什么是二分算法

1. 二分搜索算法

二分搜索 是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

最坏时间复杂度：O(log n)
最优时间复杂度：O(1)
平均时间复杂度：O(log n)
最坏空间复杂度：迭代： O(1) 递归：O(log n)

2. 什么叫java中的二分查找法

1、算法概念。

二分查找算法也称为折半搜索、二分搜索，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。请注意这种算法是建立在有序数组基础上的。

2、算法思想。

①搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；

②如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。

③如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。

这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

3、实现思路。

①找出位于数组中间的值，并存放在一个变量中（为了下面的说明，变量暂时命名为temp）；

②需要找到的key和temp进行比较；

③如果key值大于temp，则把数组中间位置作为下一次计算的起点；重复① ②。

④如果key值小于temp，则把数组中间位置作为下一次计算的终点；重复① ② ③。

⑤如果key值等于temp，则返回数组下标，完成查找。

4、实现代码。

/**
*description:二分查找。
*@paramarray需要查找的有序数组
*@paramfrom起始下标
*@paramto终止下标
*@paramkey需要查找的关键字
*@return
*/
publicstatic<EextendsComparable<E>>intbinarySearch(E[]array,intfrom,intto,Ekey)throwsException{
if(from<0||to<0){
("paramsfrom&lengthmustlargerthan0.");
}
if(from<=to){
intmiddle=(from>>>1)+(to>>>1);//右移即除2
Etemp=array[middle];
if(temp.compareTo(key)>0){
to=middle-1;
}elseif(temp.compareTo(key)<0){
from=middle+1;
}else{
returnmiddle;
}
}
returnbinarySearch(array,from,to,key);
}

3. 二分搜索算法是利用什么实现的算法

二分搜索算法是利用删减实现的算法。

二分搜索的搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。

二分搜索算法的应用

二分搜索是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法，这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。不过，因为有序数组的顺序性，将二分搜索算法扩展到能适用大致匹配并不是很重要。

举例来说，二分搜索算法可以用来计算一个赋值的排名（或称秩，比它更小的元素的数量）、前趋（下一个最小元素）、后继（下一个最大元素）以及最近邻。搜索两个值之间的元素数目的范围查询可以借由两个排名查询（又称秩查询）来运行。

假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。

重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。

4. 二分法原理是什么

二分法的原理：用传统的方法 要找到一个数字，需要for循环一个一个遍历，这种写法，如果在1000个数字中，找一个数组，需要遍历1000次，非常的消耗资源

所以提出了另一种方法 二分法，先对数组进行排序，找出中间的数，和查找的数进行对比；

二分法作用：常用于数据查找的方法； 前端的数组搜索；

案例：

var arr=[2,26,36,45,67,89,12,46,53,42];
//二分查找的前提，一定要从小到大排序；
arr.sort(function(a,b){
return a-b;
})
//最小的数的索引 ， 最大的书的索引；
var startindex=0;endindex=arr.length;
var findnum=prompt();
var middleindex=Math.floor((startindex+endindex)/2);
while(startindex!==middleindex&&endindex!==middleindex){
console.log(1);
if(arr[middleindex]>findnum){
endindex=middleindex;
}
else if(arr[middleindex]<findnum){
startindex=middleindex;
}
else if(arr[middleindex]==findnum){
break; //这里很重要，不然的话会一直遍历下去，因为是while循环 ，不加的话，很可能死机
}
middleindex=Math.floor((startindex+endindex)/2);
}
if(arr[middleindex]==findnum){
document.write("找到了");
}
else{
document.write("没找到");
}

5. 二分查找算法

二分查找算法，该算法要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。如果一个序列是无序的或者是链表，那么该序列就不能使用二分查找。

二分查找算法原理：若待查序列为空，则返回-1，并退出算法；若待查序列不为空，则将它的中间元素与目标数值进行比较，判断是否相等；若相等，则返回中间元素索引，并退出算法；此时已查找成功。若不相等，则比较中间元素与目标数值的大小。

二分查找的一个技巧是：不要出现else，而是把所有情况用else，if写清楚，这样可以清楚地展现所有细节。本文都会使用else，if，旨在讲清楚，读者理解后可自行简化。

6. 高中数学必修3算法初步中二分法是什么意思

二分法是一种解方程的方法，是把一个方程转化成一个函数f(x)=0的形式，然后利用图像找出方程解的近似值的方法。大致步骤为：
1.把方程转化成f(x)=0；
2.画出方程的图像，找出方程的根所在的大致范围。通常把方程的根的范围定在（a,b）这样的一个整数范围内,a,b差值越小越好。判定的标准就是函数零点的存在性定理，需要使这个区间两个端点的函数值符号相反，也就是f(a)f(b)<0.比如，f(x)=4x-7，根的范围在（1,2）这个区间内，f(1)f(2)=-3<0.
3.由于两个端点的函数值符号相反，所以在这个开区间内一定存在零点。我们可以把这个区间一分为二，就是得到（a+b)/2的值。然后再利用函数零点的存在性定理，确定零点是在（a,(a+b)/2)这个区间内还是在（(a+b)/2,b）这个区间内。只要端点函数值符号不同，那么零点就在这个区间内。
4.上一步我们把函数的零点的范围缩小了一半，那么按照同样的方法，可以把零点所在的开区间范围再次缩小一半，以此类推，我们可以把这个过程无穷进行下去。当达到一定程度时，零点所在的范围已经很小了，小到可以忽略（或者说在精确度范围以内了）时，就可以把这个最小的区间的两端的端点值的任意一个近似当做零点，也就是原方程的根。
6.这个无限对半（二分）缩小范围来“逼”出方程的根的方法就是“二分法”。详见必修1第三章。

7. 二分排序算法是什么 我听说过快速排序 折半查找 怎么没听说过二分排序 笔试题

其一：
二分排序是用二分法（就是折半查找）查找插入位置，来进行排序的。其实就是插入排序的一种修改。写一段代码解释一下：
void MidInsertSort(int array[],int n)
{
int left,right,num;
int middle,j,i;
for(i = 1;i < n;i++)
{
left = 0;// 准备
right = i-1;
num = array[i];
while( right >= left)// 二分法查找插入位置
{
middle = ( left + right ) / 2; // 指向已排序好的中间位置
if( num < array[middle] )// 即将插入的元素应当在在左区间
right = middle-1;
else // 即将插入的元素应当在右区间
left = middle+1;
}
//每次查找完毕后，left总比right大一，a[left]总是存放第一个比num大的数，因此应从此处开始，每
//个元素右移一位，并将num存入a[left]中，这样就保证了a[0...i]是排好序的
for( j = i-1;j >= left;j-- )// 后移排序码大于R[i]的记录
array[j+1] = array[j];
array[left] = num;// 插入
}
}
以上引自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b9eab320100kl08.html

其二：
如果是“二分归并排序”，就应该是折半排序。。。

主流的说法就这两种。

8. 什么是二分法

二分法（Bisection method） 即一分为二的方法. 设[a，b]为R的闭区间. 逐次二分法就是造出如下的区间序列([an，bn])：a0=a，b0=b，且对任一自然数n，[an+1，bn+1]或者等于[an，cn]，或者等于[cn，bn]，其中cn表示[an，bn]的中点。

(8)什么是二分算法扩展阅读

典型算法

算法：当数据量很大适宜采用该方法。采用二分法查找时，数据需是排好序的。

基本思想：假设数据是按升序排序的，对于给定值key，从序列的中间位置k开始比较，

如果当前位置arr[k]值等于key，则查找成功；

若key小于当前位置值arr[k]，则在数列的前半段中查找,arr[low,mid-1]；

若key大于当前位置值arr[k]，则在数列的后半段中继续查找arr[mid+1,high]，

直到找到为止,时间复杂度:O(log(n))。

9. 二分搜索算法是利用什么实现的算法

二分搜索算法是利用排除剩余元素中一半的元素实现的算法。

在计算机科学中，二分搜索（英语：binary search），也称折半搜索（英语：half-interval search）、对数搜索（英语：logarithmic search），是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。

二分搜索算法原理：

1、如果待查序列为空，那么就返回－1，并退出算法；这表示查找不到目标元素。如果待查序列不为空，则将它的中间元素与要查找的目标元素进行匹配，看它们是否相等。如果相等，则返回该中间元素的索引，并退出算法；此时就查找成功了。如果不相等，就再比较这两个元素的大小。

2、如果该中间元素大于目标元素，那么就将当前序列的前半部分作为新的待查序列；这是因为后半部分的所有元素都大于目标元素，它们全都被排除了。

3、如果该中间元素小于目标元素，那么就将当前序列的后半部分作为新的待查序列；这是因为前半部分的所有元素都小于目标元素，它们全都被排除了。