二分查找【算法 09】

二分查找算法详解

二分查找（Binary Search）是一种高效的查找算法，前提是数据必须是有序的。相比于线性查找，二分查找的时间复杂度从 O(n) 降低到了 O(log n)，适合处理大规模的数据查找问题。本文将详细介绍二分查找的原理、实现以及其时间复杂度分析。

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1. 二分查找的基本原理

二分查找的核心思想是 “分而治之”。它每次通过将查找范围缩小一半，逐步接近目标值。

步骤如下：

1. 将查找范围的左右边界分别设为 low 和 high。
2. 计算中间索引 mid，mid = (low + high) / 2。
3. 比较目标值与 mid 位置的值：
   • 如果目标值等于中间值，查找成功，返回索引。
   • 如果目标值小于中间值，将 high 更新为 mid - 1，查找范围缩小为左半部分。
   • 如果目标值大于中间值，将 low 更新为 mid + 1，查找范围缩小为右半部分。
4. 重复上述步骤，直到 low > high，查找结束。如果没有找到，返回 -1 表示目标不存在。

2. 二分查找的代码实现

以下是用 C 语言实现的二分查找算法：

#include <stdio.h>int binarySearch(int arr[], int size, int target) {int low = 0;int high = size - 1;while (low <= high) {int mid = low + (high - low) / 2;// 检查中间值是否为目标值if (arr[mid] == target)return mid;// 如果目标值小于中间值，缩小查找范围到左半部分if (arr[mid] > target)high = mid - 1;// 否则缩小查找范围到右半部分elselow = mid + 1;}// 如果找不到目标值，返回 -1return -1;
}int main() {int arr[] = {2, 3, 4, 10, 40};int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 10;int result = binarySearch(arr, size, target);if (result == -1)printf("Element is not present in array\n");elseprintf("Element is present at index %d\n", result);return 0;
}

代码说明：

• low 和 high 分别表示查找的范围。
• mid 用于找到中间元素，并根据该元素与目标值的比较结果决定查找范围的缩小方向。
• 算法的时间复杂度为 O(log n)，因为每次查找都会将查找空间减半。

3. 二分查找的递归实现

除了迭代实现外，二分查找还可以使用递归方式实现：

int binarySearchRecursive(int arr[], int low, int high, int target) {if (low <= high) {int mid = low + (high - low) / 2;// 检查中间值是否为目标值if (arr[mid] == target)return mid;// 如果目标值小于中间值，递归搜索左半部分if (arr[mid] > target)return binarySearchRecursive(arr, low, mid - 1, target);// 否则递归搜索右半部分return binarySearchRecursive(arr, mid + 1, high, target);}// 如果找不到目标值，返回 -1return -1;
}int main() {int arr[] = {2, 3, 4, 10, 40};int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 10;int result = binarySearchRecursive(arr, 0, size - 1, target);if (result == -1)printf("Element is not present in array\n");elseprintf("Element is present at index %d\n", result);return 0;
}

递归实现的逻辑与迭代版本相同，但通过函数自身调用简化了代码结构。

4. 二分查找的时间复杂度分析

二分查找的时间复杂度为 O(log n)，这是因为每次查找都会将数组的查找范围缩小一半。假设数组长度为 n，那么查找的过程至多会执行 log₂(n) 次。因此，随着数据规模的增大，二分查找的效率非常高。

• 最坏情况时间复杂度: O(log n)
• 最优情况时间复杂度: O(1) （目标值刚好位于中间位置）
• 平均情况时间复杂度: O(log n)

空间复杂度:

• 迭代实现的空间复杂度为 O(1)，因为只使用了常量级别的额外空间。
• 递归实现的空间复杂度为 O(log n)，因为递归调用栈会占用额外的空间。

5. 二分查找的局限性

1. 数据必须有序：二分查找只能在有序数组上进行。如果数据无序，需要先进行排序操作，这会增加时间复杂度。
2. 只能用于顺序存储的结构：对于链表等非顺序存储的数据结构，二分查找的效果不佳，因为无法通过索引直接访问中间元素。

6. 总结

二分查找是一种高效且常用的算法，特别适用于在大规模有序数据中查找目标值。无论是通过迭代还是递归实现，二分查找都能在 O(log n) 时间内完成查找操作，是每位程序员都应掌握的基础算法之一。

通过掌握二分查找，不仅能提升算法设计的能力，还可以在面试中应对各种查找相关的题目。