java中list有二分查找吗

Java中的List接口并没有提供二分查找的方法，但是可以通过Collections工具类中的binarySearch方法来实现对List集合进行二分查找。需要注意的是，使用binarySearch方法的前提是List集合中的元素已经按照升序或者降序排列好。使用方法如下：

List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
list.add(1);
list.add(3);
list.add(5);
list.add(7);
list.add(9);

int index = Collections.binarySearch(list, 5);

if (index >= 0) {
    System.out.println("找到了，索引为：" + index);
} else {
    System.out.println("未找到");
}

输出结果为：找到了，索引为：2

相关问题

Java list 二分查找

在Java中，可以使用List来存储一组元素，并且可以使用二分查找算法在有序的List中查找指定元素的位置。下面是一个示例代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class BinarySearchExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        numbers.add(2);
        numbers.add(5);
        numbers.add(8);
        numbers.add(12);
        numbers.add(16);
        numbers.add(23);
        numbers.add(38);
        numbers.add(56);

        // 对List进行排序
        Collections.sort(numbers);

        int target = 12;
        int index = binarySearch(numbers, target);
        if (index != -1) {
            System.out.println("元素 " + target + " 在List中的索引位置为：" + index);
        } else {
            System.out.println("元素 " + target + " 不在List中");
        }
    }

    public static int binarySearch(List<Integer> list, int target) {
        int left = 0;
        int right = list.size() - 1;

        while (left <= right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (list.get(mid) == target) {
                return mid;
            } else if (list.get(mid) < target) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid - 1;
            }
        }

        return -1;
    }
}

在上面的代码中，我们首先创建了一个List对象 `numbers`，并向其中添加了一些整数元素。然后，我们使用 `Collections.sort()` 方法对List进行排序，以确保二分查找算法的正确性。

接下来，我们定义了一个 `binarySearch()` 方法，该方法接受一个有序的List和一个目标元素作为参数。在方法中，我们使用了经典的二分查找算法来查找目标元素的位置。如果找到了目标元素，则返回其索引位置；如果未找到，则返回 -1。

最后，在 `main()` 方法中，我们调用了 `binarySearch()` 方法来查找数字 12 在List中的位置，并输出结果。

请注意，二分查找算法要求在进行查找之前，必须先对List进行排序。否则，结果将是不可预测的。

java递归算法实现二分查找

递归算法实现二分查找的Java代码可以参考以下示例：

public class BinarySearch {
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {1, 2, 6, 15, 18, 20, 25, 27, 35, 40, 45, 56, 62, 78, 88};
        int findValue = 35;
        int binaryResult = binarySearch(nums, 0, nums.length - 1, findValue);
        System.out.println("元素第一次出现的位置（从0开始）：" + binaryResult);
    }

    private static int binarySearch(int[] nums, int start, int end, int findValue) {
        if (start <= end) {
            int middle = (start + end) / 2;
            if (findValue == nums[middle]) {
                return middle; // 查找值等于中间值直接返回
            } else if (findValue < nums[middle]) {
                return binarySearch(nums, start, middle - 1, findValue); // 小于中间值，在中间值之前的数据中查找
            } else {
                return binarySearch(nums, middle + 1, end, findValue); // 大于中间值，在中间值之后的数据中查找
            }
        }
        return -1;
    }
}

这个递归实现的二分查找算法首先检查开始下标`start`是否小于等于结束下标`end`，如果是，则计算中间下标`middle`。然后通过比较查找值`findValue`与中间值`nums[middle]`的大小，决定是在中间值之前的数据中查找还是在中间值之后的数据中查找，递归调用`binarySearch`方法。如果查找值等于中间值，则直接返回中间下标；如果查找值小于中间值，则在中间值之前的数据中查找，更新结束下标`end`为`middle - 1`；如果查找值大于中间值，则在中间值之后的数据中查找，更新开始下标`start`为`middle + 1`。如果开始下标大于结束下标，表示未找到查找值，返回-1。

这样的递归实现方式能够不断缩小查找范围，提高查找效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [二分查找递归解法(java)](https://blog.csdn.net/weixin_51577444/article/details/123763009)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Java常用算法-二分查找算法（两种方法实现）](https://blog.csdn.net/zengqing2010/article/details/120680127)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]