pdl二分查找算法？

一、pdl二分查找算法？

pdl二分查找充分利用了序列元素的递增性质，采用分治策略搜索目标值（目标值存在于序列中），目标值的左边界和右边界（目标值不存在于序列中），其中左边界指的是最大的小于目标值的元素，右边界指的是最小的大于目标值的元素。

二、Python实现二分查找算法｜代码示例

什么是二分查找算法

二分查找算法，也称为折半查找，是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。它的思想是每次拿数组中间的值和目标值进行比较，不断缩小查找范围。

Python实现二分查找算法

以下是用Python编写的简单的二分查找算法示例：

    
    def binary_search(arr, target):
        left, right = 0, len(arr) - 1
        while left <= right:
            mid = (left + right) // 2
            if arr[mid] == target:
                return mid
            elif arr[mid] < target:
                left = mid + 1
            else:
                right = mid - 1
        return -1
    
    

如何使用二分查找算法

在使用二分查找算法时，需要保证操作的数组是有序的。只有在有序的数组中才能利用二分查找的优势。

注意：二分查找算法主要应用于静态查找表，不适用于频繁变动的数组。

算法复杂度分析

二分查找算法的时间复杂度为O(log n)，其中n是数组的长度。这使得它成为一种高效的查找算法。

总结

通过这篇文章，你不仅了解了二分查找算法的原理和Python实现的代码示例，还掌握了它的适用范围和时间复杂度。希望这对你理解和应用二分查找算法有所帮助。

感谢你阅读本文，希望对你有所帮助！

三、二分查找算法遇到小数怎么办？

如果是下标之和除以2得到的小数，这个直接下取整，也就是去掉那个0.5

四、php异或算法？

/**

* PHP字符串“异或”算法

* param array key

* @param Request $request

* @return mixed|string|void

*/

public function setSecretKey(Request $request){

$keyArr = $request->input('key');

if(!is_array($keyArr) || empty($keyArr))

return;

foreach ($keyArr as $v){

if(empty($v) || (strlen($v) != 32)){

return;

}

}

if(count($keyArr) == 1)

return $keyArr[0];

$arrLength = count($keyArr);

$initKey = "00000000000000000000000000000000";

$initKeyArr = str_split($initKey);

for($i = 0;$i < $arrLength;$i++){

$newKey = '';

for($j = 0;$j < strlen($keyArr[$i]);$j++){

$str = '';

$tmpArr = str_split($keyArr[$i]);

$tmpA = str_pad(base_convert($tmpArr[$j],16,2),4,0,STR_PAD_LEFT);

$tmpB = str_pad(base_convert($initKeyArr[$j],16,2),4,0,STR_PAD_LEFT);

for($k=0;$k<strlen($tmpA);$k++){

$str .=(intval($tmpA[$k]) ^ intval($tmpB[$k]));

}

$tmpOneKey = strtoupper(base_convert($str,2,16));

unset($str);

$newKey .= $tmpOneKey;

}

unset($initKeyArr);

$initKeyArr = str_split($newKey);

}

return join($initKeyArr);

}

五、二分查找算法 时间和大小有关系吗？

二分查找本来就是针对排好序的数据说的，复杂度是O(logn)；

如果是未排序的数据，查找一次，显然最快的只能挨个查一遍，时间复杂度是O(n)；

如果是多次查找，排序的工作量（快排是O(nlogn))被均摊，查找次数越多越划算

六、查找算法哈希查找java

查找算法：哈希查找在Java中的应用

在计算机科学领域，查找算法是一种基本的算法，用于在一组数据中查找特定元素的位置或值。哈希查找是一种高效的查找算法之一，尤其在处理大规模数据时具有明显的优势。本文将重点介绍哈希查找在Java编程语言中的应用。

哈希查找原理

哈希查找是一种通过构建哈希表来实现查找的算法。它的基本原理是将要查找的元素通过一个哈希函数映射到哈希表中的一个位置，然后在该位置上进行查找操作。由于哈希函数的设计以及哈希表的结构，哈希查找具有较快的查找速度。

在Java中，哈希查找通常是通过HashMap类来实现的，它提供了一种键值对的存储结构，通过键来快速查找对应的值。通过合理设计哈希函数和良好的哈希表性能，可以实现高效的查找操作。

Java中的哈希查找实现

在Java中使用哈希查找，首先需要创建一个HashMap对象，并向其中插入键值对数据。以下是一个简单的示例代码：

HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>(); hashMap.put("key1", 1); hashMap.put("key2", 2); hashMap.put("key3", 3);

通过上述代码，我们向HashMap对象中插入了三组键值对数据。接下来，可以通过键来查找对应的值：

Integer value = hashMap.get("key2");
System.out.println("The value is: " + value);

以上代码将输出"2"，表示成功通过键"key2"查找到对应的值。这展示了哈希查找在Java中的简单应用。

优化哈希查找性能

虽然哈希查找具有较快的查找速度，但要实现高效的查找操作，仍需要充分考虑哈希函数的设计和哈希表的性能。以下是一些优化哈希查找性能的建议：

• 设计合适的哈希函数： 哈希函数的设计直接影响到哈希查找的效率，应选择具有良好分布特性的哈希函数。
• 解决哈希冲突： 哈希冲突是指不同元素映射到哈希表中同一位置的情况，可通过链地址法或开放定址法等方式解决。
• 调整哈希表大小： 当哈希表负载因子过高时，会影响查找性能，应考虑动态调整哈希表大小以保持合适的负载因子。

通过以上优化措施，可以提高哈希查找在Java中的性能表现，适用于处理大规模数据查找需求。

结语

哈希查找作为一种高效的查找算法，在Java编程语言中得到了广泛应用。通过设计合适的哈希函数和优化哈希表性能，可以实现快速高效的查找操作。希望本文对您理解哈希查找在Java中的应用有所帮助。

感谢阅读！

七、Java二分查找算法-快速寻找有序数组中的元素

什么是二分查找算法

二分查找算法，也称为折半查找算法，是一种用于在有序数组中查找指定元素的高效算法。该算法通过将目标值与数组的中间元素进行比较，从而将查找范围逐渐缩小，最终找到目标值或确定目标值不存在。

二分查找的原理

1. 首先，确定数组的左边界和右边界。

2. 计算中间元素的索引，将其与目标值进行比较。

3. 如果中间元素等于目标值，则找到了目标元素，返回对应索引。

4. 如果中间元素大于目标值，则将右边界调整为中间元素的索引减1，再次进行查找。

5. 如果中间元素小于目标值，则将左边界调整为中间元素的索引加1，再次进行查找。

6. 重复步骤2-5，直到找到目标元素或左边界大于右边界，表示目标元素不存在。

Java代码实现

下面是一个使用Java语言实现二分查找算法的示例代码：

public class BinarySearch {
    public int binarySearch(int[] arr, int target) {
        int left = 0;
        int right = arr.length - 1;
        while (left <= right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (arr[mid] == target) {
                return mid;
            } else if (arr[mid] > target) {
                right = mid - 1;
            } else {
                left = mid + 1;
            }
        }
        return -1;
    }
}
    

二分查找的时间复杂度

在每次比较后，查找范围都会减少一半，因此二分查找的时间复杂度为O(logN)。其中，N表示数组的长度。

二分查找的优点与局限

优点：

• 二分查找是一种高效的查找算法，适用于有序数组或列表。
• 时间复杂度较低，效率高。

局限：

• 二分查找只适用于静态数组或列表，即没有频繁的插入、删除操作。
• 数组必须是有序的。

总结

二分查找算法是一种快速检索有序数组中元素的高效算法。通过比较目标值与数组中间元素的大小关系，将查找范围逐渐缩小，直至找到目标元素或确定其不存在。该算法具有时间复杂度较低的优点，但需要注意的是，它只适用于静态有序数组。

感谢您阅读本文，希望本文能帮助您更好地理解和应用二分查找算法。

八、gpa十二分算法？

Gpa指的是平均分绩点，有四种计分方式，包括算数平均分、加权平均分等，那么具体该怎么算呢？

1、算术平均分。其实也就是把所有学科成绩加起来再除以总的科目数量。

2、加权平均分。需要把每门课程的分数乘以相应的学分，再相加，得出的分数除以总学分平均数。

3、学分绩点，把每门课的平均绩点乘以相应的学分最后加起来。

4、平均学分绩点是所有科目的学分乘以平均绩点，最后再除以总学分，简单来讲也就是用学分绩点之和除以总学分。

5、也有极个别学校使用的是分段绩点法，按照分数分成不同的层次，比如90-100分，绩点4.0，等级是A；85-89，绩点是3.7，等级是A-。

通常，不同国家，不同地区，不同院校计算gpa的方法都是不一样的，但大体上都以学生所修读的学分以及每门课的成绩作为计分标准。

九、在一个有序数列中查找，二分查找是最优算法吗？

二分查找时间复杂度是O(log2n)，如果一次比较可以做到k等分（也就是排除掉k-1个其他相同长度），时间复杂度为O(logkn)，复杂度的数量级一致，但是，运算量小一些，其实那个b树就是这个思想

十、二分查找法？

二分查找也称折半查找，它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。