Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Бинарный (двоичный) поиск





Бинарный (двоичный, дихотомический) поиск – это поиск заданного элемента на упорядоченном множестве, осуществляемый путем неоднократного деления этого множества на две части таким образом, что искомый элемент попадает в одну из этих частей. Поиск заканчивается при совпадении искомого элемента с элементом, который является границей между частями множества или при отсутствии искомого элемента.

Бинарный поиск применяется к отсортированным множествам и заключается в последовательном разбиении множества пополам и поиска элемента только в одной половине на каждой итерации.

Таким образом, идея этого метода заключается в следующем. Поиск нужного значения среди элементов упорядоченного массива (по возрастанию или по убыванию) начинается с определения значения центрального элемента этого массива. Значение данного элемента сравнивается с искомым значением и в зависимости от результатов сравнения предпринимаются определенные действия. Если искомое и центральное значения оказываются равны, то поиск завершается успешно. Если искомое значение меньше центрального или больше, то формируется массив, состоящий из элементов, находящихся слева или справа от центрального соответственно. Затем поиск повторяется в новом массиве (рис. 37.1).

Алгоритм бинарного поиска

Шаг 1. Определить номер среднего элемента массива middle=(high+low)/2.

Шаг 2. Если значение среднего элемента массива равно искомому, то возвращаем значение, равное номеру искомого элемента, и алгоритм завершает работу.

Шаг 3. Если искомое значение больше значения среднего элемента, то возьмем в качестве массива все элементы справа от среднего, иначе возьмем в качестве массива все элементы слева от среднего (в зависимости от характера упорядоченности). Перейдем к Шагу 1.

В массиве может встречаться несколько элементов со значениями, равными ключу. Данный алгоритм находит первый совпавший с ключом элемент, который в порядке следования в массиве может быть ни первым, ни последним среди равных ключу. Например, в массиве чисел 1, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 7, 8 с ключом key =5 совпадет элемент с порядковым номером 4, который не относится ни к первому, ни к последнему.

Существуют две модификации рассматриваемого алгоритма для поиска первого и последнего вхождения. Все зависит от того, как выбирается средний элемент: округлением в меньшую или большую сторону. В первом случае средний элемент относится к левой части массива, а во втором – к правой.


Рис. 37.1. Демонстрация алгоритма бинарного поиска

//описание функции бинарного поискаint BinarySearch(int *x, int k, int key){ bool found = false; int high = k - 1, low = 0; int middle = (high + low) / 2; while (!found && high >= low){ if (key == x[middle]) found = true; else if (key < x[middle]) high = middle - 1; else low = middle + 1; middle = (high + low) / 2; } return found? middle: -1;}

В процессе работы алгоритма бинарного поиска размер фрагмента, где этот поиск должен продолжаться, каждый раз уменьшается примерно в два раза. Это обеспечивает сложность алгоритма пропорциональную O(log n), где n – количество элементов множества.

Время выполнения алгоритма бинарного поиска: если функция имеет вещественный аргумент, найти решение с точностью до можно за время , а если аргумент дискретен, то поиск решения займет 1 + log n времени.

Достоинством данного алгоритма является относительная быстрота выполнения поиска, по сравнению с алгоритмом последовательного поиска. Недостаток заключается в том, что бинарный поиск может применяться только на упорядоченном множестве.







Дата добавления: 2015-09-04; просмотров: 1024. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...


Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...


Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...


Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Йодометрия. Характеристика метода Метод йодометрии основан на ОВ-реакциях, связанных с превращением I2 в ионы I- и обратно...

Броматометрия и бромометрия Броматометрический метод основан на окислении вос­становителей броматом калия в кислой среде...

Метод Фольгарда (роданометрия или тиоцианатометрия) Метод Фольгарда основан на применении в качестве осадителя титрованного раствора, содержащего роданид-ионы SCN...

Понятие и структура педагогической техники Педагогическая техника представляет собой важнейший инструмент педагогической технологии, поскольку обеспечивает учителю и воспитателю возможность добиться гармонии между содержанием профессиональной деятельности и ее внешним проявлением...

Репродуктивное здоровье, как составляющая часть здоровья человека и общества   Репродуктивное здоровье – это состояние полного физического, умственного и социального благополучия при отсутствии заболеваний репродуктивной системы на всех этапах жизни человека...

Случайной величины Плотностью распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х называют функцию f(x) – первую производную от функции распределения F(x): Понятие плотность распределения вероятностей случайной величины Х для дискретной величины неприменима...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2026 год . (0.013 сек.) русская версия | украинская версия