二分搜索

二分查找框架

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int binarySearch(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = ...;

while(...) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] == target) {
...
} else if (nums[mid] < target) {
left = ...
} else if (nums[mid] > target) {
right = ...
}
}
return ...;
}

分析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。计算 mid 时需要防止溢出,代码中 left + (right - left) / 2 就和 (left + right) / 2 的结果相同,但是有效防止了 left 和 right 太大,直接相加导致溢出的情况。

寻找一个数

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class Solution {
// 标准的二分搜索框架,搜索目标元素的索引,若不存在则返回 -1
public int search(int[] nums, int target) {
int left = 0;
// 注意
int right = nums.length - 1;

while(left <= right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if(nums[mid] == target) {
return mid;
} else if (nums[mid] < target) {
// 注意
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
// 注意
right = mid - 1;
}
}
return -1;
}
}

这个算法存在局限性。
比如说给你有序数组 nums = [1,2,2,2,3],target 为 2,此算法返回的索引是 2,没错。但是如果我想得到 target 的左侧边界,即索引 1,或者我想得到 target 的右侧边界,即索引 3,这样的话此算法是无法处理的。

为什么while中left<=right,而不是<?
因为right初始化为nums.length-1而不是nums.length。

寻找左侧边界的二分搜索

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int left_bound(int[] nums, int target) {
int left = 0;
// 注意
int right = nums.length;

// 注意
while (left < right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] == target) {
right = mid;
} else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
// 注意
right = mid;
}
}
return left;
}

使用双闭区间的写法:

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int left_bound(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length - 1;
// 搜索区间为 [left, right]
while (left <= right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] < target) {
// 搜索区间变为 [mid+1, right]
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
// 搜索区间变为 [left, mid-1]
right = mid - 1;
} else if (nums[mid] == target) {
// 收缩右侧边界
right = mid - 1;
}
}
// 判断 target 是否存在于 nums 中
// 如果越界,target 肯定不存在,返回 -1
if (left < 0 || left >= nums.length) {
return -1;
}
// 判断一下 nums[left] 是不是 target
return nums[left] == target ? left : -1;
}

寻找右侧边界的二分查找

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int right_bound(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length;

while (left < right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] == target) {
// 注意
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
right = mid;
}
}
// 注意
return left - 1;
}

使用双闭区间:

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int right_bound(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length - 1;
while (left <= right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
right = mid - 1;
} else if (nums[mid] == target) {
// 这里改成收缩左侧边界即可
left = mid + 1;
}
}
// 最后改成返回 right
if (right < 0 || right >= nums.length) {
return -1;
}
return nums[right] == target ? right : -1;
}

逻辑统一

  • 基本的二分查找
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因为我们初始化 right = nums.length - 1
所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right]
所以决定了 while (left <= right)
同时也决定了 left = mid+1 和 right = mid-1

因为我们只需找到一个 target 的索引即可
所以当 nums[mid] == target 时可以立即返回
  • 查找左侧边界的二分查找
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因为我们初始化 right = nums.length
所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right)
所以决定了 while (left < right)
同时也决定了 left = mid + 1 和 right = mid

因为我们需找到 target 的最左侧索引
所以当 nums[mid] == target 时不要立即返回
而要收紧右侧边界以锁定左侧边界
  • 查找右侧边界的二分查找
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因为我们初始化 right = nums.length
所以决定了我们的「搜索区间」是 [left, right)
所以决定了 while (left < right)
同时也决定了 left = mid + 1 和 right = mid

因为我们需找到 target 的最右侧索引
所以当 nums[mid] == target 时不要立即返回
而要收紧左侧边界以锁定右侧边界

又因为收紧左侧边界时必须 left = mid + 1
所以最后无论返回 left 还是 right,必须减一

二分搜索
http://bloomivy.github.io/2025/01/20/二分搜索/
作者
Bloom
发布于
2025年1月20日
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