二分查找java代码
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二分查找java代码相关知识
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算法之二分查找二分查找只要把查找边界的定义明确,再定义好查找结束的条件。就可以很简单地理解了。 Java代码: public class BinarySearch { /** * 查找 * @param sortedArray 已排序好的数组 * @param key 需要查找的key * @return key 所在的位置 */ public static <T extends Comparable<T>> int search(T[] sortedArray, T key) { // 在[lo..hi]范围查找 int lo = 0, hi = sortedArray.length - 1; while (lo <= hi) { int mid = lo + (hi - lo
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python二分查找法一、概述1、条件不是所有数据类型都可以应用二分查找法,他需要满足以下的条件:是一个有序序列(索引数组),且是已经排好序的序列.2、查找原理在一个有序序列中查找一个指定的数,如果首先和这个序列的中间数相比如果相等就找到返回,如果比这个中间数小,即在序列左边找,如果比中间数大就从右边查找,直到找到或未找到返回.二、python代码实现知道了条件和原理后,其他任何一门语言都可实现,以下是python代码的简单实现.参考代码import mathL = [1,56,58,60,66,70,7,98,100,111,49999,99999]count = 0 #定义统计查找次数#查找是否在列表中def bin_search(arg,num): global count begin = 0 end = len(arg) -1 #最后一个索引
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python二分查找法原文链接:http://blog.51cto.com/dyc2005/2051124一、概述1、条件不是所有数据类型都可以应用二分查找法,他需要满足以下的条件:是一个有序序列(索引数组),且是已经排好序的序列.2、查找原理在一个有序序列中查找一个指定的数,如果首先和这个序列的中间数相比如果相等就找到返回,如果比这个中间数小,即在序列左边找,如果比中间数大就从右边查找,直到找到或未找到返回.二、python代码实现知道了条件和原理后,其他任何一门语言都可实现,以下是python代码的简单实现.参考代码import math L = [1,56,58,60,66,70,7,98,100,111,49999,99999] count = 0 #定义统计查找次数#查找是否在列表中def bin_search(arg,num): global 
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二分查找二分查找有着查找速度快,平均性能好等优点,但必须要求待查表为有序表,且插入删除困难看看JDK二分查找源码中的实现private static int binarySearch0(int[] a, int fromIndex, int toIndex,int key) { int low = fromIndex; int high = toIndex - 1;  
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- 1. 在线查找示例代码 Android Studio 提供了 Browse Samples 功能,我们可以在 Browse Samples 中选择、预览和导入一个或多个示例应用作为项目。其中每个示例都提供了 GitHub URL,我们还可以通过 GitHub 浏览源代码。通过 Browse Samples 查找和导入示例代码,请按如下步骤操作:依次选择 File > New > Import Sample:通过搜索框或滚动条浏览示例;当找到所需的示例时,突出显示该示例并查看预览:Tips:左列中突出显示了示例,右列中是该示例的预览如果要将其作为项目导入,请依次点击 Next 和 Finish:Browse Samples 提供了很多 Google 优质的示例项目,我们可以按需查找,导入后学习或者当作项目的基础版本。上图中我选择的 PictureInPicture 项目运行效果如下:6
- 1. 代码检查主要功能 PyCharm 的代码检查功能也是相较于其它Python IDE 表现更为突出的功能,主要功能如下:PyCharm 具有强大、快速和灵活的静态代码分析功能, IDE可以查找和突出显示各种问题,查找死代码,查找可能的错误,拼写问题,并改进整个代码结构。检查不仅检测编译错误,还检测不同的代码效率低下。每当有一些无法访问的代码、未使用的代码、非本地化的字符串、未解析的方法、内存泄漏时,都会很快找到它。PyCharm的代码分析可灵活配置。您可以启用/禁用每个代码检查并更改其严重性、使用自定义检查集创建配置文件、在不同的范围内以不同的方式应用检查、禁止特定代码片段中的检查等。每次检查都有一个严重级别 -问题会影响代码的程度。在编辑器中以不同的方式突出显示严重性,以便快速区分关键问题和不太重要的事情。
- 2.2 查看源代码 当我们在查看源代码的时候,如果项目层级比较深,目录结构比较复杂,每次想查看一个文件,都要点很久,体验会很差。这时候快捷键 t 就可以派上用场,堪称查看源代码的神器。如下示例,当我在查看开源项目的源码时,目录结构是这样的:当你按下快捷键 t 之后,目录结构就会变成这样:现在项目以列表的形式展现在我们面前,而且进入了文件查找模式。什么叫文件查找模式?可能一眼看上去有点懵。比如,我想查找这个项目里面跟 button 有关的文件,那我们不妨输入 “button” 试试,如下图:看到没,在这个地方输入 “button” 之后,下面的文件列表列出来的都是跟 button 有关的文件,这样就能快速定位到我们想要查看的文件。
- 4.1 使用二分法的插入排序 二分法查找是一种非常高效的搜索方法,主要原理是每次搜索可以抛弃一半的值来缩小范围。其时间复杂度是O(log2n),一般用于对普通搜索方法的优化。使用二分法时一定要保证数组是排序的,例如下面的数组:5 8 10 12 17 20 25 26假设想查找 10 的位置,首先给个头尾指针:first 和 end,分别指向 0 和 7 的位置。取中间数 mid = (0 + 7) / 2 = 3 ,而 nums[3] = 12 > 10,可知 10 的位置肯定在 first 和 mid 指针之间。此时我们将 end = mid,然后继续使用前面那样的方式在左边数组中查找,直到最后 first >= end 为止。在 Python 中有一个二分查找模块:bisect,该模块中的方法都是基于二分查找法,可以使用 bisect_right() 方法来辅助我们快速实现插入元素的定位。首先在 Python 的交互式模式下测试下该方法:>>> from bisect import bisect_right>>> x = [2, 3, 4, 7, 9, 12] >>> bisect_right(x, 5) 3>>> bisect_right(x, 1) 0>>> bisect_right(x, 13) 6>>> bisect_right(x, 7) 4可以看到,bisect_right() 方法快速返回了待插入元素在有序列表中的位置。注意:在 bisect.py 模块中,bisect_right() 方法又给了一个别名,就是 bisect:# 源码位置:lib/bisect.py# ...# Create aliasesbisect = bisect_right于是我们给出基于二分法的插入排序算法:from bisect import bisectdef insert_sort2(nums): """ 插入排序: 使用二分法实现元素快速插入 """ if not nums: return False for i in range(1, len(nums)): k = bisect(nums[:i], nums[i]) nums[k], nums[k + 1: i + 1] = nums[i], nums[k:i] return True 可以看到,使用了二分模块之后,插入排序算法的代码变得非常简洁,而且也相比原来的代码高效了不少。大家可以把排序的规模弄到万级别上进行测试和对比,就能够看到代码的区别。
- Android Studio 检查改进代码 前一小节我们介绍了如何查找优质的 Android 代码示例,本小结我们学习如何通过 lint 来检查我们的代码,如何发现代码中存在的问题,保证应用能高效稳定的运行。
- 1. 查找 使用查找功能我们需要进入普通模式,普通模式如何进入前面的小节已经讲了,这里不再过多赘述。下面我们来看下针对不同的如何执行查找操作:Tips:通模式下按下 : ,这时你会看到窗口的左下角出现了一个 : ,这时我们就可以输入我们要查找的内容了。开启高亮查找:在左下角的 : 后面输入 set hls,即可高亮显示查找内容。开启预览查找:在左下角的 : 后面输入 set incsearch,这时 Vim 会根据输入内容提前预览匹配内容,并且实时更新正向扫描:在左下角的 : 后面输入/搜索内容,开始从上向下搜索。反向扫描:在左下角的 : 后面输入?搜索内容,开始从下向上搜索。大小写敏感查找:在左下角的 : 后面输入/搜索内容\c,查找的结果会大小写不敏感。大小写不敏感查找:在左下角的 : 后面输入/搜索内容\C,查找的结果会大小写敏感。查找小实战随便打开一个文件查找 name/Name:
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