当前位置：首页 > news >正文

信宜网站设计公司单位网站建设维护论文

news 2025/11/8 12:36:42

信宜网站设计公司,单位网站建设维护论文,母婴用品购物网站制作,网页游戏知乎一. 初识算法 1.1 什么是算法？ 在数学和计算机科学领域，算法是一系列有限的严谨指令，通常用于解决一类特定问题或执行计算不正式的说，算法就是任何定义优良的计算过程：接收一些值作为输入，在有限的时间…

一. 初识算法

1.1 什么是算法？

在数学和计算机科学领域，算法是一系列有限的严谨指令，通常用于解决一类特定问题或执行计算

不正式的说，算法就是任何定义优良的计算过程：接收一些值作为输入，在有限的时间内，产生一些值作为输出。

1.2 什么是数据结构？

在计算机科学领域，数据结构是一种数据组织、管理和存储格式，通常被选择用来高效访问数据

数据结构是一种存储和组织数据的方式，旨在便于访问和修改

1.3 衡量算法好坏

一般从以下维度来评估算法的优劣：正确性、可读性、健壮性（对不合理输入的反应能力和处理能力）。
时间复杂度（time complexity）：估算程序指令的执行次数（执行时间）。
空间复杂度（space complexity）：估算所需占用的存储空间。

1.3.1 时间复杂度

常见的时间复杂度从快到慢：

常数复杂度                                 O(1)

对数复杂度                                 O(logn)

线性时间复杂度                          O(n)

线性对数复杂度 O(nlogn)

平方                                            O( $n^{2}$ )

立方 O( $n^{3}$ )

指数 O( $2^{n}$ )

阶乘                                            O(n!)

1.3.2 空间复杂度

空间复杂度就是算法需要多少内存，占用了多少空间

常用的空间复杂度有O(1)、O(n)、O( $n^{2}$ )

二、二分查找

二分查找算法也称折半查找，是一种非常高效的工作于有序数组的查找算法。

2.1 二分查找基础版

	/*** @description: 二分查找基础版* @author: 憨憨浩浩* @date: 2023/12/11 21:54* @param: [a, target]* @return: int**/public static int binarySearchBasic(int[] a, int target) {// 定义左侧指针int i = 0;// 定义右侧指针int j = a.length - 1;// 当 i > j 时退出循环while (i <= j){// 定义中间指针int m = (i + j) / 2;if (a[m] > target){     // 目标值在左边j = m - 1;}else if (a[m] < target){       // 目标值在右边i = m + 1;}else {     // 找到目标值返回对应索引return m;}}return -1;      // 找不到目标值返回-1}

(i + j) / 2 有没有问题?

有问题，当数组长度足够长是会发生问题；

	@Testpublic void Test01(){int i = Integer.MAX_VALUE / 2;int j = Integer.MAX_VALUE;int m = (i + j) / 2;System.out.println(m);		// -536870913}

解决方案：

	@Testpublic void Test02(){int i = Integer.MAX_VALUE / 2;int j = Integer.MAX_VALUE;int m = (i + j) >>> 2;System.out.println(m);		// 805306367}

2.2 二分查找改变版

另一种写法

	/*** @description: 二分查找改变版* @author: 憨憨浩浩* @date: 2023/12/11 22:10* @param: [a, target]* @return: int**/public static int binarySearchAlternative(int[] a,int target){// 定义左侧指针int i = 0;// 定义右侧指针int j = a.length;// 当 i = j 时退出循环while (i < j){// 定义中间指针int m = (i + j) /2;if (a[m] > target){     // 目标值在左边j = m;} else if (a[m] < target) {     // 目标值在右边i = m + 1;}else {     // 找到目标值返回对应索引return m;}}return -1;      // 找不到目标值返回-1}

2.3 二分查找性能

2.4 二分查找平衡版

	/*** @description: 二分查找平衡版* @author: 憨憨浩浩* @date: 2023/12/13 13:46* @param: [a, target]* @return: int**/public static int binarySearchBalance(int[] a,int target){// 定义左侧指针int i = 0;// 定义右侧指针int j = a.length;// 当 i + 1 > j 时退出循环while (1 < j - i) {// 定义中间指针int m = (i + j) >>> 1;if (target < a[m]) {     // 目标值在左边j = m;} else {i = m;}}// 查到返回i，查不到返回-1return (a[i] == target) ? i : -1;}

2.5 二分查找 Java 版

Java8源码：

public static int binarySearch(int[] a, int key) {return binarySearch0(a, 0, a.length, key);}private static int binarySearch0(int[] a, int fromIndex, int toIndex, int key) {int low = fromIndex;int high = toIndex - 1;while (low <= high) {int mid = (low + high) >>> 1;int midVal = a[mid];if (midVal < key)low = mid + 1;else if (midVal > key)high = mid - 1;elsereturn mid; // key found}return -(low + 1);  // key not found.}

2.6 Leftmost 与 Rightmost

	/*** @description: 二分查找返回左侧的索引值* @author: 憨憨浩浩* @date: 2023/12/15 20:21* @param: [a, target]* @return: int**/public static int binarySearchLeftmost1(int[] a,int target){int i = 0, j = a.length - 1;int candidate = -1;while (i <= j) {int m = (i + j) >>> 1;if (target < a[m]) {j = m - 1;} else if (a[m] < target) {i = m + 1;} else {candidate = m; // 记录候选位置j = m - 1;     // 继续向左}}return candidate;}

如果希望返回的是最右侧元素

	/*** @description: 二分查找返回最右侧值的索引* @author: 憨憨浩浩* @date: 2023/12/15 20:23* @param: [a, target]* @return: int**/public static int binarySearchRightmost1(int[] a,int target){int i = 0, j = a.length - 1;int candidate = -1;while (i <= j) {int m = (i + j) >>> 1;if (target < a[m]) {j = m - 1;} else if (a[m] < target) {i = m + 1;} else {candidate = m; // 记录候选位置i = m + 1;	   // 继续向右}}return candidate;}

应用

对于 Leftmost 与 Rightmost，可以返回一个比 -1 更有用的值

Leftmost 改为

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

Rightmost 改为

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

大于等于中间值，都要向右找

几个名词