• 二分查找的扩展问题,循环数组中查找某一数字


    问题:对已排好序的数组A,一般来说可用二分查找 可以很快找到。现有一特殊数组A[],它是循环递增的,如A[]={ 17 19 20 25 1 4 7 9},试在这样的数组中找一元素x,看看是否存在。请写出你的算法,必要时可写伪代码,并分析其空间、时间复杂度。

    思路:首先可先确定循环数组最大元素的位置,例如,给定的例子当中最大元素为25,下标为3,确定了最大元素的位置之后,可以根据要查找的元素与A[0]的大小关系来确定在数组的哪一部分查找,确定最大元素位置的过程本身也二分查找的一个扩展问题,思想比较简单,一下给出实现代码,相信大家都能轻松理解。

    #include<iostream>
    using namespace std;
    int bin_search(int *data,int len,int key);
    int main()
    {
    	int len;
    	cin>>len;//输入数组data的长度len
    	int *data=new int[len];
    	for(int i=0;i<len;i++)//输入数组data的元素值
    		cin>>data[i];
    	int key;
    	cin>>key;//输入要查找的数字
    	int index=bin_search(data,len,key);
    	if(index==-1)
    		cout<<"Can not find "<<key<<endl;
    	else
    		cout<<"data["<<index<<"]="<<key<<endl;
    	delete []data;
    	return 0;
    }
    int bin_search(int *data,int len,int key)
    {
    	if(data==NULL||len<=0)
    		return -1;
    	int start,mid,end;
    	start=0;
    	end=len-1;
    	mid=end;
    	while(data[start]>=data[end])
    	{
    		if(end-start==1)//找到了循环数组中最大的元素的位置start
    		{
    			mid=start;
    			break;
    		}
    		mid=start+(end-start)/2;
    		if(data[mid]==data[start]&&data[mid]==data[end])//mid,start,end三个下标对应的元素相等,只通过线性遍历确定最大元素的位置
    		{
    			for(int i=start;i<=end;i++)
    			{
    				if(data[i]>data[i+1])
    					mid=i;
    			}
    			break;
    		}
    		else if(data[start]<=data[mid])
    			start=mid;
    		else
    			end=mid;
    	}
    	if(key==data[0])
    		return 0;
    	else if(key<data[0])
    	{
    		start=mid+1;
    		end=len-1;
    		int index;
    		while(start<=end)
    		{
    			index=start+(end-start)/2;
    			if(data[index]==key)
    				return index;
    			else if(data[index]>key)
    				end=index-1;
    			else
    				start=index+1;
    		}
    		return -1;
    	}
    	else
    	{
    		start=0;
    		end=mid;
    		int index;
    		while(start<=end)
    		{
    			index=start+(end-start)/2;
    			if(data[index]==key)
    				return index;
    			else if(data[index]>key)
    				end=index-1;
    			else
    				start=index+1;
    		}
    		return -1;
    	}
    }

    时间复杂度为O(logn),空间复杂度为O(1).

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/james1207/p/3322972.html
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