本文作者:sukai

编程查找(编程查找某数是否在数组a中)

sukai 05-10 90

  什么是查找?

  来个官方一点的解释吧:

  查找(searching)是这样一个过程,即在某个项目组中寻找某一指定目标元素,或者确定该组中并不存在该目标元素。 -from 《Java软件结构与数据结构》

  其实通俗点说就是看有没有。真的好通俗!

  有哪些查找方式?

  一般常见的就两个:

线性查找

二分查找

线性查找 (linear search)

  从名字中的“线性”我们大概能猜出来这种查找方式是怎么回事,线性嘛!一个一个找嘛!来直接看图:

  

  看到没,线性查找就是从数组的起始位置a[0]开始依次比较数组中的每一个值直到找到目标值,当然也有可能循环遍历了数组中所有值也没找到目标值。

  下面我用代码来演示这一过程:

  

  线性查找的效率当然不是很高效,最坏情况是数组中没有我们要找的目标值,但是我们还是要遍历完整个数组才能知道。但是它的优点就是很简单,特别的简单,而且它还不要求待查找的数组是有序的。

  下面将要介绍的二分查找效率上要比线性查找高,但是它要求待查找的数组中的数据必须是有序的,我们接着来看。

  二分查找( binary search)

  先来个比较官方的解释:

  二分搜索(英语:binary search),也称折半搜索(英语:half-interval search)、对数搜索(英语:logarithmic search),是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。

  搜索过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的 那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。 - from 维基百科

  以上介绍参考自维基百科(PS:非常建议大家多上Google,多上Wikipedia,相信我,你会爱上它们的,哈哈~)

  好,看完比较正式的解释如果不太理解,没关系,拿图来说话:

  

  二分法首先考察中间元素a[mid],如果该值是我们要找的值,那好极了,直接找到了;如果不是的话,由于我们已经知道数组是排好序的(二分法要求待查找的数组是有序的,本例假设是升序的,降序其实是一样的).

  那就看目标值target和a[mid]的关系是怎样的:如果a[mid] target则说明目标值target如果存在的话一定在a[mid]的左侧,因为左侧都比a[mid]小;如果a[mid] target则说明目标值如果存在的话一定在a[mid]的右侧,因为右侧都比a[mid]大。

  因为a[mid]处在数组的中间位置,所以它的左侧或者右侧都是数组的一半,这样每一次我们通过a[mid]和target的比较就可以排除掉一半的数据。最后只有两种情况,要么我们找到了目标值,要么我们排除了所有数据没有找到目标值。

  由此看来,在处理已排序数据的查找工作时,二分查找法显然效率高于线性查找法。这种优势在数据量越大的时候越明显。

编程查找(编程查找某数是否在数组a中)

  比如说,现在有序数组中含有100万个数据,我们要求查找特定元素。如果使用线性查找法,我们必须对这一100万个数据依次考察以确定出目标元素是不是存在,最好的情况是目标元素在数组的第一个位置a[0],这样只要一次就查找到目标元素了,最坏情况是目标元素在数组的最后a[999999],这样我们就得比较100万次才能知道目标元素到底在不在,平均下来看的话也需要50万次比较。而如果使用二分查找法,我们大约做20次比较就可以知道目标元素是不是存在于数组中了。

  50万 VS 20!

  是不是很惊悚?为了达到目的我们可以使用不同的算法,但是这些算法之间的差异真的很大! 在数据量越大的时候二分法的优势越明显。

  以下是我用Java代码实现的,有递归的和非递归两种方式。

  

  

  既然二分查找法效率这么高,甩线性查找法好多条街,那为什么还要线性查找法呢?

  其实,线性查找法也不是一无是处,它最大的优点就是简单,特别简单,傻瓜式的。你不是让我找东西吗,好啊,那我就把我兜里所有的东西一个一个拿出来看看有没有,是不是很傻瓜式哈~

  还有一点就是二分法本身也有局限性,那就是二分法必须要求待查数组是已排序的,比如我给你一个很大的数组,但是这个数组并没有排序,那你如果想用二分查找法的话还必须先给数组排序,然后再查找。这样就会造成除查找之外的额外成本(排序),至于这个额外成本是不是可承受的,就要看设计者自己权衡了,搞不好还不如人家线性查找快呢。

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