重开之数据结构(二刷)

引言:
由于前段时间学习效率不高,导致后面复习前面数据结构没有一个大纲,因此打算重新来学习以下数据结构,期望再次把数据结构学透,并有深刻的印象.并且记录每一次的学习记录 以便于后续复习

二分查找

需求:在有序数组arr内,查找target值

  • 如果找到返回索引位置
  • 如果找不到返回 -1

基础版

步骤:

  1. 设定两个指针(左闭右闭) 分别为 i= 0,j = arr.length-1
  2. 循环条件 i<j ,如果i>j 结束查找 没找到
  3. 定义变量 m = (i+j)/2
  4. 比较target与m索引的值
    (1)target < arr[m] —> j = m-1
    (2)target > arr[m] —> i = m+1
    (3)target = arr[m] —> return m
  5. 循环结束没找到 返回-1;
public static int binarySearch(int[] arr,int target){int i = 0,j = arr.length-1;//设置指针和初始值while(i<=j){int m = (i+j)/2;if(target<arr[m]){j = m-1;}else if(arr[m]<target){i = m+1;}else{return m;}}return -1;}

查找14动态演示
在这里插入图片描述

问题一: 循环条件为i<=j 为什么不是i<j?

相当于多了i=j 这个条件 ,意味着但i=j 时这个元素也要参与比较
比如 查找 5 时 最后 i j m 都会指向5 若没有= 就跳出了循环i,j
就没有参与到比较

请添加图片描述
问题二: (i+j) /2 是否有问题?

从客观来讲,没有问题 但是在极端情况下,数据量达到整型的最大值的(i+j)就会出现问题 由于计算机存储的数据是有一定的范围的,就有可能会导致算出来的结果为负值 所以要用到位运输 (i+j)>>>1 无符号右移可以避免此情况发生

在这里插入图片描述
问题三:若在有序数组中存在相同的元素该如何找到目标元素的首位置或者最后一个位置?
在这里插入图片描述
只需在基础版的else上优化一下即可

改动版

思维逻辑大概与基础版相似 考虑在算法的优劣 这种方法相当于基础版更优化了一些

   public static int binarySearchAlternative(int[] arr,int target){int i = 0,j = arr.length;//变化一:i 作为查找数据的左闭  而j 只是一个边界不参与运输while (i<j){//i<j 表示 j下标的运算不用参与计算了int m = (i+j)>>>1;if (target<arr[m]){j = m;//j始终保持为边界} else if (arr[m]<target) {i = m+1}else{return m;}}return -1;}

平衡版

在基础版中假设在while 循环中执行了L次 ,那么假设目标元素在最左边 if 就执行L次,而如果元素在最右边,if-else 就执行了2*L次 因此用该方法查找时并不平衡.

public static int binarySearchBalance(int[] arr,int target){int i = 0,j = arr.length;while(1<j-i){int m = (j+i)>>>1;if(target<arr[m]){j = m;}else {i = m;}}if(arr[i] == target){return i;}else {return -1;}}

提示

  1. 左闭右开的区间, i 指向可能是目标,而 j 指向的不是目标 是边界
  2. 不在循环内找出,等范围内只剩下 i 时,退出循环,在循环外比较arr[i]与targert\
  3. 循环内的平均比较次数减少了
  4. 时间复杂度为O(log(n)) —> 最坏和最好情况下均是

复杂度

时间复杂度:一个算法的执行,随数据规模增大,而增加的时间成本
空间复杂度:一个算法的执行,随数据规模增大,而额外增加的空间成本

两者均用大O表示法,考虑的是最复杂的情况

例如,二分查找的时间复杂度为O(log(n)) 空间复杂度为O(1);

总结

基础版和改动版的区别在于 给定的指针的位置不同
基础版在于 包括 i 索引和j索引的以内包括自身数据查找 为左闭右闭
改动版在于 包括 i 索引到j索引前的数据查找 为左闭右开

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