界；尋找右側(cè)邊界。

一、二分法的通用框架

int binarySearch(vector<int>& nums, int target){
    int left=0, right=nums.size();
    while(left < right)
    {
        int mid=(left+right)/2;
        if(nums[mid] == target){
            // 條件一：中間的值與目標(biāo)值相同
        }
        else if(nums[mid] > target){
            // 條件二：中間的值大于目標(biāo)值
        }
        else if(nums[mid] < target){
            // 條件三：中間的值小于目標(biāo)值
        }
    }
    return -1;	
}

首先，我們先來(lái)分析一下右邊界 right 的初始值：

• 當(dāng) right=nums.size() 時(shí)，初始化的區(qū)間就變成了 ([0, right-1])，即 ([0,right))；

• 當(dāng)right=nums.size()-1 時(shí)，初始化的區(qū)間就變成了 ([0, right])。

在第一種情況下，當(dāng) nums[mid] > target 時(shí)，需要將區(qū)間向左收縮，即 right=mid。這個(gè)做法的邏輯是：既然 mid 位置處大于 target，而查找區(qū)間又是 “左閉右開(kāi)”，因此當(dāng) right=mid 時(shí)，新的查找區(qū)間變成了 ([0, mid))，這樣才不會(huì)漏掉值。同理，當(dāng) nums[mid] < target 時(shí)，需要將區(qū)間向右收縮，即 left = mid+1，因?yàn)樵?"左閉右開(kāi)" 的區(qū)間下，新的查找區(qū)間變成 ([mid+1, right)) 才不會(huì)漏掉值。當(dāng)目標(biāo)值不在序列中時(shí)，需要將 while 的條件寫(xiě)成 while(left < right) 而不是寫(xiě)成 while(left<=right)，這樣會(huì)引起數(shù)組越界。

第二種情況的分析類似，這里只給出結(jié)論：

• 當(dāng) nums[mid] > target 時(shí)，需要將區(qū)間向左收縮，即 right=mid-1；

• 當(dāng) nums[mid] < target 時(shí)，需要將區(qū)間向右收縮，即 left = mid+1；

• 當(dāng)目標(biāo)值不在序列中時(shí)，需要將 while 的條件寫(xiě)成 while(left<=right)

二、二分法查找目標(biāo)值

在序列中查找一個(gè)數(shù)，如果存在則返回?cái)?shù)的索引，如果不存在則返回 -1 。為了方便分析，我們就只用第一種情況進(jìn)行說(shuō)明：

int binarySearch(vector<int>& nums, int target){
    int left=0, right=nums.size();
    while(left < right)
    {
        int mid=(left+right)/2;
        if(nums[mid] == target){
           return mid;	// 查詢到目標(biāo)值，直接返回目標(biāo)值的位置
        }
        else if(nums[mid] > target){
            right = mid; // 中間的值大于目標(biāo)值，向左收縮區(qū)間
        }
        else if(nums[mid] < target){
            left = mid+1;// 中間的值小于目標(biāo)值，向右收縮區(qū)間
        }
    }
    return -1;	// 當(dāng)沒(méi)有找到，直接返回-1
}

三、二分法查找目標(biāo)值的左右邊界

上述代碼只能從序列中查找一個(gè)目標(biāo)值并返回位置，當(dāng)一個(gè)序列中目標(biāo)值不止一個(gè)時(shí)，我們需要找到目標(biāo)值最左邊的位置和最右邊的位置，這時(shí)候二分法需要進(jìn)行改寫(xiě)：

// 查找目標(biāo)值的左邊界
int binarySearch(vector<int>& nums, int target){
    int left=0, right=nums.size();
    while(left < right)
    {
        int mid=(left+right)/2;
        if(nums[mid] == target){
          right = mid;	// 查詢到目標(biāo)值不進(jìn)行返回，而是收縮區(qū)間繼續(xù)查找
        }
        else if(nums[mid] > target){
            right = mid; // 中間的值大于目標(biāo)值，向左收縮區(qū)間
        }
        else if(nums[mid] < target){
            left = mid+1;// 中間的值小于目標(biāo)值，向右收縮區(qū)間
        }
    }
    return left;	
}

根據(jù)上述代碼，可以發(fā)現(xiàn)如果查找目標(biāo)值的左邊界，在滿足 nums[mid] == target 時(shí)，需要縮小搜索區(qū)間的上界 right，在區(qū)間 ([left, mid]) 中繼續(xù)搜索，直到搜索完畢 left==right。此時(shí) left=right=左邊界。

查找右邊界的做法與左邊界類似：

// 查找目標(biāo)值的左邊界
int binarySearch(vector<int>& nums, int target){
    int left=0, right=nums.size();
    while(left < right)
    {
        int mid=(left+right)/2;
        if(nums[mid] == target){
          left = mid+1;	// 查詢到目標(biāo)值不進(jìn)行返回，而是收縮區(qū)間繼續(xù)查找
        }
        else if(nums[mid] > target){
            right = mid; // 中間的值大于目標(biāo)值，向左收縮區(qū)間
        }
        else if(nums[mid] < target){
            left = mid+1;// 中間的值小于目標(biāo)值，向右收縮區(qū)間
        }
    }
    return left-1;	
}

注意這里的判斷條件改成了當(dāng) nums[mid] == target 時(shí)，left = mid+1。因?yàn)樗阉鞯膮^(qū)間為 "左閉右開(kāi)"，所以在尋找左邊界時(shí)可令 right=mid ，在尋找右邊界時(shí)必須另 left=mid+1，不然程序會(huì)一直停在循環(huán)里面而無(wú)法跳出循環(huán)。

到此，關(guān)于“C++如何實(shí)現(xiàn)二分法”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！