что такое бинарный поиск

Бинарный поиск

Бинарный поиск производится в упорядоченном массиве.

При бинарном поиске искомый ключ сравнивается с ключом среднего элемента в массиве. Если они равны, то поиск успешен. В противном случае поиск осуществляется аналогично в левой или правой частях массива.

Алгоритм может быть определен в рекурсивной и нерекурсивной формах.

Количество шагов поиска определится как

где n-количество элементов,
↑ — округление в большую сторону до ближайшего целого числа.

На каждом шаге осуществляется поиск середины отрезка по формуле

mid = (left + right)/2

Если искомый элемент равен элементу с индексом mid, поиск завершается.
В случае если искомый элемент меньше элемента с индексом mid, на место mid перемещается правая граница рассматриваемого отрезка, в противном случае — левая граница.

left = 0, right = 19

mid = (19+0)/2=9

Сравниваем значение по этому индексу с искомым:

mid = (9+19)/2=14

Сравниваем значение по этому индексу с искомым:

84 > 82

Сдвигаем правую границу:

right = mid = 14

mid = (9+14)/2=11

Сравниваем значение по этому индексу с искомым:

mid = (11+14)/2=12

Сравниваем значение по этому индексу с искомым:

mid = (12+14)/2=13

Сравниваем значение по этому индексу с искомым:

82 = 82

Решение найдено!

Чтобы уменьшить количество шагов поиска можно сразу смещать границы поиска на элемент, следующий за серединой отрезка:

left = mid + 1
right = mid — 1

Источник

Целочисленный двоичный поиск

Целочисленный двоичный поиск (бинарный поиск) (англ. binary search) — алгоритм поиска объекта по заданному признаку в множестве объектов, упорядоченных по тому же самому признаку, работающий за логарифмическое время.

Содержание

Принцип работы [ править ]

Двоичный поиск заключается в том, что на каждом шаге множество объектов делится на две части и в работе остаётся та часть множества, где находится искомый объект. Или же, в зависимости от постановки задачи, мы можем остановить процесс, когда мы получим первый или же последний индекс вхождения элемента. Последнее условие — это левосторонний/правосторонний двоичный поиск.

Правосторонний/левосторонний целочисленный двоичный поиск [ править ]

Использовав эти два вида двоичного поиска, мы можем найти отрезок позиций [math][l,r][/math] таких, что [math]\forall i \in [l,r] : a[i] = x[/math] и [math] \forall i \notin [l,r] : a[i] \neq x [/math]

Пример: [ править ]

Если искомого элемента в массиве нет, то правосторонний поиск выдаст максимальный элемент, меньший искомого, а левосторонний наоборот, минимальный элемент, больший искомого.

Алгоритм двоичного поиска [ править ]

Код [ править ]

Несколько слов об эвристиках [ править ]

Эвристика с завершением поиска, при досрочном нахождении искомого элемента

Заметим, что если нам необходимо просто проверить наличие элемента в упорядоченном множестве, то можно использовать любой из правостороннего и левостороннего поиска. При этом будем на каждой итерации проверять «не попали ли мы в элемент, равный искомому», и в случае попадания заканчивать поиск.

Эвристика с запоминанием ответа на предыдущий запрос

Применение двоичного поиска на некоторых неотсортированных массивах [ править ]

Время выполнения алгоритма — [math] O(\log n)[/math] (так как и бинарный поиск, и тернарный поиск работают за логарифмическое время с точностью до константы).

Мы имеем массив, образованный из двух отсортированных подмассивов, записанных один в конец другого. Запустить сразу бинарный или тернарный поиски на таком массиве нельзя, так как массив не будет обязательно отсортированным и он не будет иметь [math]1[/math] точку экстремума. Поэтому попробуем найти индекс последнего элемента левого массива, чтобы потом запустить бинарный поиск два раза на отсортированных массивах.

В случае же убывание-возрастание-убывание ( [math] \searrow \nearrow \searrow [/math] ) может быть, что будет неправильно найден минимум. Найдем правильный минимум аналогично поиску максимума в предыдущем абзаце.

Затем, в зависимости от типа нашего массива, запустим бинарный поиск три раза на каждом промежутке.

Переполнение индекса середины [ править ]

Источник

Я не могу написать бинарный поиск

Недавно (буквально два года назад) тут пробегала статья Только 10% программистов способны написать двоичный поиск. Двоичный поиск — это классический алгоритм поиска. Мало того, это еще чрезвычайно простой алгоритм, который можно очень легко описать: берем отсортированный массив, смотрим в середину, если не нашли там число, в зависимости от того, что в середине — ищем это число этим же методом либо в левой части, либо в правой, откидывая средний элемент. Для функций также, просто берем не массив, а функцию. Все очень и очень просто, алгоритм описан почти везде, все баги словлены и описаны.

Так вот, я не могу реализовать двоичный поиск. Для меня он ни капельки не тривиален. Наверное, я ненастоящий программист. А ведь так и есть, я всего-лишь студент, но ведь это не оправдание? Если точнее, я не могу реализовать хороший корректный красивый двоичный поиск. Все время у меня вылезает проблема либо с корректностью, либо с красивостью, либо и с тем, и с другим. Так что, да, заголовок немного желтоват.
Прежде чем читать этот топик, напишите свою версию бинарного поиска — для отсортированного массива. Причем, в зависимости от параметра, поиск должен выдавать или первый элемент, или любой из дублирующих. Еще для сравнения, напишите бинарный поиск для функций

Для начала, я буду писать код на C#. Я надеюсь, поклонники других языков с легкостью поймут мой код. Границы поиска я буду представлять в виде полуинтервала [left; right), т.е. точка left включается, а точка right выключается. Для меня полуинтервалы удобнее, к их поведению я уже привык, кроме того, использование полуинтервалов имеет некоторые преимущества при программировании различных алгоритмов (о чем мы поговорим позже). Вообще, использовать полуинтервалы более правильно с точки зрения поддержки «единого стиля программирования», так как я пишу циклы вот так:а не так:
Я буду писать одновременно рекурсивную и итеративную версию, но мне ближе рекурсивная, так что не обессудьте. Для рекурсивной версии мы сделаем вот такую вот красивую обертку:

Первая попытка

Кстати, теперь можно добавить еще одну причину к использованию полуинтервалов: если у нас есть интервал [left, right], то мы должны его разбить на [left, mid — 1] и [mid + 1; right] (что конечно, чуть проще для запоминания, но весьма странно).
У полуинтервалов различие в индексах равно 1 (одному элементу, который мы выбрасываем), а у интервалов — 2 — магической цифре, взятой с потолка.

Особенно это заметно для сортировки слиянием, где для полуинтервалов различия в индексах нету (массив делится на [left, mid) и [mid, right)), а для интервалов появляется различие равное 1 (так как массив делится на [left, mid] и [mid + 1, right], или [left, mid — 1] и [mid, right]).

Теперь, осталось определить, в какой части массива нужно искать элемент, в зависимости от того, меньше ли средний элемент (array[mid]), чем ключ (key). Сделать это весьма просто — нужно просто подставить сначала один знак, проверить, работает ли программа, а если не работает, то другой :-). Почему-то именно такой способ проверки я и использую. Мне постоянно кажется, что перекомпилировать быстрее, чем «подумать».

Рекурсивно:

Итеративно:

Разбор полетов:

Если внимательно вчитаться в итеративную версию программы, то сразу становится понятно, что если элемента нет, то алгоритм никогда не остановится. Пониманию этого факта очень способствует while(true), которого в рекурсивной версии программы, естественно нет. И хотя я написал кучу реализаций рекурсивных алгоритмов, я все еще иногда сталкиваюсь с тем, что забываю остановить рекурсию. Как можно написать итеративную версию с подвохом, я не знаю.

Вторая попытка

Кстати, останавливать рекурсию мы будем в случае left == right, т.е., когда интервал стал таким — [left, right). Ну или в случае, когда right — left keyXOR000011101110

Т.е. если флаг descendingOrder не установлен, то выбор идет как обычно, если установлен, то выбор идет наоборот. Но это «хак», и возможно, что нужно написать какой-нибудь комментарий. Я не знаю, что именно он должен содержать.

Рекурсивно:

Итеративно:

Разбор полетов:

На всякий случай: один из вариантов проверки направления сортировки не учитывал, что массив может быть пуст. Я решил не выделять этот фейл в отдельную попытку.

Попытка №4

Дабы мы не попали на еще одну попытку, сразу скажу, что теперь рекурсию нужно останавливать еще и в случае, когда самый первый элемент из полуинтервала равен ключу. Ну а в случае, когда мы узнали, что средний элемент равен ключу у нас есть два варианта. Либо средний следует за первым и нужно выдавать именно его, ибо первый не равен ключу, поскольку рекурсия еще не остановилась. Либо нужно укорачивать область поиска (см. картинку выше)

Источник

Национальная библиотека им. Н. Э. Баумана
Bauman National Library

Персональные инструменты

Двоичный поиск

Целочисленный двоичный поиск (бинарный поиск) (англ. binary search) — алгоритм поиска объекта по заданному признаку в множестве объектов, упорядоченных по тому же самому признаку, работающий за логарифмическое время.

Содержание

Алгоритм двоичного поиска

Алгоритм может быть определен в рекурсивной и нерекурсивной формах. Количество шагов поиска определится как log2n↑, где n-количество элементов, ↑ — округление в большую сторону до ближайшего целого числа. На каждом шаге осуществляется поиск середины отрезка по формуле mid = (left — right)/2 Если искомый элемент равен элементу с индексом mid, поиск завершается. В случае если искомый элемент меньше элемента с индексом mid, на место mid перемещается правая граница рассматриваемого отрезка, в противном случае — левая граница.

Подготовка Перед началом поиска устанавливаем левую и правую границы массива:

Шаг 1 Ищем индекс середины массива (округляем в меньшую сторону):

Шаг 2 Ищем индекс середины массива (округляем в меньшую сторону):

Шаг 3 Ищем индекс середины массива (округляем в меньшую сторону):

Шаг 4 Ищем индекс середины массива (округляем в меньшую сторону):

Шаг 5 Ищем индекс середины массива (округляем в меньшую сторону):

Чтобы уменьшить количество шагов поиска можно сразу смещать границы поиска на элемент, следующий за серединой отрезка:

left = mid + 1 right = mid — 1

Поиск элемента в отсортированном массиве

Приложения

Практические приложения метода двоичного поиска разнообразны:

Источник

Бинарный поиск

Линейный поиск

Мы считаем, что вы уже знаете линейный поиск, а именно умеете решать задачи такого типа:

Задание

Убедитесь, что вы умеете решать эти задачи. Докажите, что быстрее, чем O(n) их решить в худшем случае нельзя.

Бинарный поиск

Однако иногда найти число X в массиве можно и быстрее! Для этого надо добавить условие на то, что массив отсортирован. Но давайте начнем не с этого.

Задание

Я загадал число X от 1 до 100. Вы можете спрашивать, больше ли мое число чем число T, я отвечаю “да” или “нет”. За сколько вопросов в худшем случае вы сможете найти число X? Как нужно действовать?

Почему нужно делить обязательно пополам? Почему бы не спросить “число X больше, чем 80?” первым же вопросом? Но если вдруг ответ “нет”, то мы останемся с 80 вариантами вместо 100. То есть деление отрезка ровно пополам гарантирует, что в худшем случае мы останемся не более чем с половиной вариантов.

Теперь вернёмся к нашей задаче. Можно понять, что такой алгоритм работает как раз за \(O(\log n)\) вопросов (если число 100 на заменить абстрактную переменную \(n\) ). Несложно убедиться, что именно логарифм раз нужно поделить число на два, чтобы получилось 1.

Общий принцип

А теперь представьте такую задачу: у вас есть массив, состоящий из некоторого количества подряд идущих нулей, за которыми следует какое-то количество подряд идущих единиц.

Вам дан массив, и вам нужно найти позицию первой единицы, то есть найти такое место, где заканчиваются нули, и начинаются единицы. Это можно сделать с помощью линейного поиска за один проход по массиву, но хочется сделать это быстрее.

Есть много способов писать бинарный поиск, и в его написании люди очень часто путаются. Очень удобно в данном случае воспользоваться инвариантом (это слово значит “постоянное свойство”):

Пусть переменная left всегда указывает на \(0\) в массиве, а переменная right всегда указывает на \(1\) в массиве.

Дальше мы будем переменные left и right постепенно сдвигать друг к другу, и в какой-то момент они станут соседними числами. Это и будет означать, что мы нашли место, где заканчиваются нули и начинаются единицы.

Осталось нам написать цикл while :

Мы решили задачу для ноликов и единичек, но это легко обобщается на абсолютно любую задачу, где есть какое-то свойство, которое в начале массива не выполняется, а потом выполняется.

Задание

Поэтому зачастую такие задачи сформулированы таким образом:

Задание

Найдите время работы, за которое решается эта задача?

Источник