面试数学二分算法

Ⅰ 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。

Ⅱ 二分查找的算法复杂度

二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分，取a[n/2]与x做比较，如果x=a[n/2],则找到x,算法中止；如果x<a[n/2],则只要在数组a的左半部分继续搜索x,如果x>a[n/2],则只要在数组a的右半部搜索x.
时间复杂度无非就是while循环的次数！
总共有n个元素，
渐渐跟下去就是n,n/2,n/4,....n/2^k（接下来操作元素的剩余个数），其中k就是循环的次数
由于你n/2^k取整后>=1
即令n/2^k=1
可得k=log2n,（是以2为底，n的对数）
所以时间复杂度可以表示O()=O(logn)
下面提供一段二分查找实现的伪代码:
BinarySearch(max,min,des)
mid-<(max+min)/2
while(min<=max)
mid=(min+max)/2
if mid=des then
return mid
elseif mid >des then
max=mid-1
else
min=mid+1
return max
折半查找法也称为二分查找法，它充分利用了元素间的次序关系，采用分治策略，可在最坏的情况下用O(log n)完成搜索任务。它的基本思想是，将n个元素分成个数大致相同的两半，取a[n/2]与欲查找的x作比较，如果x=a[n/2]则找到x，算法终止。如 果x<a[n/2]，则我们只要在数组a的左半部继续搜索x（这里假设数组元素呈升序排列）。如果x>a[n/2]，则我们只要在数组a的右 半部继续搜索x。

Ⅲ 面试算法知识梳理(14) - 数字算法

面试算法知识梳理(1) - 排序算法
面试算法知识梳理(2) - 字符串算法第一部分
面试算法知识梳理(3) - 字符串算法第二部分
面试算法知识梳理(4) - 数组第一部分
面试算法知识梳理(5) - 数组第二部分
面试算法知识梳理(6) - 数组第三部分
面试算法知识梳理(7) - 数组第四部分
面试算法知识梳理(8) - 二分查找算法及其变型
面试算法知识梳理(9) - 链表算法第一部分
面试算法知识梳理(10) - 二叉查找树
面试算法知识梳理(11) - 二叉树算法第一部分
面试算法知识梳理(12) - 二叉树算法第二部分
面试算法知识梳理(13) - 二叉树算法第三部分

斐波那契数列 满足下面的通项公式，要求给出 N ，输出第 N 项的 F(N)

这里介绍两种解决办法， 循环算法 和 矩阵算法 。循环算法比较容易理解，就是从 F(0) 开始，根据通项公式，得到下一个斐波那契数列中的数字即可。

对于上面的通项公式，可以用下面的矩阵乘法的形式来表示

一个台阶总共有 n 级，如果一次可以跳 1 级，也可以跳 2 级，求总共有多少总跳法。

由于有两种跳台阶方式，因此跳 n 级台阶可以转换为下面两个问题之和：

这就和之前的斐波那契数列的通项公式相同。

这个问题，需要先总结一下规律，我们根据数字 N 的 位数 来进行分析：

那么 N>=1 时才会出现 1 ，并且出现 1 的次数为 1 次

在这种情况下，出现 1 的次数等于个位上出现 1 的次数加上十位上出现 1 的个数。

例如，如果要计算百位上 1 出现的次数，它要受到三方面的影响：百位上的数字，百位以下的数字，百位以上的数字。

对于一个二进制数，例如 1010 ，将其减 1 后得到的结果是 1001 ，也就是将最后一个 1 （倒数第二位）及其之后的 0 变成 1 ， 1 变成 0 ，再将该结果与原二进制数相与，也就是 1010 & 1001 = 1000 ，那么就可以去掉最后一个 1 。

因此，如果需要计算两个数的二进制表示中有多少位是不同的，可以 先将这两个数异或 ，那么不相同的位数就会变成 1 ，之后利用上面的技巧，通过每次去掉最后一个 1 ，来 统计该结果中 1 的个数 ，就可以知道两个数的二进制表示中有多少是不同的了。

N! 的含义为 1*2*3*...*(N-1)*N ，计算 N! 的十进制表示中，末尾有多少个 0 。

N! 中能产生末尾是 0 的质数组合是 2*5 ，所以 N! 末尾的 0 的个数取决了 2 的个数和 5 的个数的最小值，有因为被 2 整除的数出现的概率大于 5 ，因此 5 出现的次数就是 N! 末尾 0 的个数。因此，该问题就转换成为计算从 1~N ，每个数可以贡献 5 的个数，也就是每个数除以 5 的值。

上面的解法需要从 1 到 N 遍历每一个数，当然还有更加简便的方法。以 26! 为例，贡献 5 的数有 5、10、15、20、25 ，一共贡献了 6 个 5 ，可以理解为 5 的倍数 5、10、15、20、25 贡献了一个 5 ，而 25 的倍数又贡献了一个 5 ，得到下面的公式：

首先，让我们换一个角度考虑，其实这个问题就是求解二进制表示中从最低位开始 0 的个数，因为二进制最低位为 0 代表的是偶数，能够被 2 整除，所以质因数 2 的个数就是二进制表示中最低位 1 后面的 0 的个数。

因此，我们的实现这就和上面 2.7 中求解质因数 5 的个数是一样的。

最大公约数 的定义为 两个或多个整数的共有约数中最大的一个 。这里采用的是 更相止损法 ，其操作步骤为：

则第一步中约掉的若干个 2 与第二步中等数的乘积就是所求的最大公约数。

有限小数或者无限循环小数都可以转化为分数，例如：

在 http://blog.csdn.net/flyfish1986/article/details/47783545 这边文章中，详细地描述了该题的解决思路，核心思想就是将原小数分为 有限部分 和 无限循环小数 部分，对于这两部分别进行处理。

Ⅳ 对比顺序查找,二分查找和哈希查找算法,它们各自的特点是什么

顺序查找,二分查找和哈希查找算法,它们各自的特点是：
1.对比顺序查找的特点就是从表的第一个元素开始一个一个向下查找，如果有和目标一致的元素，查找成功;如果到最后一个元素仍没有目标元素，则查找失败。
2.二分查找的特点就是从表中间开始查找目标元素。如果找到一致元素，则查找成功。如果中间元素比目标元素小，则仍用二分查找方法查找表的后半部分(表是递增排列的)，反之中间元素比目标元素大，则查找表的前半部分。
3.哈希算法的特点是是使用给定数据构造哈希表，然后在哈希表上进行查找的一种算法。先给定一个值，然后根据哈希函数求得哈希地址，再根据哈希地址查找到要找的元素。是通过数据元素的存储地址进行查找的一种算法。

Ⅳ 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。

Ⅵ 面试会出哪些经典算法题

1、排序算法∶快速排序、归并排序、计数排序

2、搜索算法∶回溯、递归、剪枝技巧

3、图论∶最短路、最小生成树、网络流建模

4、动态规划：背包问题、最长子序列、计数问题

5、基础技巧：分治、倍增、二分、贪心

6、数组与链表：单/双向链表、跳舞链

7、栈与队列

8、树与图：最近公共祖先、并查集

9、哈希表

10、堆：大/小根堆、可并堆

11、字符串∶字典树、后缀树

(6)面试数学二分算法扩展阅读：

算法的重要性：

1、算法能力能够准确辨别一个程序员的技术功底是否扎实；

2、算法能力是发掘程序员的学习能力与成长潜力的关键手段；

3、算法能力能够协助判断程序员在面对新问题时，分析并解决问题的能力；

4、算法能力是设计一个高性能系统、性能优化的必备基础。

Ⅶ 二分查找法的具体算法

折半查找法也称为二分查找法，它充分利用了元素间的次序关系，采用分治策略，可在最坏的情况下用O(log n)完成搜索任务。它的基本思想是，将n个元素分成个数大致相同的两半，取a[n/2]与欲查找的x作比较，如果x=a[n/2]则找到x，算法终止。如果x<a[n/2]，则我们只要在数组a的左半部继续搜索x（这里假设数组元素呈升序排列）。如果x>a[n/2]，则我们只要在数组a的右半部继续搜索x。二分搜索法的应用极其广泛，而且它的思想易于理解，但是要写一个正确的二分搜索算法也不是一件简单的事。第一个二分搜索算法早在1946年就出现了，但是第一个完全正确的二分搜索算法直到1962年才出现。Bentley在他的着作《Writing Correct Programs》中写道，90%的计算机专家不能在2小时内写出完全正确的二分搜索算法。问题的关键在于准确地制定各次查找范围的边界以及终止条件的确定，正确地归纳奇偶数的各种情况，其实整理后可以发现它的具体算法是很直观的，我们可用C++描述如下：

template<class Type>

int BinarySearch(Type a[],const Type& x,int n)

{

int left=0;

int right=n-1;

while(left<=right){

int middle=(left+right)/2;

if (x==a[middle]) return middle;

if (x>a[middle]) left=middle+1;

else right=middle-1;

}

return -1;

}

模板函数BinarySearch在a[0]<=a[1]<=...<=a[n-1]共n个升序排列的元素中搜索x,找到x时返回其在数组中的位置，否则返回-1。容易看出，每执行一次while循环，待搜索数组的大小减少一半,因此整个算法在最坏情况下的时间复杂度为O(log n)。在数据量很大的时候，它的线性查找在时间复杂度上的优劣一目了然。

Ⅷ 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)面试数学二分算法扩展阅读

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))。