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岳阳设计网站推荐,seo外链专员,怎么修改网站首页logo,wordpress 点击加载折半查找的核心逻辑是基于“数组有序”的前提#xff0c;通过不断将查找区间缩小一半来高效定位目标值。其基本步骤如下#xff1a; 定义查找范围的边界 low 和 high#xff0c;初始为数组首尾下标。在每一步中计算中间位置 mid low (high - low) // 2#xff08;避免整数…折半查找的核心逻辑是基于“数组有序”的前提通过不断将查找区间缩小一半来高效定位目标值。其基本步骤如下定义查找范围的边界low和high初始为数组首尾下标。在每一步中计算中间位置mid low (high - low) // 2避免整数溢出。比较目标值key与中间元素arr[mid]若key arr[mid]查找成功返回mid若key arr[mid]说明目标在左半区更新high mid - 1若key arr[mid]说明目标在右半区更新low mid 1重复上述过程直到low high时结束循环表示未找到返回-1。两种实现方式1迭代版Bsearchdefbsearch(arr,key):low,high0,len(arr)-1whilelowhigh:midlow(high-low)//2ifarr[mid]key:returnmidelifkeyarr[mid]:highmid-1else:lowmid1return-1使用循环控制流程空间复杂度为O(1)。更适合大规模数据或对栈空间敏感的环境。2递归版Bsearch_recdefbsearch_rec(arr,key,low,high):iflowhigh:return-1midlow(high-low)//2ifarr[mid]key:returnmidelifkeyarr[mid]:returnbsearch_rec(arr,key,low,mid-1)else:returnbsearch_rec(arr,key,mid1,high)利用函数调用自身实现分治代码更简洁易懂。空间复杂度为O(log n)因递归深度约为 log₂n。折半查找的特点总结特性描述前提条件数组必须有序且支持随机访问时间复杂度O(log n) —— 显著优于顺序查找的 O(n)空间复杂度迭代O(1)递归O(log n)适用结构数组等连续存储结构不适用于链表动态操作不适合频繁插入/删除的场景维护有序成本高折半查找要求数据必须是有序的是因为其核心逻辑依赖于通过比较中间元素来判断目标值位于左半部分还是右半部分。这种“决策依据”只有在数据有序的前提下才成立。详细解释假设我们有一个数组arr和一个目标值key折半查找每次都会取中间元素arr[mid]进行比较如果key arr[mid]查找成功如果key arr[mid]则认为key应该出现在mid左侧 ——但这仅在数组有序时才正确如果key arr[mid]则认为key应该出现在mid右侧 —— 同样依赖于顺序排列。举个例子无序数组[5, 2, 9, 1, 7]我们要找key 3中间元素是9由于3 9算法会去左边[5, 2]查找但实际上3并不在数组中即使存在也可能被错误地“跳过”。而如果是有序数组[1, 2, 5, 7, 9]中间是53 5→ 正确进入左半部分[1, 2]继续查找可得结果或确认不存在。✅ 所以只有当数组有序时“小于中间值就一定在左边大于就在右边”这一推理才成立否则查找过程将失去正确性。此外有序性还保证了以下几点每次都能安全地排除一半的数据确保时间复杂度为 O(log n)不会出现遗漏或误判的情况。类比理解就像查字典时你是按字母顺序翻页的。如果字典的单词被打乱了你就无法通过“当前词太大”来决定往前翻还是往后翻。