Questions tagged «binary-search»

在搜索的阵列使用二进制搜索元素需要，在最坏情况下日志2次 Ñ迭代因为，在每一个步骤中，我们修剪我们的搜索空间的一半。相反，如果我们使用“三元搜索”，则每次迭代都将减少三分之二的搜索空间，因此最坏的情况应该是log 3 N &lt; log 2 N迭代...ññN日志2ñ日志2⁡ñ\log_2 N日志3ñ&lt; 日志2ñ日志3⁡ñ&lt;日志2⁡ñ\log_3 N < \log_2 N 似乎三元搜索更快，那么为什么要使用二元搜索呢？

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我是了解计算机科学算法的新手。我了解二进制搜索的过程，但是我对其效率有些误解。 在元素的大小中，平均需要步骤才能找到特定元素。取双方的底数为2的对数，得出。那么二分查找算法的平均步数不是吗？ n log 2（s ）= n log 2（s ）s=2ns=2ns = 2^nnnnlog2(s)=nlog2⁡(s)=n\log_2(s) = nlog2(s)log2⁡(s)\log_2(s) 维基百科有关二进制搜索算法的文章说，平均性能为。为什么会这样呢？为什么这个数字不是？log 2（n ）O(logn)O(log⁡n)O(\log n)log2(n)log2⁡(n)\log_2(n)

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我刚刚读过该算法是否仍可以视为二进制搜索算法？并回顾了几年前，我写了一个索引器/搜索日志文件，以按日期/时间窗口在大型纯文本文件中查找日志条目。 在这样做的同时，我决定尝试插值搜索（我不知道那是什么，我自己偶然发现了这个想法）。然后出于某种原因，我继续采用交替插值步骤与二进制拆分步骤的想法：在步骤0上，我将进行插值以确定测试点，然后在步骤1上，我将采用精确的中点等。 然后，我使用纯插值搜索，纯二进制搜索和组合尝试对系统进行了基准测试。在找到一组随机选择的时间之前，在时间和所需测试数量上，交替方法无疑是赢家。 受链接问题的启发，我只是快速搜索了“交替插值搜索和二进制搜索”，却一无所获。我还尝试了“对冲插值搜索”，如对某个答案的评论所建议的那样。 我偶然发现了一个已知的东西吗？对于某些类型的数据，它有更快的速度吗？日志文件通常在时间上很大（例如1-2 GB的文本，可能要搜索1000万行），并且日期/时间在其中的分布非常复杂，包括大量的活动，一般的高峰时间和安静时间。我的基准测试是从均匀分布的目标时间中采样得出的。

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在执行第二个代码kata（要求您执行五次二进制搜索算法，每次使用不同的方法）时，我提出了一个略有不同的解决方案，其工作方式如下： 如果我有一个长度为100的排序数组，并且看到它的起始字段包含数字200而其终止字段包含数字400，那么作为数学研究人员，我可能会在搜索字段35周围开始搜索编号270，而不是普通二进制搜索算法中的字段50。 然后，如果数组的字段35上的数字是270，则35是我正在搜索的索引。 如果不是这种情况，我可以比较得到的数字（例如280），并重复执行数组下部的操作（所以我有35个字段，起始字段包含200，结束字段包含280），如果我找到的数字大于我要搜索的数字，或者大于数组的上部（例如，我有260个：现在我有65个索引，第一个包含260，最后一个包含400。定向，我会转向如果我得到的数字小于我要搜索的数字，则此子数组的索引4，即整个数组的索引39）。 问题是：可以将此算法视为二进制搜索算法吗？如果没有，它有自己的名字吗？

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