二分探索アルゴリズムを使用したプログラムの時間計算量は「対数レベル」です。二分探索は効率の高い探索手法であり、アルゴリズムの複雑さはwhileループの回数であり、時間計算量は「O(h)=O(log2n)」で表されます。
このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。
二分探索アルゴリズムを使用したプログラムの時間計算量は「対数レベル」です。
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二分探索は二分探索(Binary Search)とも呼ばれ、より効率的な探索方法です。ただし、二分探索では、線形テーブルが逐次記憶構造を採用し、テーブル内の要素がキーワード順に配置されている必要があります。
検索処理:
まず、表内の要素が昇順に並んでいると仮定して、表の中央に記録されているキーワードと検索キーワードを比較します。等しい場合、検索は成功します。そうでない場合は、中央の位置のレコードを使用してテーブルを前後のサブテーブルに分割します。中央の位置に記録されたキーワードが検索キーワードより大きい場合、前のサブテーブルがさらに検索され、それ以外の場合は後者のサブテーブルがさらに検索されます。条件を満たすレコードが見つかって検索が成功するまで、またはサブテーブルが存在しない場合は検索が失敗するまで、上記のプロセスを繰り返します。
アルゴリズムの複雑さ:
二分探索の基本的な考え方は、n 個の要素をほぼ等しい 2 つの部分に分割し、a[n/2] を x と比較することです。 、x=a[n/2] の場合、x が見つかりアルゴリズムは終了します。xa の場合)。 [n/2] の場合は、配列 a の右半分で x を検索します。
時間計算量は while ループの数です。
合計 n 個の要素があり、
は n、n/2、n/4、....n/2^k と徐々に続きます (残りの要素数は次に操作されます) )、ここで、k はループの数です。
n/2^k>=1
を四捨五入すると、n/2^k=1
が得られます。 k=log2n、(基数 2、n の対数に基づく)
したがって、時間計算量は O(h)=O(log2n)
として表すことができます。二分探索を実装するための疑似コードを以下のように提供します:
BinarySearch(max,min,des) mid-<(max+min)/2 while(min<=max) mid=(min+max)/2 if mid=des then return mid elseif mid >des then max=mid-1 else min=mid+1 return max
半探索法は二分探索法とも呼ばれ、要素間の順序関係を利用し、分割法を採用します。 and-conquer 戦略: 最悪の場合、O (log n) で検索タスクが完了します。その基本的な考え方は次のとおりです: (配列要素が昇順に配置されていると仮定して) n 個の要素をほぼ同じ数で 2 つの半分に分割し、a[n/2] を取得し、それを探したい x と比較します (x= の場合)。 a[n/ 2] の場合、x が見つかり、アルゴリズムは終了します。x さらに関連記事を読みたい場合は、PHP 中国語 Web サイト にアクセスしてください。 ！
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