c++ 三元搜索 - 迭代与递归(Ternary Search)

        计算机系统使用不同的方法来查找特定数据。有多种搜索算法,每种算法更适合特定情况。例如,二分搜索将信息分为两部分,而三元搜索则执行相同的操作,但分为三个相等的部分。值得注意的是,三元搜索仅对排序数据有效。在本文中,我们将揭开三元搜索的秘密——它是如何工作的,为什么它在某些情况下更快。无论您是编码专家还是刚刚起步,都准备好快速进入三元搜索的世界!
什么是三元搜索?
        三元搜索是一种搜索算法,用于查找排序数组中目标值的位置。它的工作原理是将数组分为三部分,而不是像二分搜索那样分为两部分。基本思想是通过将目标值与将数组分为三个相等部分的两个点上的元素进行比较来缩小搜索空间。
        mid1 = l + (rl)/3 
        mid2 = r – (rl)/3 
三元搜索的工作原理:
        这个概念涉及将数组分成三个相等的段,并确定关键元素(正在寻找的元素)位于哪个段。它的工作原理与二分搜索类似,不同之处在于通过将数组分为三部分而不是两部分来降低时间复杂度。

以下是三元搜索工作的分步说明:
1、初始化:
        从排序数组开始。
        设置两个指针left和right,最初指向数组的第一个和最后一个元素。
2、划分数组:
        计算两个中点mid1和mid2,将当前搜索空间分为三个大致相等的部分:
                mid1 = 左 + (右 – 左) / 3
                mid2 = 右 – (右 – 左) / 3
        该数组现在有效地分为[left, mid1]、(mid1, mid2 ) 和[mid2, right]。
3、与目标比较: .
        如果target等于mid1或mid2处的元素,则查找成功,并返回索引
        如果目标小于mid1处的元素,则将右指针更新为mid1 – 1。
        如果目标大于mid2处的元素,则将左指针更新为mid2 + 1。
        如果目标位于mid1和mid2的元素之间,则将左指针更新为mid1 + 1,将右指针更新为mid2 – 1。
4、重复或结论:
        使用缩小的搜索空间重复该过程,直到找到目标或搜索空间变空。
        如果搜索空间为空并且未找到目标,则返回一个值,指示目标不存在于数组中。
插图: 

三元搜索的递归实现:

// C++ program to illustrate
// recursive approach to ternary search
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
 
// Function to perform Ternary Search
int ternarySearch(int l, int r, int key, int ar[])
{
    if (r >= l) {
 
        // Find the mid1 and mid2
        int mid1 = l + (r - l) / 3;
        int mid2 = r - (r - l) / 3;
 
        // Check if key is present at any mid
        if (ar[mid1] == key) {
            return mid1;
        }
        if (ar[mid2] == key) {
            return mid2;
        }
 
        // Since key is not present at mid,
        // check in which region it is present
        // then repeat the Search operation
        // in that region
        if (key < ar[mid1]) {
 
            // The key lies in between l and mid1
            return ternarySearch(l, mid1 - 1, key, ar);
        }
        else if (key > ar[mid2]) {
 
            // The key lies in between mid2 and r
            return ternarySearch(mid2 + 1, r, key, ar);
        }
        else {
 
            // The key lies in between mid1 and mid2
            return ternarySearch(mid1 + 1, mid2 - 1, key, ar);
        }
    }
 
    // Key not found
    return -1;
}
 
// Driver code
int main()
{
    int l, r, p, key;
 
    // Get the array
    // Sort the array if not sorted
    int ar[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 };
 
    // Starting index
    l = 0;
 
    // end element index
    r = 9;
 
    // Checking for 5
 
    // Key to be searched in the array
    key = 5;
 
    // Search the key using ternarySearch
    p = ternarySearch(l, r, key, ar);
 
    // Print the result
    cout << "Index of " << key
         << " is " << p << endl;
 
    // Checking for 50
 
    // Key to be searched in the array
    key = 50;
 
    // Search the key using ternarySearch
    p = ternarySearch(l, r, key, ar);
 
    // Print the result
    cout << "Index of " << key
         << " is " << p << endl;
}
 
// This code is contributed
// by Akanksha_Rai

输出
5 的指数为 4 
50 的指数为 -1

时间复杂度: O(2 * log 3 n)
辅助空间: O(log 3 n)

三元搜索的迭代方法: 

// C++ program to illustrate
// iterative approach to ternary search
 
#include <iostream>
using namespace std;
 
// Function to perform Ternary Search
int ternarySearch(int l, int r, int key, int ar[])
 
{
    while (r >= l) {
 
        // Find the mid1 and mid2
        int mid1 = l + (r - l) / 3;
        int mid2 = r - (r - l) / 3;
 
        // Check if key is present at any mid
        if (ar[mid1] == key) {
            return mid1;
        }
        if (ar[mid2] == key) {
            return mid2;
        }
 
        // Since key is not present at mid,
        // check in which region it is present
        // then repeat the Search operation
        // in that region
 
        if (key < ar[mid1]) {
 
            // The key lies in between l and mid1
            r = mid1 - 1;
        }
        else if (key > ar[mid2]) {
 
            // The key lies in between mid2 and r
            l = mid2 + 1;
        }
        else {
 
            // The key lies in between mid1 and mid2
            l = mid1 + 1;
            r = mid2 - 1;
        }
    }
 
    // Key not found
    return -1;
}
 
// Driver code
int main()
{
    int l, r, p, key;
 
    // Get the array
    // Sort the array if not sorted
    int ar[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 };
 
    // Starting index
    l = 0;
 
    // end element index
    r = 9;
 
    // Checking for 5
 
    // Key to be searched in the array
    key = 5;
 
    // Search the key using ternarySearch
    p = ternarySearch(l, r, key, ar);
 
    // Print the result
    cout << "Index of "<<key<<" is " << p << endl;
 
    // Checking for 50
 
    // Key to be searched in the array
    key = 50;
 
    // Search the key using ternarySearch
    p = ternarySearch(l, r, key, ar);
 
    // Print the result
    cout << "Index of "<<key<<" is " << p;

输出
5 的指数为 4 
50 的指数为 -1

时间复杂度: O(2 * log 3 n),其中 n 是数组的大小。
辅助空间: O(1)

三元搜索的复杂度分析:
时间复杂度:
        最坏情况:O(log 3 N)
        平均情况: θ(log 3 N)
        最好的情况:Ω(1)
        辅助空间: O(1)

二元搜索与三元搜索:
        二分查找的时间复杂度低于三目查找,因为三目查找的比较次数比二分查找多得多。二分搜索用于查找单调函数的最大值/最小值,而三元搜索用于查找单峰函数的最大值/最小值。
        注意:我们也可以对单调函数使用三元搜索,但时间复杂度会比二分搜索稍高。
优点:
        三元搜索可以找到单峰函数的最大值/最小值,而二元搜索不适用。
        三元搜索的时间复杂度为O(2 * log 3 n),比线性搜索更高效,与二分搜索相当。
        非常适合优化问题。
缺点:
        三元搜索仅适用于有序列表或数组,不能用于无序或非线性数据集。
        与二元搜索相比,三元搜索需要更多时间来查找单调函数的最大值/最小值。

何时使用三元搜索:
        当您有一个大型有序数组或列表并且需要查找特定值的位置时。
        当您需要找到函数的最大值或最小值时。
        当您需要在双调序列中找到双调点时。
        当您必须计算二次表达式时
概括:
        三元搜索是一种分治算法,用于查找给定数组或列表中特定值的位置。
        它的工作原理是将数组分为三部分,并对适当的部分递归地执行搜索操作,直到找到所需的元素。 
        该算法的时间复杂度为 O(2 * log 3 n),比线性搜索更有效,但比二分搜索等其他搜索算法不太常用。 
        需要注意的是,要使三元搜索正常工作,要搜索的数组必须进行排序。 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/481043.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据分析案例-国际象棋顶级棋手数据可视化分析(文末送书)

&#x1f935;‍♂️ 个人主页&#xff1a;艾派森的个人主页 ✍&#x1f3fb;作者简介&#xff1a;Python学习者 &#x1f40b; 希望大家多多支持&#xff0c;我们一起进步&#xff01;&#x1f604; 如果文章对你有帮助的话&#xff0c; 欢迎评论 &#x1f4ac;点赞&#x1f4…

Spring异步注解@Async线程池配置

系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言前言 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站,这篇文章男女通用,看懂了就去分享给你的码吧。 从Spring3开始提供了@Async注解,该注解可以被标注在方法上,以便异步地调…

mysql字段多个值,mybatis/mybatis-plus匹配查询

mysql中有一个字段是字符串类型的&#xff0c;category字段值有多个用逗号分割的&#xff0c;例如&#xff1a;娱乐,时尚美妆,美食 。现在想实现这么一个功能&#xff0c; 前端传参 字符串&#xff0c;美食,娱乐。现在想在mybatis的xml中实现&#xff0c;查询&#xff0c;能查到…

Linux基础语法练习题,配有答案,题目内容如下:一、创建文件相关练习题二、文件管理相关练习题三、vim编辑器的练习四、用户管理相关操作

题目内容如下&#xff1a; 一、创建文件相关练习题 二、文件管理相关练习题 三、vim编辑器的练习 四、用户管理相关操作 一、创建文件相关练习题 1.进入根目录&#xff0c;列出当前目录的详细信息 2、在根目录下创建export目录 3.进入export目录&#xff0c;创建data目录 …

基于python+vue反诈科普平台的设计与实现flask-django-php-nodejs

课题主要采用Uni-weixin、django架构技术&#xff0c;前端以小程序页面呈现给用户&#xff0c;结合后台python语言使页面更加完善&#xff0c;后台使用MySQL数据库进行数据存储。微信小程序主要包括用户信息、反诈科普、一键举报、经历上传、交流论坛、科普测试、试题等功能&am…

嵌入式DSP教学实验箱操作教程:2-20 数模转换实验(模拟SPI总线输出电压值)

一、实验目的 掌握GPIO模拟SPI总线的使用&#xff0c;了解AD5724的芯片特性和使用&#xff0c;并实现基于AD5724输出电压值。 二、实验原理 StarterWare StarterWare是一个免费的软件开发包&#xff0c;它包含了示例应用程序。StarterWare提供了一套完整的GPIO寄存器配置接…

详细分析Python中的enumerate()函数(附多个Demo)

目录 前言1. 基本知识2. Demo 前言 对于Python的基本函数&#xff0c;从实战中获取确切知识 1. 基本知识 enumerate() 接受一个可迭代对象作为输入&#xff0c;并返回一个枚举对象这个枚举对象包含了原始可迭代对象中的每个元素以及对应的索引它允许在循环中同时获取索引和值…

linux系统------------MySQL 存储引擎

目录 一、存储引擎概念介绍 二、常用的存储引擎 2.1MyISAM 2.1.1MYlSAM的特点 2.1.2MyISAM 表支持 3 种不同的存储格式⭐&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;静态(固定长度)表 &#xff08;2&#xff09;动态表 &#xff08;3&#xff09;压缩表 2.1.3MyISAM适…

Golang基础知识(笔记迁移)

golang 变量作用域 局部作用域&#xff1a;代码块、函数内的全局作用域&#xff1a;顶层作用域&#xff0c;代码块外的就是全局&#xff0c;如果变量名大写&#xff0c;则改变量整个程序都可以使用。 类型断言 golang的类型断言在变量后加上.(type)&#xff0c;如果类型断言…

Java面试必问题16:HashMap和HashTable区别 ConcurrentHashMap和HashMap的区别

HashMap和HashTable区别 ConcurrentHashMap和HashMap是Java中常用的两种Map实现&#xff0c;它们之间有以下几个区别&#xff1a; 线程安全性&#xff1a;ConcurrentHashMap是线程安全的&#xff0c;多个线程可以同时对其进行读写操作而不需要额外的同步措施&#xff1b;而Has…

ARM32day4

VID_20240319_210515 1.思维导图 2.实现三个LED灯亮灭 .text .global _start _start: 使能GPIO外设时钟 LDR R0,0x50000A28 LDR R1,[R0]使能GPIOE ORR R1,R1,#(0X1<<4)使能GPIOF ORR R1,R1,#(0X1<<5) STR R1,[R0]设置引脚状态 LDR R0,0X50006000 LDR R1,[R0…

Linux-生产者与消费者模型

文章目录 一、什么是生产者与消费者模型&#xff1f;二、示例模型示例模型介绍交易场所&#xff08;blockQueue&#xff09;消费者与生产者运行结果 总结 一、什么是生产者与消费者模型&#xff1f; 参照日常生活中&#xff0c;购买商品的人群可以被称之为消费者&#xff0c;生…

如果搭建axb回拨

AXB回拨技术是一种先进的电话通讯技术&#xff0c;它通过在A&#xff08;主叫方&#xff09;与B&#xff08;被叫方&#xff09;之间引入一个中间号码X&#xff0c;实现了双方的通话连接。这种技术可以有效避免直接拨打被叫方的电话号码&#xff0c;从而保护了用户的隐私。 具体…

《优化接口设计的思路》系列:第九篇—用好缓存,让你的接口速度飞起来

一、前言 大家好&#xff01;我是sum墨&#xff0c;一个一线的底层码农&#xff0c;平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文&#xff0c;限于本人水平&#xff0c;如果文章和代码有表述不当之处&#xff0c;还请不吝赐教。 作为一名从业已达六年的老码农&#xff0c…

学习笔记Day14:Linux下软件安装

软件安装 Anaconda 所有语言的包(package)、依赖(dependency)和环境(environment)管理器&#xff0c;类似应用商店 Conda < Miniconda < Anaconda&#xff08;有交互界面&#xff09; Linux下Miniconda即可 安装Miniconda 搜索北外/清华miniconda镜像网站&#xff…

使用专属浏览器在国内直连GPT教程

Wildcard官方推特发文说他们最近推出了一款专门为访问OpenAI设计的浏览器。 根据官方消息&#xff0c;这是一款专门为访问OpenAI优选网络设计的浏览器&#xff0c;它通过为用户提供专用的家庭网络出口&#xff0c;确保了快速、稳定的连接。 用这个浏览器的最大好处就是直接用浏…

【前端寻宝之路】学习和总结HTML的标签属性

&#x1f308;个人主页: Aileen_0v0 &#x1f525;热门专栏: 华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法|MySQL| ​&#x1f4ab;个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~” #mermaid-svg-tgsZb9zTBxJHHYhD {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;f…

蓝桥杯 2022 省B 李白打酒加强版

这题用递归暴力的方法如下&#xff1a; #include<iostream> #include<bits/stdc.h> using namespace std; int num; int N,M; void dfs(int now,int n,int m) {if(now<0 || n>N ||m>M)return ;if(nN && mM){if(now1)num1;return;}dfs(now-1,n,m1…

(一)、Doris安装使用(基于Doris 2.0.6)

第 1 章Doris简介 1.1、 Doris 概述 ​ Apache Doris由百度大数据部研发&#xff08;之前叫百度 Palo&#xff0c;2018年贡献到 Apache 社区后&#xff0c;更名为 Doris&#xff09;&#xff0c;在百度内部&#xff0c;有超过200个产品线在使用&#xff0c;部署机器超过1000台…

【力扣白嫖日记】613.直线上的最近距离

前言 练习sql语句&#xff0c;所有题目来自于力扣&#xff08;https://leetcode.cn/problemset/database/&#xff09;的免费数据库练习题。 今日题目&#xff1a; 613.直线上的最近距离 表&#xff1a;Point 列名类型xint 在SQL中&#xff0c;x是该表的主键列。该表的每一…
最新文章