C++实现二分法的一些细节(常用场景)

时间:2022-09-04 20:23:10

二分法是在一个排好序的序列(数组,链表等)中,不断收缩区间来进行目标值查找的一种算法,下面我们就来探究二分法使用的一些细节,以及常用的场景:

寻找一个数;寻找左侧边界;寻找右侧边界。

一、二分法的通用框架

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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){
            // 条件一:中间的值与目标值相同
        }
        else if(nums[mid] > target){
            // 条件二:中间的值大于目标值
        }
        else if(nums[mid] < target){
            // 条件三:中间的值小于目标值
        }
    }
    return -1; 
}

首先,我们先来分析一下右边界 right 的初始值:

  • right=nums.size() 时,初始化的区间就变成了 \([0, right-1]\),即 \([0,right)\);
  • right=nums.size()-1 时,初始化的区间就变成了 \([0, right]\)。

在第一种情况下,当 nums[mid] > target 时,需要将区间向左收缩,即 right=mid。这个做法的逻辑是:既然 mid 位置处大于 target,而查找区间又是 “左闭右开”,因此当 right=mid 时,新的查找区间变成了 \([0, mid)\),这样才不会漏掉值。同理,当 nums[mid] < target 时,需要将区间向右收缩,即 left = mid+1,因为在 "左闭右开" 的区间下,新的查找区间变成 \([mid+1, right)\) 才不会漏掉值。当目标值不在序列中时,需要将 while 的条件写成 while(left < right) 而不是写成 while(left<=right),这样会引起数组越界。

第二种情况的分析类似,这里只给出结论:

  • nums[mid] > target 时,需要将区间向左收缩,即 right=mid-1
  • nums[mid] < target 时,需要将区间向右收缩,即 left = mid+1
  • 当目标值不在序列中时,需要将 while 的条件写成 while(left<=right)

二、二分法查找目标值

在序列中查找一个数,如果存在则返回数的索引,如果不存在则返回 -1 。为了方便分析,我们就只用第一种情况进行说明:

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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;  // 查询到目标值,直接返回目标值的位置
        }
        else if(nums[mid] > target){
            right = mid; // 中间的值大于目标值,向左收缩区间
        }
        else if(nums[mid] < target){
            left = mid+1;// 中间的值小于目标值,向右收缩区间
        }
    }
    return -1;  // 当没有找到,直接返回-1
}

三、二分法查找目标值的左右边界

上述代码只能从序列中查找一个目标值并返回位置,当一个序列中目标值不止一个时,我们需要找到目标值最左边的位置和最右边的位置,这时候二分法需要进行改写:

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// 查找目标值的左边界
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;  // 查询到目标值不进行返回,而是收缩区间继续查找
        }
        else if(nums[mid] > target){
            right = mid; // 中间的值大于目标值,向左收缩区间
        }
        else if(nums[mid] < target){
            left = mid+1;// 中间的值小于目标值,向右收缩区间
        }
    }
    return left;   
}

根据上述代码,可以发现如果查找目标值的左边界,在满足 nums[mid] == target 时,需要缩小搜索区间的上界 right,在区间 \([left, mid]\) 中继续搜索,直到搜索完毕 left==right。此时 left=right=左边界

查找右边界的做法与左边界类似:

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// 查找目标值的左边界
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; // 查询到目标值不进行返回,而是收缩区间继续查找
        }
        else if(nums[mid] > target){
            right = mid; // 中间的值大于目标值,向左收缩区间
        }
        else if(nums[mid] < target){
            left = mid+1;// 中间的值小于目标值,向右收缩区间
        }
    }
    return left-1; 
}

注意这里的判断条件改成了当 nums[mid] == target 时,left = mid+1。因为搜索的区间为 "左闭右开",所以在寻找左边界时可令 right=mid ,在寻找右边界时必须另 left=mid+1,不然程序会一直停在循环里面而无法跳出循环。

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