）假设所有的关键字都采用“从大到小”排序，试对函数 BinarySearch()进行改写，从 而同样实现二分查找功能。

以下是改写后的 BinarySearch() 函数代码：

int BinarySearch(int arr[], int n, int key) {
    int left = 0, right = n - 1;
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (arr[mid] == key) {
            return mid;
        } else if (arr[mid] > key) {
            right = mid - 1;
        } else {
            left = mid + 1;
        }
    }
    return -1;
}

与传统的二分查找相比，这个函数只是改变了比较大小的方式，从而达到了“从大到小”排序的目的。

相关问题

c++如何对opencv绘制出来的轮廓按照从大到小的顺序排序？

可以使用`cv::findContours()`函数来找到轮廓，并将其存储在一个向量中。然后，可以使用`std::sort()`函数对这个向量进行排序，按照每个轮廓的面积从大到小的顺序进行排序。

以下是一个示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace cv;
using namespace std;

bool compareContourAreas(vector<Point> contour1, vector<Point> contour2) {
    double i = fabs(contourArea(Mat(contour1)));
    double j = fabs(contourArea(Mat(contour2)));
    return (i > j);
}

int main() {
    Mat img = imread("path/to/image.jpg");
    Mat gray, binary;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    threshold(gray, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);

    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    sort(contours.begin(), contours.end(), compareContourAreas);

    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
        drawContours(img, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 2);
    }

    imshow("Contours", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先使用`cv::findContours()`函数找到图像中的所有轮廓，并将它们存储在一个向量中。然后，我们定义了一个`compareContourAreas`函数，该函数用于比较两个轮廓的面积，并返回一个布尔值，以指示哪个轮廓的面积更大。最后，我们使用`std::sort()`函数对轮廓向量进行排序，按照面积从大到小的顺序进行排序。

最后，我们使用`cv::drawContours()`函数将排序后的轮廓绘制在原始图像上。

本题要求实现两个函数:(1)排序;(2)二分查找 先利用排序算法将数据按关键字从小到

大排序，然后再利用二分查找算法在已排序的数据中查找给定的关键字。

排序算法可以选择冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等等，具体实现可以根据数据规模和特点来选择。

二分查找算法可以按照以下步骤进行实现：

1. 首先确定查找的范围，即最小值和最大值的下标。
2. 然后计算中间值的下标，如果中间值等于要查找的值，则直接返回中间值下标。
3. 如果中间值大于要查找的值，则在左半部分继续查找；如果中间值小于要查找的值，则在右半部分继续查找。
4. 不断重复步骤2和步骤3，直到找到要查找的值或者查找范围缩小到只有一个元素为止，如果最终没有找到要查找的值，则返回-1或者其他特定的值。

下面是一个简单的实现示例（以排序和查找整型数组为例）：

def sort_array(arr):
    # 使用Python内置的排序函数进行排序
    arr.sort()

def binary_search(arr, key):
    # 确定查找范围
    left, right = 0, len(arr) - 1

    while left <= right:
        # 计算中间值的下标
        mid = (left + right) // 2

        if arr[mid] == key:
            # 找到了要查找的值
            return mid
        elif arr[mid] < key:
            # 在右半部分继续查找
            left = mid + 1
        else:
            # 在左半部分继续查找
            right = mid - 1

    # 没有找到要查找的值
    return -1

使用示例：

# 测试排序函数
arr = [3, 1, 4, 2, 5]
sort_array(arr)
print(arr)  # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]

# 测试查找函数
index = binary_search(arr, 3)
print(index)  # 输出 2

注意：以上实现只是一个简单示例，实际应用中需要考虑更多细节和异常情况的处理。