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0x00 序

二分， 就是在有序的序列中不断对半分，从而实现 $log$ 级别的查询速度。

二分从简单的应用角度来说, 分为如下：

1. 整数域二分
   1. 查找可行解区间的最左端点
   2. 查找可行解区间的最右端点
2. 实数域二分

同样的, 三分就是每次选取三分之一段, 复杂度为 $lo{g}_3$ 级别. 主要用于寻找单峰函数极值. 分为凸函数和凹函数两类, 实数域和整数域上两类…

学习是开放的, 推荐一个我常常跟随学习的大佬的 博客, 可以看看. 对三分法讲的很细.

0x01 整数域上的二分

0x0101 查找可行解的最左端点

在一个有序序列中, 如 $[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]$ 找到所有 $5\le x$ 的数中, 最左边的一个, 即找到例子中的 $a[5]$.

我们定义两个变量 l = 0 和 r = 9, 代表初始的这个数组范围, 在二分的过程中会不断缩小. 宗旨就是: 让 $[l,r]$ 代表的区间尽可能的是我们想要的区间.

每次对半查询中, 定义一个 mid=l+r>>2, 然后查看 a[mid] 与目标值 $5$ 的关系。有以下几种情况：

1. a[mid]>=5, check 返回 true：这时 $mid$ 是可取的, 本着让 $[l,r]$ 代表的区间尽可能的是我们想要的区间的原则, 让 $r=mid$, 保证 $r$ 所在的位置一定是满足 $5\le a[r]$ 的.
2. a[mid]<5, check 返回 false：这时 $mid$ 是可取的, 让 $l=mid+1$, 因为此时 $mid$ 所在的位置一定是不满足 $5\le a[r]$ 的, 就要让 $l$ 再往左去一个, 让它尽可能满足.

代码如下:

int bsearch_1(int l, int r)//求满足要求的最小值,求左端点
{while (l < r){int mid = l + (r - l) / 2; //int mid = l + r >> 1;有可能爆llif (check(mid)) r = mid;   else l = mid + 1;}return l;
}

0x0102 查找可行解的最右端点

在一个有序序列中, 如 $[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]$ 找到所有 $x<5$ 的数中, 最左边的一个, 即找到例子中的 $a[4]$.

这里有点区别, 每次对半查询中, 定义 mid = (l + r + 1) >> 2.有以下几种情况：

1. a[mid]>=5, check 返回 false：这时 $mid$ 是不可取的, 让$r$再往左去一个, 即 $r=mid-1$, 保证 $r$ 所在的位置尽可能是满足 $5\le a[r]$ 的.
2. a[mid]<5, check 返回 true：这时 $mid$ 是可取的, 让 $l=mid$.

具体为什么要在 定义 $mid$ 时加一呢?

讨论一个临界条件:

当 $l=4,r=5$, 如果不加一, $mid=4$, check 返回 true -> l = mid = 4, 发现会进入死循环. 让 $mid$ 往上偏一位, 就是为了避免这种死循环. 同时让两种情况的推出条件统一成了 while(l < r), 退出时 $l$ 就是要找的答案.

代码如下:

int bsearch_2(int l, int r)//求满足要求的最大值,求右端点
{while (l < r){int mid = l + r + 1 >> 1;if (check(mid)) l = mid;else r = mid - 1;}return l;
}

0x02 实数域上的二分

实数域上的二分, 相对就比较简单, 如果选取上面的模板, 只需要改退出条件为 while(r - l < eps), $eps$ 为定义的最小值, 一般为 $1e-7$, 视题目误差要求而定. 对 $mid$ 的选择和 $l,r$ 的赋值就更为宽松, 因为没有了临界条件的考虑.

const double eps =1e-7;        //精度。
while(r - l > eps){double mid = l + (r - l) / 2;if (check(mid)) r = mid;else	l  = mid;
}

还有一种更为通用的写法, 因为这种循环不超过几百次. 完全可以写一个循环, 直接跑上一千次. 完全在大多数的题目时间限制里.

int cnt = 1000;
while(cnt--){double mid = l + (r - l) / 2;if (check(mid)) r = mid;else	l  = mid;
}

0x03 三分

0x0310 实数域上三分

以凸函数为例子, 凹函数改一下 check 就行.

对于一个单峰函数 (例如: $y=-x^2$), 如果想要找到它的顶点 (当然, 已知在 $x=0$), 可以先定义 $l=-inf,r=inf$, $inf$ 只要确保包含了答案就行.

每次取两个三等分点 $midl$ 和 $midr$, 当函数值 $f(midl)<f(midr)$ 的时候, 就可以判断极值在 $[l,midr]$ 这个区间内, 画个图就能看出来了. 更具体的, 大家可以手玩一下 !

当然, 既然在实数域上了, 当然也是可以直接暴力循环一千次的. 代码就不贴了, 一定不是我懒着写.

想一想, 这份代码好像能通用地处理当区间 $[l,r]$为单调的, 即极值在两端. 主要是因为你不用真的找到两端, 只要找到两端加减 $eps$ 就行. 接下来的整数域就不行, 因为 $eps$ 的概念在整数域不存在, 你就要找到准确的那个数.

//以凸函数为例子, 凹函数改一下 check 中的  小于号 -> 大于号
while (r - l > eps) {ld midl=(l*2+r)/3;ld midr=(l+r*2)/3;//三等分法if (f(midl) < f(midr))l = midl;elser = midr;
}// 这里 check 反过来写了, 注意一下, 这个写法反正我不用, 就贴一下代码, 注意问题注释里写了
while (r - l > eps) {ld mid = l + (r - l) / 2;ld midl = mid - eps;ld midr = mid; //近似分割法, 会被卡精度if (check(midl) > check(midr))r = mid;//不能 r=midr, 当 r-l=2*eps, 会有 l=midl,r=midr 出现elsel = mid;
}

0x0302 整数域上三分

直接贴代码, 思想是一样的, 主要是特殊处理两端. 注意 while 里面条件的变化.

int bin3(int l, int r)
{if (l > r) return -1;int res = max(f(l), f(r));while (l <= r) {int m = (l + r) >> 1, mm = (m + r) >> 1;int fm = f(m), fmm = f(mm);if (fm <= fmm) l = m + 1;else r = mm - 1;res = max(res, max(fm, fmm));}return res;
}

0x0303 三分套三分

主要处理这种问题(如图), 找它的极值点.

对于两个变量的凹 / 凸函数(一个圆锥形), 先固定 $x$ 三分 $y$ , 再三分 $x$. 因为对于其的任意切片, 一定是一个凹 / 凸函数, 且极值点和三维状态一样.

double run(double x) // 固定x，三分y
{....while (r - l > eps){mid = (l + r) / 2;if (f(x, mid - eps) > f(x, mid + eps))l = mid;elser = mid;}return f(x, mid);
}
int main()
{...while (r - l > eps){mid = (l + r) / 2; // 三分xif (run(mid - eps) > run(mid + eps))l = mid;elser = mid;}printf("%.6f\n", run(mid));
}