二分法
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简单二分法1. 什么是二分法二分法(Binary Search)是一种常用的查找算法,也称为折半查找。
它的原理很简单,通过将查找范围不断缩小,最终找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分法的应用广泛,包括在查找有序数列、旋转有序数列中的元素、判断一个数的开方等方面。
2. 二分法的基本思想二分法的基本思想是将查找范围不断地二等分,然后确定目标元素可能存在的一侧。
在每次二等分之后,通过比较目标元素和中间元素的大小关系,可确定下一次二分的方向,并缩小查找范围。
3. 二分法的递归实现3.1 算法步骤1.确定查找范围的起始位置start和结束位置end,初始时start为0,end为数列长度减1。
2.计算查找范围的中间位置mid,可以使用公式mid = (start + end) // 2进行计算。
3.当start大于end时,表示查找范围为空,即目标元素不存在。
此时返回-1或其他特定值作为查找失败的标志。
4.比较中间位置mid的元素与目标元素的大小关系:–如果中间位置的元素等于目标元素,则直接返回mid,表示找到目标元素。
–如果中间位置的元素大于目标元素,则说明目标元素可能存在于左半边,将查找范围缩小到[start, mid-1],并递归调用二分法。
–如果中间位置的元素小于目标元素,则说明目标元素可能存在于右半边,将查找范围缩小到[mid+1, end],并递归调用二分法。
5.重复步骤2到步骤4,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
3.2 递归实现代码示例(Python)def binary_search_recursive(arr, target, start, end):if start > end:return -1mid = (start + end) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] > target:return binary_search_recursive(arr, target, start, mid-1) else:return binary_search_recursive(arr, target, mid+1, end)4. 二分法的迭代实现4.1 算法步骤1.确定查找范围的起始位置start和结束位置end,初始时start为0,end为数列长度减1。
二分法
二分法是用计算机求解多项式方程时常用的一种方法.其基本思想是:若f (x 1)与f (x 2)的符号相反,则方程f (x )=0在区间(x 1,x 2)至少有一个根.取x 1和x 2的中点2
)(211x x r +=,将区间分为两半,然后比较f (r 1)与f (x 1)的符号,若符号相同,则根必在(r 1,x 2)之间,否则在(x 1,r 1)之间.这样每作一次二分法,含根区间恰好缩小一半.不断重复二分过程无限多次时,含根区间将缩为一点,显然这是不可能的.但是有一点是可以肯定的,即每重复二分一次,所得的中点ROOT 与根的距离便会越近.不断重复二分,便会构造出一系列的中点ROOT 1,ROOT 2,…,ROOT n ,当某个中点ROOT n 与根的距离小于规定的误差ξ
0时,该ROOT n 。
就是所解方程的近似解.。
二分法在个案中的运用方法和技巧
二分法运用方法和技巧
数学定义:二分法(Bisectionmethod)即一分为二的方法.设[a,b]为R的闭区间.逐次二分法就是造出如下的区间序列([an,bn]): a0=a,b0=b,且对任一自然数n,[an+1,bn+1]或者等于[an,cn],或者等于[cn,bn],其中cn表示[an,bn]的中点。
典型算法:
算法:当数据量很大适宜采用该方法。
采用二分法查找时,数据需是排好序的。
基本思想:假设数据是按升序排序的,对于给定值key,从序列的中间位置k开始比较,如果当前位置ar[k]值等于key,则查找成功;
若key小于当前位置值arr[k],则在数列的前半段中查
找,ar[low,mid-1];若key大于当前位置值ar[k],则在数列的后半段中继续查找ar[mid+1,high]。