算法——基础篇——二分查找

     二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。

    首先，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。

由于此算法理解起来简单，就不多说什么了。。

递归实现：

package hello.ant;

public class AlogBinarySearch2 {
	public static void main(String[] args) {
		int array[]={1,2,3,5,6,8,9};
		int pos=binarySearch(array,0,array.length-1,8);
		System.out.println(pos);
	}
	static int binarySearch(int[] array,int begin,int end, int x) {
		int mid=0;
		if(begin>end){
			return -1;
		}else {
			mid=(begin+end)/2;
			System.out.println("mid=="+mid);
			if(x==array[mid]){
				return mid;
			}else if(x<array[mid]) {
				end=mid-1;
			}else {
				begin=mid+1;
			}
			return binarySearch(array, begin, end, x);
		}
	}
	
}

mid==3
mid==5
5

非递归实现：

package hello.ant;

public class AlogBinarySearch {
	public static void main(String[] args) {
		int array[]={1,2,3,5,6,8,9};
		int pos=binarySearch(array,7);
		System.out.println(pos);
	}
	static int binarySearch(int[] array, int x) {
		int begin=0,end=array.length-1;
		int mid=0;
		while(begin<=end){
			mid=(begin+end)/2;
			System.out.println("mid=="+mid);
			if(x==array[mid]){
				return mid;
			}else if(x<array[mid]) {
				end=mid-1;
			}else {
				begin=mid+1;
			}
		}
		System.out.println(mid);
		return -1;
	}
	
}

算法——基础篇——二分查找,布布扣,bubuko.com

算法——基础篇——二分查找

原文：http://blog.csdn.net/xxx823952375/article/details/26622407