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二分查找思路总结

  1. 明确目标与单调性特点:

    • 核心目标:寻找满足某种条件的答案(如最小/最大值)。
    • 单调性要求:需要证明你的判断函数具有单调性——即如果某个答案 T 可行,那么大于 T 的答案通常也是可行的;反之,如果 T 不可行,那么小于 T 的答案也一定不可行。
    • 笔记要点:问题必须具有“阈值”性质,才能通过不断试探、缩小范围来逼近最优解。
  2. 设计边界(取值区间):

    • 下界的设计
      根据问题的最苛刻条件得出最低可能值。例如在任务分配问题中,每个任务必须独立完成,所以最小时间至少是所有任务里最大单个任务的时间
    • 上界的设计
      提供一个肯定可行的最坏情况。例如所有任务只能由一个人完成时,所需时间为任务总时间
    • 笔记要点:边界的选择应基于问题的极限情况,确保区间内存在答案且边界足够紧凑。
  3. 构建可行性(判断)函数:

    • 目的:给定一个候选答案 T,判断是否存在一种方案使问题条件(比如任务分配)满足。
    • 思考方法:模拟或验证该方案是否满足所有限制条件。
    • 笔记要点:可行性函数通常是问题求解的核心,它依据单调性确保二分过程中答案变化呈现明确趋势。
  4. 二分搜索框架:

    • 基本流程
      • 设定初始左右边界(low, high);
      • 求候选值 mid = (low + high) / 2;
      • 如果 mid 对应的方案可行,那么尝试缩小上界(high = mid);
      • 如果 mid 不可行,则需要增大下界(low = mid + 1);
      • 重复直到 low 与 high 收敛,此时 low 就是最优答案。
    • 笔记要点:整个过程利用了单调性特点,通过不断收缩答案区间,最终确定最小(或最大)的可行解。
      代码:
#include <iostream>
using namespace std;// 二分查找函数
int binarySearch(int arr[], int size, int target) {int left = 0, right = size - 1;while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2; // 避免溢出if (arr[mid] == target) return mid;  // 找到目标,返回索引else if (arr[mid] < target)left = mid + 1; // 目标在右侧elseright = mid - 1; // 目标在左侧}return -1; // 未找到
}int main() {int arr[] = {1, 3, 5, 7, 9, 11, 13}; // 已排序数组int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 7;int index = binarySearch(arr, size, target);if (index != -1)cout << "目标 " << target << " 在索引 " << index << endl;elsecout << "目标不存在" << endl;return 0;
}
  1. 注意细节与边界条件:
    • 确定是否有特殊情况(例如输入为空或极值情况)需要单独处理。
    • 在计算 mid 时注意防止溢出(如使用 mid = low + (high - low) / 2)。

适用场景

  • 调度与分配问题:如任务分配、负载均衡、工程项目调度等,常要求在有限资源(人力、时间、机器)下最优化任务完成时间。
  • 切分与分割问题:例如“切割木板”、“切分数组”问题,寻找一个阈值使得某些条件满足。
  • 优化型问题:例如求最优答案、最大化最小值或最小化最大值,通常具有答案服从单调性的特性。
  • 其他问题:任何可以将答案确定为一个数值(或区间),并能构造“判断函数”来验证当前答案是否满足条件的问题。

小结

二分查找思想的精髓在于将问题看作一个连续的(或者可以离散逼近的)答案区间,通过设计合理的上下界,再利用具有单调性的可行性判断函数来二分逼近最终答案。这种 方法能够大幅优化问题求解时间,适用于大量具有“阈值”决策特征的问题。

http://www.dtcms.com/wzjs/600212.html

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