文章目录
- 二分查找
-
- [704. 二分查找](#704. 二分查找)
- [35. 搜索插入位置](#35. 搜索插入位置)
二分查找
二分查找算法是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。算法的工作原理是，通过比较数组中间元素和目标值，如果目标值等于中间元素，那么查找结束。如果目标值小于或大于中间元素，则在数组的前半部分或后半部分进行查找。此过程将一直持续到找到目标值，或者搜索范围为空。
需要注意的是，二分查找算法只适用于已排序的数组。如果给定的数组是无序的，那么在进行二分查找之前，需要先对数组进行排序。
以下是一个朴素二分查找算法的步骤：
** （1）选择数组的中间元素。**
** （2）如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束。**
** （3）如果要查找的元素大于中间元素，则在数组的后半部分进行搜索。**
** （4）如果要查找的元素小于中间元素，则在数组的前半部分进行搜索。**
704. 二分查找
（1）二分查找
** 算法思路：(当 right = nums.size()-1 时)**
我们定义 left ， right 指针，分别指向数组的左右区间。之后找到待查找区间的中间点 middle ，找到之后分三种情况讨论：
（1）numsmiddle == target 说明正好找到，返回 mid 的值；
（2）numsmiddle > target 说明 middle, right 这段区间都是大于 target 的， 因此舍去右边区间，在左边 left, middle -1 的区间继续查找，即让 right = middle - 1 ,然后重复 2 过程；
（3）numsmiddle < target 说明 left, middle 这段区间的值都是小于 target 的， 因此舍去左边区间，在右边 middle + 1, right 区间继续查找，即让 left = middle + 1 ,然后重复 2 过程；
当 left 与 right 错开时，说明整个区间都没有这个数，返回 -1。
** 算法实现过程：(当 right = nums.size()-1 时)**
** 首先，它初始化两个指针，'left'和'right'，分别指向数组的开始和结束。** 然后，它进入一个循环，在循环中，它找到数组中间的元素（'middle'），并根据这个中间元素和目标值的比较结果来更新搜索范围。
** 如果中间元素等于目标值，那么函数就返回中间元素的索引。**
** 如果中间元素大于目标值，那么目标值必然在数组的左半部分，** 所以它将'right'指针移动到'middle - 1'，缩小搜索范围为左半部分。
** 否则，目标值必然在数组的右半部分，** 所以它将'left'指针移动到'middle + 1'，缩小搜索范围为右半部分。
如果在数组中没有找到目标值，那么函数返回-1。
cpp
class Solution {
public:
int search(vector<int>& nums, int target) {
int left=0,right=nums.size()-1;
while(left<=right)//[left right]
{
int middle=(right+left)/2;
if(nums[middle]==target)
return middle;
else if(nums[middle]>target)//[left target middle ... right]
right=middle-1; //[left target right]
else //[left ... middle target right]
left=middle+1; //[left target right]
}
return -1;
}
};
当然right也可以等于nums.size()
和上面的代码实现基本类似，只是有些条件需要改变。
cpp
class Solution {
public:
int search(vector<int>& nums, int target) {
int left=0,right=nums.size();
while(left<right)//[left right)
{
int middle=(right+left)/2;
if(nums[middle]==target)
return middle;
else if(nums[middle]>target)//[left target middle ... right)
right=middle; //[left target right)
else //[left ... middle target right)
left=middle+1; //[left target right)
}
return -1;
}
};
时间复杂度：O(logn)
35. 搜索插入位置
（1）二分查找
** 算法思路：**
（1）设插入位置的坐标为 index ， 根据插入位置的特点可以知道：
** left, index - 1 内的所有元素均是小于 target 的；**
** index, right 内的所有元素均是大于等于 target 的。**
（2）设 left 为本轮查询的左边界， right 为本轮查询的右边界。 根据 mid 位置元素的信息，分析下⼀轮查询的区间：
当 numsmid >= target 时，说明 mid 落在了 index, right 区间上， mid 左边包括 mid 本身，可能是最终结果，所以我们接下来查找的区间在 left, mid 上。因此，更新 right 到 mid 位置 ，继续查找。
当 numsmid < target 时，说明 mid 落在了 left, index - 1 区间上， mid 右边但不包括 mid 本⾝，可能是最终结果，所以我们接下来查找的区间在 mid +1, right 上。因此，更新 left 到 mid + 1 的位置，继续查找。
（3）直到我们的查找区间的长度变为 1 ，也就是 left == right 的时候， left 或者right 所在的位置就是我们要找的结果。
** 算法实现：**
** （1）初始化两个指针，left和right，分别指向数组的开始和结束。**
** （2）进入一个while循环，只要left小于right，循环就会继续。** 在循环中，首先找到数组中间的元素（mid）。
（3）如果中间元素小于目标值，那么目标值必然在数组的右半部分，所以将left移动到mid+1，缩小搜索范围为右半部分。
（4）否则，目标值必然在数组的左半部分或者就是中间元素本身，所以将right移动到mid，缩小搜索范围为左半部分或者就是中间元素。
（5）当循环结束时，right指向的元素可能是目标值，也可能不是。如果这个元素小于目标值，说明目标值应该插入到数组的右侧，所以返回right+1；否则，返回right。
cpp
class Solution {
public:
int searchInsert(vector<int>& nums, int target) {
int left=0,right=nums.size()-1;
while(left<right)
{
int mid=(left+right)/2;
if(nums[mid]<target)
left=mid+1;
else
right=mid;
}
if(nums[right]<target)//判断target是否大于nums中的最大值
return right+1;
return right;
}
};
时间复杂度：O(logn)