hello-algo/chapter_divide_and_conquer/binary_search_recur.md
2023-09-02 23:53:33 +08:00

369 lines
12 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
comments: true
status: new
---
# 12.2   分治搜索策略
我们已经学过,搜索算法分为两大类。
- **暴力搜索**:它通过遍历数据结构实现,时间复杂度为 $O(n)$ 。
- **自适应搜索**:它利用特有的数据组织形式或先验信息,可达到 $O(\log n)$ 甚至 $O(1)$ 的时间复杂度。
实际上,**时间复杂度为 $O(\log n)$ 的搜索算法通常都是基于分治策略实现的**,例如二分查找和树。
- 二分查找的每一步都将问题(在数组中搜索目标元素)分解为一个小问题(在数组的一半中搜索目标元素),这个过程一直持续到数组为空或找到目标元素为止。
- 树是分治关系的代表在二叉搜索树、AVL 树、堆等数据结构中,各种操作的时间复杂度皆为 $O(\log n)$ 。
二分查找的分治策略如下所示。
- **问题可以被分解**:二分查找递归地将原问题(在数组中进行查找)分解为子问题(在数组的一半中进行查找),这是通过比较中间元素和目标元素来实现的。
- **子问题是独立的**:在二分查找中,每轮只处理一个子问题,它不受另外子问题的影响。
- **子问题的解无须合并**:二分查找旨在查找一个特定元素,因此不需要将子问题的解进行合并。当子问题得到解决时,原问题也会同时得到解决。
分治能够提升搜索效率,本质上是因为暴力搜索每轮只能排除一个选项,**而分治搜索每轮可以排除一半选项**。
### 1.   基于分治实现二分
在之前的章节中,二分查找是基于递推(迭代)实现的。现在我们基于分治(递归)来实现它。
!!! question
给定一个长度为 $n$ 的有序数组 `nums` ,数组中所有元素都是唯一的,请查找元素 `target`
从分治角度,我们将搜索区间 $[i, j]$ 对应的子问题记为 $f(i, j)$ 。
从原问题 $f(0, n-1)$ 为起始点,通过以下步骤进行二分查找。
1. 计算搜索区间 $[i, j]$ 的中点 $m$ ,根据它排除一半搜索区间。
2. 递归求解规模减小一半的子问题,可能为 $f(i, m-1)$ 或 $f(m+1, j)$ 。
3. 循环第 `1.``2.` 步,直至找到 `target` 或区间为空时返回。
图 12-4 展示了在数组中二分查找元素 $6$ 的分治过程。
![二分查找的分治过程](binary_search_recur.assets/binary_search_recur.png)
<p align="center"> 图 12-4 &nbsp; 二分查找的分治过程 </p>
在实现代码中,我们声明一个递归函数 `dfs()` 来求解问题 $f(i, j)$ 。
=== "Java"
```java title="binary_search_recur.java"
/* 二分查找:问题 f(i, j) */
int dfs(int[] nums, int target, int i, int j) {
// 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1
if (i > j) {
return -1;
}
// 计算中点索引 m
int m = (i + j) / 2;
if (nums[m] < target) {
// 递归子问题 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if (nums[m] > target) {
// 递归子问题 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目标元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分查找 */
int binarySearch(int[] nums, int target) {
int n = nums.length;
// 求解问题 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1);
}
```
=== "C++"
```cpp title="binary_search_recur.cpp"
/* 二分查找:问题 f(i, j) */
int dfs(vector<int> &nums, int target, int i, int j) {
// 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1
if (i > j) {
return -1;
}
// 计算中点索引 m
int m = (i + j) / 2;
if (nums[m] < target) {
// 递归子问题 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if (nums[m] > target) {
// 递归子问题 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目标元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分查找 */
int binarySearch(vector<int> &nums, int target) {
int n = nums.size();
// 求解问题 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1);
}
```
=== "Python"
```python title="binary_search_recur.py"
def dfs(nums: list[int], target: int, i: int, j: int) -> int:
"""二分查找:问题 f(i, j)"""
# 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1
if i > j:
return -1
# 计算中点索引 m
m = (i + j) // 2
if nums[m] < target:
# 递归子问题 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j)
elif nums[m] > target:
# 递归子问题 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1)
else:
# 找到目标元素,返回其索引
return m
def binary_search(nums: list[int], target: int) -> int:
"""二分查找"""
n = len(nums)
# 求解问题 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1)
```
=== "Go"
```go title="binary_search_recur.go"
/* 二分查找:问题 f(i, j) */
func dfs(nums []int, target, i, j int) int {
// 如果区间为空,代表没有目标元素,则返回 -1
if i > j {
return -1
}
// 计算索引中点
m := i + ((j - i) >> 1)
//判断中点与目标元素大小
if nums[m] < target {
// 小于则递归右半数组
// 递归子问题 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m+1, j)
} else if nums[m] > target {
// 小于则递归左半数组
// 递归子问题 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m-1)
} else {
// 找到目标元素,返回其索引
return m
}
}
/* 二分查找 */
func binarySearch(nums []int, target int) int {
n := len(nums)
return dfs(nums, target, 0, n-1)
}
```
=== "JS"
```javascript title="binary_search_recur.js"
/* 二分查找:问题 f(i, j) */
function dfs(nums, target, i, j) {
// 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1
if (i > j) {
return -1;
}
// 计算中点索引 m
const m = i + ((j - i) >> 1);
if (nums[m] < target) {
// 递归子问题 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if (nums[m] > target) {
// 递归子问题 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目标元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分查找 */
function binarySearch(nums, target) {
const n = nums.length;
// 求解问题 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1);
}
```
=== "TS"
```typescript title="binary_search_recur.ts"
/* 二分查找:问题 f(i, j) */
function dfs(nums: number[], target: number, i: number, j: number): number {
// 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1
if (i > j) {
return -1;
}
// 计算中点索引 m
const m = i + ((j - i) >> 1);
if (nums[m] < target) {
// 递归子问题 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if (nums[m] > target) {
// 递归子问题 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目标元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分查找 */
function binarySearch(nums: number[], target: number): number {
const n = nums.length;
// 求解问题 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1);
}
```
=== "C"
```c title="binary_search_recur.c"
[class]{}-[func]{dfs}
[class]{}-[func]{binarySearch}
```
=== "C#"
```csharp title="binary_search_recur.cs"
/* 二分查找:问题 f(i, j) */
int dfs(int[] nums, int target, int i, int j) {
// 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1
if (i > j) {
return -1;
}
// 计算中点索引 m
int m = (i + j) / 2;
if (nums[m] < target) {
// 递归子问题 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if (nums[m] > target) {
// 递归子问题 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目标元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分查找 */
int binarySearch(int[] nums, int target) {
int n = nums.Length;
// 求解问题 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1);
}
```
=== "Swift"
```swift title="binary_search_recur.swift"
/* 二分查找:问题 f(i, j) */
func dfs(nums: [Int], target: Int, i: Int, j: Int) -> Int {
// 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1
if i > j {
return -1
}
// 计算中点索引 m
let m = (i + j) / 2
if nums[m] < target {
// 递归子问题 f(m+1, j)
return dfs(nums: nums, target: target, i: m + 1, j: j)
} else if nums[m] > target {
// 递归子问题 f(i, m-1)
return dfs(nums: nums, target: target, i: i, j: m - 1)
} else {
// 找到目标元素,返回其索引
return m
}
}
/* 二分查找 */
func binarySearch(nums: [Int], target: Int) -> Int {
let n = nums.count
// 求解问题 f(0, n-1)
return dfs(nums: nums, target: target, i: 0, j: n - 1)
}
```
=== "Zig"
```zig title="binary_search_recur.zig"
[class]{}-[func]{dfs}
[class]{}-[func]{binarySearch}
```
=== "Dart"
```dart title="binary_search_recur.dart"
/* 二分查找:问题 f(i, j) */
int dfs(List<int> nums, int target, int i, int j) {
// 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1
if (i > j) {
return -1;
}
// 计算中点索引 m
int m = (i + j) ~/ 2;
if (nums[m] < target) {
// 递归子问题 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if (nums[m] > target) {
// 递归子问题 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目标元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分查找 */
int binarySearch(List<int> nums, int target) {
int n = nums.length;
// 求解问题 f(0, n-1)
return dfs(nums, target, 0, n - 1);
}
```
=== "Rust"
```rust title="binary_search_recur.rs"
/* 二分查找:问题 f(i, j) */
fn dfs(nums: &[i32], target: i32, i: i32, j: i32) -> i32 {
// 若区间为空,代表无目标元素,则返回 -1
if i > j { return -1; }
let m: i32 = (i + j) / 2;
if nums[m as usize] < target {
// 递归子问题 f(m+1, j)
return dfs(nums, target, m + 1, j);
} else if nums[m as usize] > target {
// 递归子问题 f(i, m-1)
return dfs(nums, target, i, m - 1);
} else {
// 找到目标元素,返回其索引
return m;
}
}
/* 二分查找 */
fn binary_search(nums: &[i32], target: i32) -> i32 {
let n = nums.len() as i32;
// 求解问题 f(0, n-1)
dfs(nums, target, 0, n - 1)
}
```