二分查找
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最基本的二分查找
int binarySearch(int[] nums, int target) {
int left = 0;
int right = nums.length - 1; // 注意
while(left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2; // 注意:如果用(right + left) / 2 会出现数值过大溢出现象
if(nums[mid] == target)
return mid;
else if (nums[mid] < target)
left = mid + 1; // 注意
else if (nums[mid] > target)
right = mid - 1; // 注意
}
return -1;
}
边界问题
为什么 while 循环的条件中是 <=,而不是 <?
- 因为初始化
right
的赋值是nums.length - 1
,即最后一个元素的索引,而不是nums.length
。这二者可能出现在不同功能的二分查找中,区别是:前者相当于两端都闭区间
[left, right]
,后者相当于左闭右开区间[left, right)
,因为索引大小为nums.length
是越界的。我们这个算法中使用的是前者
[left, right]
两端都闭的区间。这个区间其实就是每次进行搜索的区间。
什么时候应该停止搜索呢?
-
当然,找到了目标值的时候可以终止!
-
if(nums[mid] == target) return mid;
-
但如果没找到,就需要 while 循环终止,然后返回 -1。
-
那 while 循环什么时候应该终止?搜索区间为空的时候应该终止,意味着你没得找了,就等于没找到嘛。
while(left <= right)
的终止条件是left == right + 1
,写成区间的形式就是[right + 1, right]
,或者带个具体的数字进去[3, 2]
,可见 这时候区间为空,因为没有数字既大于等于 3 又小于等于 2 的吧。所以这时候 while 循环终止是正确的,直接返回 -1 即可。while(left < right)
的终止条件是left == right
,写成区间的形式就是[left, right]
,或者带个具体的数字进去[2, 2]
,这时候区间非空,还有一个数 2,但此时 while 循环终止了。也就是说这区间[2, 2]
被漏掉了,索引 2 没有被搜索,如果这时候直接返回 -1 就是错误的。-
当然,如果你非要用
while(left < right)
也可以,我们已经知道了出错的原因,就打个补丁好了://... while(left < right) {// ...} return nums[left] == target ? left : -1;
-
-
-
为什么 left = mid + 1
,right = mid - 1
?我看有的代码是right = mid
或者 left = mid
,没有这些加加减减,到底怎么回事,怎么判断?
- 这也是二分查找的一个难点,不过只要你能理解前面的内容,就能够很容易判断。
刚才明确了「搜索区间」这个概念,而且本算法的搜索区间是两端都闭的,即
[left, right]
。那么当我们发现索引mid
不是要找的target
时,下一步应该去搜索哪里呢?当然是去搜索
[left, mid-1]
或者[mid+1, right]
对不对?因为mid
已经搜索过,应该从搜索区间中去除。
此算法有什么缺陷?
- 但是,这个算法存在局限性。
比如说给你有序数组
nums = [1,2,2,2,3]
,target
为 2,此算法返回的索引是 2,没错。但是如果我想得到target
的左侧边界,即索引 1,或者我想得到target
的右侧边界,即索引 3,这样的话此算法是无法处理的。这样的需求很常见,你也许会说,找到一个 target,然后向左或向右线性搜索不行吗?可以,但是不好,因为这样难以保证二分查找对数级的复杂度了。
我们后续的算法就来讨论这两种二分查找的算法。
寻找左侧边界的二分搜索
int left_bound(int[] nums, int target) {if (nums.length == 0) return -1;
int left = 0;
int right = nums.length; // 注意 此时为开区间
while (left < right) { // 注意 开区间则为 <
int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] == target) {right = mid;} else if (nums[mid] < target) {left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {right = mid; // 注意}
}
return left;
}
边界问题
为什么 while 中是 <
而不是 <=
?
- 用相同的方法分析,因为
right = nums.length
而不是nums.length - 1
。因此每次循环的「搜索区间」是[left, right)
左闭右开。while(left < right)
终止的条件是left == right
,此时搜索区间[left, left)
为空,所以可以正确终止。PS:这里先要说一个搜索左右边界和上面这个算法的一个区别,也是很多读者问的:刚才的
right
不是nums.length - 1
吗,为啥这里非要写成nums.length
使得「搜索区间」变成左闭右开呢?因为对于搜索左右侧边界的二分查找,这种写法比较普遍,我就拿这种写法举例了,保证你以后遇到这类代码可以理解。你非要用两端都闭的写法反而更简单,我会在后面写相关的代码,把三种二分搜索都用一种两端都闭的写法统一起来,你耐心往后看就行了。
为什么没有返回 -1 的操作?如果 nums
中不存在 target
这个值,怎么办?
-
因为要一步一步来,先理解一下这个「左侧边界」有什么特殊含义:
-
对于这个数组,算法会返回 1。这个 1 的含义可以这样解读:
nums
中小于 2 的元素有 1 个。比如对于有序数组
nums = [2,3,5,7]
,target = 1
,算法会返回 0,含义是:nums
中小于 1 的元素有 0 个。再比如说
nums = [2,3,5,7], target = 8
,算法会返回 4,含义是:nums
中小于 8 的元素有 4 个。综上可以看出,函数的返回值(即
left
变量的值)取值区间是闭区间[0, nums.length]
,所以我们简单添加两行代码就能在正确的时候 return -1:-
while (left < right) {//...} // target 比所有数都大 if (left == nums.length) return -1; // 类似之前算法的处理方式 return nums[left] == target ? left : -1;
-
为什么 left = mid + 1
,right = mid
?和之前的算法不一样?
- 这个很好解释,因为我们的「搜索区间」是
[left, right)
左闭右开,所以当nums[mid]
被检测之后,下一步的搜索区间应该去掉mid
分割成两个区间,即[left, mid)
或[mid + 1, right)
。
为什么该算法能够搜索左侧边界?
-
关键在于对于
nums[mid] == target
这种情况的处理:-
if (nums[mid] == target) right = mid;
- 可见,找到 target 时不要立即返回,而是缩小「搜索区间」的上界
right
,在区间[left, mid)
中继续搜索,即不断向左收缩,达到锁定左侧边界的目的。
- 可见,找到 target 时不要立即返回,而是缩小「搜索区间」的上界
-
为什么返回 left
而不是 right
?
- 都是一样的,因为 while 终止的条件是
left == right
。
能不能想办法把 right
变成 nums.length - 1
,也就是继续使用两边都闭的「搜索区间」?这样就可以和第一种二分搜索在某种程度上统一起来了。
-
当然可以,只要你明白了「搜索区间」这个概念,就能有效避免漏掉元素,随便你怎么改都行。下面我们严格根据逻辑来修改:
因为你非要让搜索区间两端都闭,所以
right
应该初始化为nums.length - 1
,while 的终止条件应该是left == right + 1
,也就是其中应该用<=
-
int left_bound(int[] nums, int target) {// 搜索区间为 [left, right] int left = 0, right = nums.length - 1; while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2; // if else ... }
-
因为搜索区间是两端都闭的,且现在是搜索左侧边界,所以
left
和right
的更新逻辑如下:-
if (nums[mid] < target) {// 搜索区间变为 [mid+1, right] left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) {// 搜索区间变为 [left, mid-1] right = mid - 1; } else if (nums[mid] == target) { // 收缩右侧边界 right = mid - 1; }
-
-
由于 while 的退出条件是
left == right + 1
,所以当target
比nums
中所有元素都大时,会存在以下情况使得索引越界: -
因此,最后返回结果的代码应该检查越界情况:
-
if (left >= nums.length || nums[left] != target) return -1; return left;
-
-
至此,整个算法就写完了,完整代码如下:
-
int left_bound(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; // 搜索区间为 [left, right] while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] < target) {// 搜索区间变为 [mid+1, right] left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) {// 搜索区间变为 [left, mid-1] right = mid - 1; } else if (nums[mid] == target) { // 收缩右侧边界 right = mid - 1; } } // 检查出界情况 if (left >= nums.length || nums[left] != target) return -1; return left; }
-
- 这样就和第一种二分搜索算法统一了,都是两端都闭的「搜索区间」,而且最后返回的也是
left
变量的值。只要把住二分搜索的逻辑,两种形式大家看自己喜欢哪种记哪种吧。
-
寻找右侧边界的二分查找
int right_bound(int[] nums, int target) {if (nums.length == 0) return -1;
int left = 0, right = nums.length;
while (left < right) {int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] == target) {left = mid + 1; // 注意} else if (nums[mid] < target) {left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {right = mid;}
}
return left - 1; // 注意
}
边界问题
为什么这个算法能够找到右侧边界?
-
当
nums[mid] == target
时,不要立即返回,而是增大「搜索区间」的下界left
,使得区间不断向右收缩,达到锁定右侧边界的目的。-
if (nums[mid] == target) {left = mid + 1;
-
为什么最后返回 left - 1
而不像左侧边界的函数,返回 left
?而且我觉得这里既然是搜索右侧边界,应该返回 right
才对。
-
首先,while 循环的终止条件是
left == right
,所以left
和right
是一样的,你非要体现右侧的特点,返回right - 1
好了。至于为什么要减一,这是搜索右侧边界的一个特殊点,关键在这个条件判断:-
if (nums[mid] == target) { left = mid + 1; // 这样想: mid = left - 1
- 因为我们对
left
的更新必须是left = mid + 1
,就是说 while 循环结束时,nums[left]
一定不等于target
了,而nums[left-1]
可能是target
。至于为什么left
的更新必须是left = mid + 1
,同左侧边界搜索,就不再赘述。
-
为什么没有返回 -1 的操作?如果 nums
中不存在 target
这个值,怎么办?
-
类似之前的左侧边界搜索,因为 while 的终止条件是
left == right
,就是说left
的取值范围是[0, nums.length]
,所以可以添加两行代码,正确地返回 -1:-
while (left < right) {// ...} if (left == 0) return -1; return nums[left-1] == target ? (left-1) : -1;
-
是否也可以把这个算法的「搜索区间」也统一成两端都闭的形式呢?这样这三个写法就完全统一了,以后就可以闭着眼睛写出来了。
-
int right_bound(int[] nums, int target) { int left = 0, right = nums.length - 1; while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] < target) {left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {right = mid - 1;} else if (nums[mid] == target) { // 这里改成收缩左侧边界即可 left = mid + 1; } } // 这里改为检查 right 越界的情况,见下图 if (right < 0 || nums[right] != target) return -1; return right; }
-
当
target
比所有元素都小时,right
会被减到 -1,所以需要在最后防止越界:
三个逻辑的差异性
基本的二分查找
因为我们初始化 right = nums.length - 1
所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right]
所以决定了 while (left <= right)
同时也决定了 left = mid+1 和 right = mid-1
因为我们只需找到一个 target 的索引即可
所以当 nums[mid] == target 时可以立即返回
寻找左侧边界的二分查找
因为我们初始化 right = nums.length
所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right)
所以决定了 while (left < right)
同时也决定了 left = mid + 1 和 right = mid
因为我们需找到 target 的最左侧索引
所以当 nums[mid] == target 时不要立即返回
而要收紧右侧边界以锁定左侧边界
寻找右侧边界的二分查找
因为我们初始化 right = nums.length
所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right)
所以决定了 while (left < right)
同时也决定了 left = mid + 1 和 right = mid
因为我们需找到 target 的最右侧索引
所以当 nums[mid] == target 时不要立即返回
而要收紧左侧边界以锁定右侧边界
又因为收紧左侧边界时必须 left = mid + 1
所以最后无论返回 left 还是 right,必须减一
全部统一
int binary_search(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length - 1;
while(left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] < target) {left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {right = mid - 1;} else if(nums[mid] == target) {
// 直接返回
return mid;
}
}
// 直接返回
return -1;
}
int left_bound(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length - 1;
while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] < target) {left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {right = mid - 1;} else if (nums[mid] == target) {
// 别返回,锁定左侧边界
right = mid - 1;
}
}
// 最后要检查 left 越界的情况
if (left >= nums.length || nums[left] != target)
return -1;
return left;
}
int right_bound(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length - 1;
while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] < target) {left = mid + 1;} else if (nums[mid] > target) {right = mid - 1;} else if (nums[mid] == target) {
// 别返回,锁定右侧边界
left = mid + 1;
}
}
// 最后要检查 right 越界的情况
if (right < 0 || nums[right] != target)
return -1;
return right;
}
整体步骤
1、分析二分查找代码时,不要出现 else,全部展开成 else if 方便理解。
2、注意「搜索区间」和 while 的终止条件,如果存在漏掉的元素,记得在最后检查。
3、如需定义左闭右开的「搜索区间」搜索左右边界,只要在 nums[mid] == target
时做修改即可,搜索右侧时需要减一。
4、如果将「搜索区间」全都统一成两端都闭,好记,只要稍改 nums[mid] == target
条件处的代码和返回的逻辑即可
文章来源
本文章基本摘自 https://labuladong.gitbook.io…