人生就是一个茶几,上面摆满了杯具.内核也是一个大茶几,不过它上面的杯具是一个个的bug.确定bug什么时候被引入是一个很关键的步骤,在这个定位bug的过程中,不论有意或无意,都会很自然地用到二分查找的方法. 二分查找法的基本原理对于二分查找法,我们不会也不应该会感到陌生.作为一种高效的查找算法,它曾出现在我们的数据结构课堂里,出现在一次又一次的面试里,更是会频繁地应用在我们的代码里.在我们所接触到的各种算法里,它可以说是最为大众化.最充满生活智慧的一个,很多人并不知道二分查找法的概念,却能够在生

二分查找实现(Jon Bentley:90%程序员无法正确实现)作者:July出处:结构之法算法之道引言Jon Bentley:90%以上的程序员无法正确无误的写出二分查找代码.也许很多人都早已听说过这句话,但我还是想引用<编程珠玑>上的如下几段文字:“二分查找可以解决(预排序数组的查找)问题:只要数组中包含T(即要查找的值),那么通过不断缩小包含T 的范围,最终就可以找到它.一开始,范围覆盖整个数组.将数组的中间项与T 进行比较,可以排除一半元素,范围缩小一半.就这样反复比较,反复缩小范围,

1 将二分查找重写为一段面向对象的程序 (用于在整数集合中进行查找的一种抽象数据类型) public class StaticSETofInts [API] StaticSETofInts(int[] a )根据 a[]中的所有值创建一个集合 boolean contains(int key) key是否存在于集合中. [数据实现] import java.util.Arrays; public class StaticSETofInts { private int[] a; public St

[送给在路上的程序猿] 对于一个开发人员而言,能够胜任系统中随意一个模块的开发是其核心价值的体现. 对于一个架构师而言,掌握各种语言的优势并能够运用到系统中,由此简化系统的开发,是其架构生涯的第一步. 对于一个开发团队而言.能在短期内开发出用户惬意的软件系统是起核心竞争力的体现. 每个程序猿都不能固步自封,要多接触新的行业,新的技术领域,突破自我. 32位与64位 地址与内存的关系 4G = 4*1024M = 4*1024*1024k = 4*1024*1024*1024 Byte字节 = 2

摘要: 小程序中的递归运算/二分查找算法/Maximum call stack size exceeded 场景:最近做一个车贷计算器, 其中存在一个公式如下: /**** 总金额 * 月利率 * (1+月利率)^贷款期限 / ( (1+月利率)^贷款期限 — 1) = 月还款额 totalmoney --- 总金额 month_rate --- 月利率 year_rate ---- 月利率*12 --- month_rate*12 limit --- 贷款期限 monthsup --- 月还款

PHP实现文本快速查找 - 二分查找法 起因 先说说事情的起因,最近在分析数据时经常遇到一种场景,代码需要频繁的读某一张数据库的表,比如根据地区ID获取地区名称.根据网站分类ID获取分类名称.根据关键词ID获取关键词等.虽然以上需求都可以在原始建表时,通过冗余数据来解决.但仍有部分业务存的只是关联表的ID,数据分析时需要频繁的查表. 所读的表存在共同的特点 数据几乎不会变更 数据量适中,从一万到100多万,如果全加载到内存也不太合适. 纠结的地方 在做数据分析时,需要十分频繁的读这些表,每秒有可

二分法的适用范围为有序数列,这方面很有局限性. #include<stdio.h> //二分查找法 void binary_search(int a[],int start,int mid,int end); int main() { int iLength,istars,i,iTimes,iNumber,n; ]; printf("please enter the length of the array:\n "); scanf("%d",&i

Search Insert Position Given a sorted array and a target value, return the index if the target is found. If not, return the index where it would be if it were inserted in order. You may assume no duplicates in the array. Here are few examples. [1,3,5

Section I正确区分不同的查找算法count,find,binary_search,lower_bound,upper_bound,equal_range 本文是对Effective STL第45条的一个总结,阐述了各种查找算法的异同以及使用他们的时机. 首先可供查找的算法大致有count,find,binary_search,lower_bound,upper_bound,equal_range.带有判别式的如count_if,find_if或者binary_search的派别式版本,其

自从做完leetcode上的三道关于二分查找的题后,我觉得它是比链表找环还恶心的题,首先能写出bugfree代码的人就不多,而且可以有各种变形,适合面试的时候不断挑战面试者,一个程序猿写代码解决问题的能力都能在这个过程中考察出来. 在有序数组中寻找等于target的数的下标,没有的情况返回应该插入的下标位置 :http://oj.leetcode.com/problems/search-insert-position/ public int searchInsert(int[] A, int t

题目: 二分查找 给定一个排序的整数数组(升序)和一个要查找的整数target,用O(logn)的时间查找到target第一次出现的下标(从0开始),如果target不存在于数组中,返回-1. 样例 在数组 [1, 2, 3, 3, 4, 5, 10] 中二分查找3,返回2. 挑战 如果数组中的整数个数超过了2^32,你的算法是否会出错? 解题: 利用二分查找,先判断左侧数据,满足条件则查找左侧,左侧不满足的时候在右侧找 当left>=right 时候表示没有找到返回 -1 当nums[left

题目地址:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1349 题目描述: 统计一个数字在排序数组中出现的次数. 输入: 每个测试案例包括两行: 第一行有1个整数n,表示数组的大小.1<=n <= 10^6. 第二行有n个整数,表示数组元素,每个元素均为int. 第三行有1个整数m,表示接下来有m次查询.1<=m<=10^3. 下面有m行,每行有一个整数k,表示要查询的数. 输出: 对应每个测试案例,有m行输出,每行1整数,表示数组中该数字出现的次数.

题目大意:求一个序列中不严格单调递增的子序列的最小数目(子序列之间没有交叉). 这题证明贪心法可行的时候,可以发现和求最长递减子序列的长度是同一个方法,只是思考的角度不同,具体证明并不是很清楚,这里就给出贪心法的解题过程. 首先很容易想到的就是对n长度数列进行n次遍历,每一次尽可能长地取出一个递增序列,显然这样最后取出的序列数目是最少的.但是这是一个n^2的算法,如果数据取极端的完全递减情况,很容易就能卡掉时间.Ps:这题的测试数据可能设计的并不是很严谨,这个简单的贪心法只要开一个记录已经取出序

之前的二分答案做法 http://blog.csdn.net/zy691357966/article/details/40212215 二分查找做法: 我们首先试试只枚举终点.对于终点j,我们的目标是要找到一个让Bj-Bi-1≥S,且i尽量大(i越大,序列长度j-i+1就越小)的i值,也就是找一个让Bi-1≤Bj-S最大的i.注意到B是递增的(别忘了,本题中所有Ai均为整数),所以可以用二分查找.(如果不是整数的话可以用之前的二分答案做法) #include <cstdio> #include

很多其它请关注我的HEXO博客:http://jasonding1354.github.io/ 简书主页:http://www.jianshu.com/users/2bd9b48f6ea8/latest_articles 二分查找 二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法.搜素过程从数组的中间元素開始,假设中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束:假设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,并且跟開始一样从中间元素開始比較.假设在某一步骤数组

二分查找的前提的要查找的数组必须有序. 代码如下: 程序1 public class source { public int binary_sort(int[] array, int item) { int len = array.length; int min = 0; //定义查找范围的开始 int max = len - 1; //定义查找范围的结尾 while(max > min) { //这里不能等于,不然可能死循环 if(array[min+(max-min)/2] == item)

 题目

Java程序员总该玩点基本的算法. 1.前提:二分查找的前提是需要查找的数组必须是已排序的,我们这里的实现默认为升序 2.原理:将数组分为三部分,依次是中值(所谓的中值就是数组中间位置的那个值)前,中值,中值后:将要查找的值和数组的中值进行比较,若小于中值则在中值前面找,若大于中值则在中值后面找,等于中值时直接返回.然后依次是一个递归过程,将前半部分或者后半部分继续分解为三部分.可能描述得不是很清楚,若是不理解可以去网上找.从描述上就可以看出这个算法适合用递归来实现,可以用递归的都可以用循环来实

二分查找(也称折半查找)是很常见的一种在数组中查找数据的算法,作为一名程序员是应该必须会的.它的基础思想:获取数组的中间值,将数组分割成两份,利用中间值跟指定的值进行比较,如果中间值大于指定的值,就在数组的左边进行查找:如果中间值小于指定值,就在数组的右边进行查找.如此循环的执行下去,最终找到符合的值. 二分查找优点:1.速度快 2.比较次数少 3.性能好  当然了,缺点也很明显:1.必须是一个有序的数组(升序或者降序) 2.适用范围:适用不经常变动的数组 上源代码: - (void)viewD

<Algorithms Unlocked>是 <算法导论>的合著者之一 Thomas H. Cormen 写的一本算法基础,算是啃CLRS前的开胃菜和辅助教材.如果CLRS的厚度让人望而生畏,这本200多页的小读本刚好合适带你入门. 书中没有涉及编程语言,直接用文字描述算法,我用 JavaScript 对书中的算法进行描述. 二分查找 在排好序的数组中查找目标值x.在p到r区间中,总是取索引为q的中间值与x进行比较,如果array[q]大于x,则比较p到q-1区间,否则比较q+1到