mirror of https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git synced 2024-11-22 21:52:31 +03:00

Hughes Perreault 0ec3d660e0 line "lang: ru-ru" was missing (#2433 )

This commit fixes #2416

2016-10-08 22:04:05 +02:00

4.2 KiB

Raw Blame History

Двоичный (бинарный) поиск

Зачем использовать двоичный поиск?

Поиск является одной из главных проблем в области вычислительной техники. На сегодняшний день осуществляется более одного триллиона поисковых запросов в год, поэтому нам нужны алгоритмы, которые могут делать это очень быстро. Двоичный поиск является одним из фундаментальных алгоритмов в информатике. Для его изучения мы освоим теорию, а затем используем её для реализации алгоритма.

Вступление

Самый простой вариант поиска – линейный поиск, но этот подход занимает много времени, и растет линейно, пропорционально набору данных. Пример реализации – начинаем с крайнего левого элемента массива S, один за другим сравниваем искомое значение X с каждым элементом массива S, если X совпадает с элементом S, возвращаем индекс. Если X не совпадает ни с одним из элементов массива S, возвращаем -1.

Линейный поиск: O (n)            Линейная сложность

Двоичный поиск: O ( log(n) )		 Логарифмическая сложность

def search(arr, x):

    for i in range(len(arr)):

        if arr[i] == x:
            return i

    return -1

Алгоритм двоичного поиска

Для корректной работы двоичного поиска набор данных для поиска должен быть отсортирован (в любом порядке).

Алгоритм

Главная идея двоичного поиска заключается в использовании информации о том, что массив уже отсортирован,
что и позволяет упростить сложность алгоритма до O(Logn). Мы попросту отбрасываем половину элементов набора сразу после одного сравнения.
1) Сравнить X с элементом в середине набора S.
2) Если X равен элементу в середине - возвращаем индекс среднего элемента.
3) Если значение X больше, чем средний элемент набора, значит X находится в правой части набора. Повторяем алгоритм для правой половины набора.
4) В противном случае (X меньше) повторяем алгоритм для левой половины набора.
Это и есть рекурсивная реализация двоичного поиска.

На заметку

Существует и другая форма двоичного поиска, которая можеть быть полезна.

4.2 KiB Raw Blame History Unescape Escape