java写一个二分搜索的算法

时间: 2023-11-18 21:20:21 浏览: 30
下面是Java实现的二分搜索算法: ```java public static int binarySearch(int[] array, int target) { int left = 0; int right = array.length - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (array[mid] == target) { return mid; } else if (array[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } return -1; // 没有找到目标元素 } ``` 该算法接收一个已排序的整数数组和一个目标整数作为输入,返回目标整数在数组中的下标,如果目标整数不存在于数组中,则返回-1。 算法的思路是不断将数组范围缩小到只包含目标元素,使用左右指针分别指向数组的左右两端,然后计算中间元素的下标mid。如果中间元素等于目标元素,则返回mid;如果中间元素小于目标元素,则目标元素只可能在mid右侧,将左指针移到mid+1的位置;如果中间元素大于目标元素,则目标元素只可能在mid左侧,将右指针移到mid-1的位置。循环进行直到找到目标元素或者左指针大于右指针。
相关问题

用Java写一段二分搜索算法

我可以为你提供一些Java代码,它可以让你实现一个二分搜索算法: public static int binarySearch(int[] array, int target) { int left = 0; int right = array.length - 1; while (left <= right) { int mid = (left + right) / 2; if (array[mid] == target) { return mid; } else if (array[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } return -1; }

用java写一个二分查找算法

### 回答1: 我可以为您提供一个用Java实现二分查找算法的示例代码:public class BinarySearch { public static int binarySearch(int[] array, int target) { int left = 0; int right = array.length - 1; while (left <= right) { int mid = (left + right) / 2; if (array[mid] == target) { return mid; } else if (array[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (array[mid] > target) { right = mid - 1; } } return -1; } } ### 回答2: 二分查找是一种高效的查找算法,它通常应用于已排序的数组或列表中。以下是用Java编写的二分查找算法: ```java public class BinarySearch { public static int binarySearch(int[] array, int target) { int left = 0; int right = array.length - 1; while (left <= right) { int mid = (left + right) / 2; if (array[mid] == target) { return mid; } else if (array[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } return -1; // 如果找不到目标元素,则返回-1 } public static void main(String[] args) { int[] array = {2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20}; int target = 12; int result = binarySearch(array, target); if (result == -1) { System.out.println("目标元素不存在"); } else { System.out.println("目标元素在索引 " + result); } } } ``` 在以上代码中,`binarySearch`方法接受一个已排序的整数数组和一个目标值作为输入,并返回目标值在数组中的索引。算法的核心思想是将查找范围不断缩小一半,直到找到目标元素或无法再继续缩小范围为止。初始时,将左边界设置为数组的第一个元素的索引,将右边界设置为数组最后一个元素的索引。然后,计算中间元素的索引并将其与目标值进行比较。如果中间元素等于目标值,则返回其索引。如果中间元素小于目标值,则将左边界更新为中间元素的索引加1。如果中间元素大于目标值,则将右边界更新为中间元素的索引减1。通过不断缩小范围,最终目标元素要么被找到并返回其索引,要么返回-1表示未找到目标元素。在本例中,目标元素12在数组中的索引为5,因此程序会打印出"目标元素在索引 5"。 ### 回答3: 二分查找算法,又称折半查找算法,是一种高效的查找算法。它通过将查找区间逐渐缩小,最终定位到目标值所在的位置,或者确定目标值不存在。 以下是使用Java语言编写的二分查找算法: ```java public class BinarySearch { public static int binarySearch(int[] arr, int target) { int left = 0; int right = arr.length - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (arr[mid] == target) { return mid; // 目标值在中间位置 } if (arr[mid] < target) { left = mid + 1; // 目标值在右半部分 } else { right = mid - 1; // 目标值在左半部分 } } return -1; // 目标值不存在 } public static void main(String[] args) { int[] arr = {2, 5, 8, 12, 16, 23, 38, 56, 72, 91}; int target = 23; int index = binarySearch(arr, target); if (index != -1) { System.out.println("目标值 " + target + " 在数组中的索引位置为 " + index); } else { System.out.println("目标值 " + target + " 不存在于数组中"); } } } ``` 上述代码中,binarySearch方法接收一个有序数组arr和目标值target作为参数,并返回目标值在数组中的索引位置,如果目标值不存在,则返回-1。 在主函数中,我们通过调用binarySearch方法实现了对有序数组的二分查找,并对查找结果进行了输出。对于给定的示例数组{2, 5, 8, 12, 16, 23, 38, 56, 72, 91},我们要查找的目标值为23。运行程序后,输出结果为"目标值 23 在数组中的索引位置为 5",这表明目标值23的确存在于数组中,并且索引位置为5。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

06_QLibrary.zip

06_QLibrary.zip
recommend-type

毕业设计: 基于Densenet + CTC技术的文字检测识别的技术研究

本毕设课题是属于计算机视觉下的目标检测与识别,对象为自然场景下的各种文本信息,通俗的说就是检测识别图片中的文本信息。由于文本的特殊性,本毕设将整个提取信息的过程可以分为检测、识别两个部分。 论文对用到的相关技术概念有一定的介绍分析,如机器学习,深度学习,以及各种的网络模型及其工作原理过程。 检测部分采用水平检测文本线方式进行文本检测,主要参考了乔宇老师团队的 CTPN 方法,并在正文部分从模型的制作到神经网络的设计实现对系统进行了较为详细的分析介绍。 识别部分则采用的是 Densenet + CTC,对于印刷体的文字有较好的识别。
recommend-type

毕业设计 基于javaweb的在线答题平台

毕业设计 基于javaweb的在线答题平台
recommend-type

numpy安装 python get-pip.py

numpy安装 numpy安装 python get-pip.py
recommend-type

基于用户、物品的协同过滤算法.zip

协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解答下列问题:S—>S;T|T;T—>a 构造任意项目集规范族,构造LR(0)分析表,并分析a;a

对于这个文法,我们可以构造以下项目集规范族: I0: S -> .S S -> .T T -> .a I1: S -> S. [$ T -> T. [$ I2: S -> T. I3: S -> S.;S S -> S.;T T -> T.;a 其中,点(.)表示已经被扫描过的符号,;$表示输入串的结束符号。 根据项目集规范族,我们可以构造出LR(0)分析表: 状态 | a | $ ---- | - | - I0 | s3| I1 | |acc I2 | | 其中s3表示移进到状态3,acc表示接受。在分析字符串a;a时,我们可以按照以下步骤进行
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。