二分法怎么确定找到了目标
时间: 2023-08-10 08:07:05 浏览: 30
在二分搜索中,我们通常会定义一个左边界 `left` 和一个右边界 `right`,然后计算出它们的中间位置 `mid = (left + right) // 2`。接着,我们将待搜索的值与这个中间位置的元素进行比较。
如果待搜索的值等于中间位置的元素,那么我们已经找到了目标,返回中间位置即可。
如果待搜索的值小于中间位置的元素,那么目标元素一定在左半边,我们将右边界缩小为 `mid - 1`。
如果待搜索的值大于中间位置的元素,那么目标元素一定在右半边,我们将左边界增加为 `mid + 1`。
重复以上步骤直到找到目标或者左右边界重合(此时说明目标不存在于数组中)。因此,如果在搜索过程中找到了目标元素,那么我们会直接返回其下标,否则返回 -1 表示未找到。
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scratch二分法
Scratch是一种图形化编程语言,用于教育和初学者学习编程。二分法是一种常用的搜索算法,用于在有序列表中查找目标元素。在Scratch中,可以使用二分法来实现对列表的搜索。
在Scratch中,可以通过以下步骤来实现二分法搜索:
1. 创建一个有序列表:首先,你需要创建一个有序的列表,可以使用Scratch中的列表数据结构来表示。将要搜索的元素按照升序或降序排列。
2. 定义搜索范围:设置两个变量来表示搜索范围的起始和结束位置。初始时,起始位置为0,结束位置为列表长度减1。
3. 计算中间位置:通过将起始位置和结束位置相加并除以2,得到中间位置。使用Scratch中的运算块来计算中间位置。
4. 比较目标元素与中间元素:将目标元素与中间位置的元素进行比较。如果目标元素等于中间位置的元素,则找到了目标元素,搜索结束。如果目标元素小于中间位置的元素,则将结束位置更新为中间位置减1。如果目标元素大于中间位置的元素,则将起始位置更新为中间位置加1。
5. 更新搜索范围:根据比较结果更新搜索范围,并重复步骤3和步骤4,直到找到目标元素或搜索范围为空。
6. 结果处理:根据搜索结果进行相应的处理,例如输出找到的位置或给出提示信息。
python 二分法
二分法是一种常用的搜索算法,用于在有序数组中快速查找目标元素。它的基本思想是将数组分成两部分,然后确定目标元素在哪一部分中,再在该部分中继续进行二分查找,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
以下是一个示例的 Python 代码实现二分法:
```python
def binary_search(arr, target):
left = 0
right = len(arr) - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if arr[mid] == target:
return mid
elif arr[mid] < target:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return -1 # 目标元素不存在
# 示例使用
arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]
target = 7
result = binary_search(arr, target)
if result != -1:
print("目标元素在索引位置 %d" % result)
else:
print("目标元素不存在")
```
在以上示例中,`binary_search` 函数接受一个有序数组 `arr` 和目标元素 `target` 作为参数,返回目标元素在数组中的索引位置。如果目标元素不存在,则返回 -1。
希望以上回答能对你有所帮助。如有更多问题,请继续提问。