一次教你搞懂二分查找,算法学起来可以更直观!

前两天去公司应聘,还没等我开始自我介绍,面试官上来就要手撕代码。题目是这样的 :

给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。
请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。
示例:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2

题目虽然虽然很基础,但是要求时间复杂度为 O(log n) 。那么肯定就得用二分查找的方法去做了,下面就用漫画图解的形式带大家一起回顾一下二分查找。

二分查找

下面的示例说明了二分查找的工作原理。我随便想一个1~100的数字。

你的目标是以最少的次数猜到这个数字。你每次猜测后,我会说小了、大了或对了。
假设你从1开始依次往上猜,猜测过程会是这样。


这是简单查找,更准确的说法是傻找。每次猜测都只能排除一个数字。如果我想的数字是99,你得猜99次才能猜到!

更佳的查找方式

下面是一种更佳的猜法。从 50 开始。

小了,但排除了一半的数字!至此,你知道1~50都小了。接下来,你猜 75

大了,那余下的数字又排除了一半!使用二分查找时,你猜测的是中间的数字,从而每次都将余下的数字排除一半。接下来,你猜 63(50和75中间的数字)。

这就是二分查找,你学习了第一种算法!每次猜测排除的数字个数如下。

不管我心里想的是哪个数字,你在 7 次之内都能猜到,因为每次猜测都将排除很多数字!

假设你要在字典中查找一个单词,而该字典包含 240 000 个单词,你认为每种查找最多需要多少步?

如果要查找的单词位于字典末尾,使用简单查找将需要 240 000 步。使用二分查找时,每次排除一半单词,直到最后只剩下一个单词。

因此,使用二分查找只需 18 步——少多了!一般而言,对于包含n个元素的列表,用二分查找最多需要 log2n 步,而简单查找最多需要 n 步。

算法样例

下面来看看如何编写执行二分查找的Python代码。这里的代码示例使用了数组。如果你不熟悉数组,也不用担心。你只需知道,可将一系列元素存储在一系列相邻的桶(bucket),即数组中。这些桶从0开始编号:第一个桶的位置为#0,第二个桶为#1,第三个桶为#2,以此类推。

函数binary_search接受一个有序数组和一个元素。如果指定的元素包含在数组中,这个函数将返回其位置。你将跟踪要在其中查找的数组部分——开始时为整个数组。

你每次都检查中间的元素。

如果猜的数字小了,就相应地修改low。

如果猜的数字大了,就修改high。完整的代码如下。

def binary_search(list, item):
    # low和high用于跟踪要在其中查找的列表部分
    low = 0
    high = len(list) - 1

    # 只要范围没有缩小到只包含一个元素
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2  # 检查中间的元素
        guess = list[mid]
        if guess == item:  # 找到了元素
            return mid
        if guess > item:  # 猜的数字大了
            high = mid - 1
        else:  # 猜的数字小了
            low = mid + 1

    return None  # 没有指定的元素

回到面试题

给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。
请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。
输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2

那么针对这道题,直接套用二分法即可,即不断用二分法逼近查找第一个大于等于target的下标 。我们写出的二分查找算法就是这样的:

def searchInsert(nums, target):
    left, right = 0, len(nums)
    while (left < right):
        # 下面这样写是考虑大数情况下避免溢出
        mid = (right - left) // 2 + left
        if target <= nums[mid]:
            right = mid
        else:
            left = mid + 1
    return left

算法学习心得

相信大家通过上面这种图解的方式很轻松就能掌握二分查找的原理。这是《算法图解》中的一个例子,这是一本能够像小说一样有趣的算法入门书

除了二分查找以外,本书还介绍了选择排序递归快速排序散列表广度优先搜索狄克斯特拉算法贪婪算法动态规划K最近邻算法等。本书所有的示例代码都是使用Python 2.7编写的。书中在列出代码时使用了等宽字体。有些代码还进行了标注,旨在突出重要的概念。

如果你是刚入门的同学,非常建议从类似这样的简单算法书开始学习,切记不要一上来就像一口吃个胖子,路还是得一步一步走。

如果你觉得这本书过于简单,还可以看一下普林斯顿算法红宝书《算法》,这本书是风靡全世界近 40 年的算法经典。很多大学都拿它当作教材,该书非常系统、全面、严谨,提供了实际代码,而且这些 Java 代码实现采用了模块化的编程风格,读者可以方便地加以改造。

除了看书以外,还应该加上实战练手。在具备一定的算法基础以后,就可以上leetcode开始刷题了。我是按照某一类别的题型,由易到难,循序渐进,以此来巩固对算法的理解,并且提高自己的编程能力。

最后再送给大家一句 Linux 的创始人 Linus Torvalds 的话,“Talk is cheap. Show me the code.

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