14 | 二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?

一、四种常见的二分查找变形问题

1.查找第一个值等于给定值的元素


示例1

function bsearch(a, n, value) {
  let low = 0;
  let high = n - 1;
  while (low <= high) {
    let mid = low + ((high - low) >> 1);
    if (a[mid] >= value) {
      high = mid - 1;
    } else {
      low = mid + 1;
    }
  }

  if (low < n && a[low] === value) {
    return low;
  } else {
    return -1;
  }
}

示例2

function bsearch(a, n, value) {
  let low = 0;
  let high = n - 1;
  while (low <= high) {
    let mid = low + ((high - low) >> 1);
    if (a[mid] > value) {
      high = mid - 1;
    } else if (a[mid] < value) {
      low = mid + 1;
    } else {
      if (mid == 0 || a[mid - 1] !== value) {
        return mid;
      } else {
        high = mid - 1;
      }
    }
  }
  return -1;
}

2.查找最后一个值等于给定值的元素

function bsearch(a, n, value) {
  let low = 0;
  let high = n - 1;
  while (low <= high) {
    let mid = low + ((high - low) >> 1);
    if (a[mid] > value) {
      high = mid - 1;
    } else if (a[mid] < value) {
      low = mid + 1;
    } else {
      if (mid === n - 1 || a[mid + 1] !== value) {
        return mid;
      } else {
        low = mid + 1;
      }
    }
  }
  return -1;
}

3.查找第一个大于等于给定值的元素

function bsearch(a, n, value) {
  let low = 0;
  let high = n - 1;
  while (low <= high) {
    let mid = low + ((high - low) >> 1);
    if (a[mid] >= value) {
      if (mid === 0 || a[mid - 1] <= value) {
        return mid;
      } else {
        high = mid - 1;
      }
    } else {
      low = mid + 1;
    }
  }
  return -1;
}

4、查找第一个小于等于给定值的元素

function bsearch(a, n, value) {
  let low = 0;
  let high = n - 1;
  while (low <= high) {
    let mid = low + ((high - low) >> 1);
    if (a[mid] <= value) {
      if (mid == n - 1 || a[mid + 1] > value) {
        return mid;
      } else {
        low = mid + 1;
      }
    } else {
      high = mid - 1;
    }
  }
  return -1;
}

二、适用性分析

1.凡事能用二分查找解决的,绝大部分我们更倾向于用散列表或者二叉查找树,即便二分查找在内存上更节省,但是毕竟内存如此紧缺的情况并不多。
2.求“值等于给定值”的二分查找确实不怎么用到,二分查找更适合用在”近似“查找问题上。比如上面讲几种变体。

三、思考

1.如何快速定位出一个IP地址的归属地?
[202.102.133.0, 202.102.133.255] 山东东营市
[202.102.135.0, 202.102.136.255] 山东烟台
[202.102.156.34, 202.102.157.255] 山东青岛
[202.102.48.0, 202.102.48.255] 江苏宿迁
[202.102.49.15, 202.102.51.251] 江苏泰州
[202.102.56.0, 202.102.56.255] 江苏连云港
假设我们有 12 万条这样的 IP 区间与归属地的对应关系,如何快速定位出一个IP地址的归属地呢?
2.如果有一个有序循环数组,比如4,5,6,1,2,3。针对这种情况,如何实现一个求“值等于给定值”的二分查找算法?

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,922评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,591评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,546评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,467评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,553评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,580评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,588评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,334评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,780评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,092评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,270评论 1 344
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,925评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,573评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,194评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,437评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,154评论 2 366
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,127评论 2 352