二分查找详解

很多书上都会讲到二分查找（数据结构与算法教材、《编程之美》、《编程珠玑》），这也是一个经典的面试题。尽管它很常见，大家也很熟悉，但是却不一定能够完美地写出来。今天自己整理了一下，把三种二分查找算法（找最后一次出现的某值v，找第一次出现的某值v和普通的二分查找）进行了梳理。

问题描述：有一个按非降序排列的有序数组a[0...n-1]和一个数v

1. 求数组a中最后一次出现的数v的下标

设l为左边界，h为右边界，mid = (l+h)/2，那么，根据mid的取值，分三种情况:

(1) a[mid] < v，说明v如果在数组中，应该出现在mid右侧，则调整左边界，l = mid + 1

(2) a[mid] > v，说明v如果在数组中，应该出现在mid左侧，则调整右边界，h = mid - 1

(3) a[mid] == v，中间值等于v，而要求的是最后一次出现的v。最后出现的v值一定在mid的右边或者就是mid位置的这个值，所以我们应该调整左边界，l = mid。

以上三步是循环体中的关键步骤，但容易出错的地方不在这三步中，而在于循环结束的条件。

为了更清楚地说明问题，下面讨论一下当循环体内l和h之间（包含l和h）最后只剩3个和2个元素时的情况，初始元素个数超过3个的最后都会转化为这两种情况之一。

只剩3个元素时，可能出现2中情况，一种是其中里面含有v，另一种是不含v。假设v = 2，那么含有v的可能出现以下几种情况:

(1) 若v只出现一次，可能出现的最终状态将如下图所示：

初始状态：

最终状态

，l = h

初始状态：

最终状态

这种情况需要特别注意，因为此时l = mid, h = l + 1, 如果继续循环，l和h的值将不会改变

初始状态：

最终状态

，l = h

(2)若v出现两次，可能出现的最终状态如下：

初始状态：

最终状态

， h = l + 1

初始状态：

最终状态

，h = l + 1，这种情况也很特殊，因为此时l和h位置的值都是v

(3)若v出现三次，可能出现的最终状态如下：

初始状态：

最终状态

，h = l + 1，此时l和h位置的值也都是v

如果数组中不含v，那么可能会出现以下两种情况：

(1) 中间元素小于v

初始状态：

最终状态

， l = h

(2) 中间元素大于v

初始状态：

最终状态

, l = h

若数组中只剩两个元素，那么这两个元素中可能含v，也可能不含v。如果含有v，有两种情况：

(1) a[l] = v

初始状态：

最终状态

， h = l + 1

(2) a[l] != v

初始状态：

最终状态

， l = h

如果两个元素中不含v，也有两种情况：

(1) a[l] < v

初始状态：

最终状态

， l = h

(2) a[l] > v

初始状态：

最终状态

h = l - 1

从上面的分析可以得出结论，循环结束的条件应该是 l + 1 < h，结束以后，需要检查l + 1位置的值是否和v相等，相等，则l + 1是所求的位置，否则，检查l位置的值是否和v相等，若相等，则l是所求的位置，否则，说明原数组中不存在v，返回-1

代码如下：

/*在一个数组里面查找最后一次出现的值v*/
int binarySearchLast(int *a, int l, int h, int v)
{
if(!a || l > h)
return -1;
int mid;
while (l+1 < h)
{
mid = (l+h)/2;
if(a[mid] < v)
l = mid + 1;
else if(a[mid] == v)
l = mid;
else
h = mid - 1;
}
if(a[l+1] == v)
return l+1;
else if(a[l] == v)
return l;
else return -1;
}

2. 求数组a中第一次出现的v的位置，若a中不存在v，则返回-1

分析同上，代码如下：

/*在一个数组里面查找第一次出现的值v*/
int binarySearchFirst(int *a, int l, int h, int v)
{
if(!a || l > h)
return -1;
int mid;
while (l < h)
{
mid = (l+h)/2;
if (a[mid] < v)
l = mid + 1;
else if(a[mid] == v)
h = mid;
else h = mid - 1;
}
if(a[l] == v)
return l;
return -1;
}

3. 求数组a中v出现的位置，若a中不存在v，则返回-1。

标准二分查找算法，不罗嗦，上代码。

int binarySearch(int *a, int l, int h, int v)
{
if (!a || l > h)
return -1;
int mid;
while(l < h)
{
mid = (l+h)/2;
if(a[mid] == v)
return mid;
else if(a[mid] < v)
l = mid + 1;
else h = mid - 1;
}
if(a[l] == v)
return l;
return -1;
}

另外，有两个相似的算法，也在这里贴出来（其实就是《编程之美》3.11中的题目）。

1. 给定一个非降序排列的有序数组arr，求一个最小的i使得arr[i]大于v，若找不到则返回-1

int findSmallestBiggerNumber(int *a, int l, int h, int v)
{
if(!a || l > h)
return -1;
int mid;
while (l < h)
{
mid = (h - l)/2 + l;
if(a[mid] <= v)
l = mid + 1;
else
h = mid;
}
if(a[l] > v)
return l;
return -1;
}

2. 给定一个非降序数组arr, 求一个最大的i使得arr[i]小于v，若找不到则返回-1

int findLargetSmallerNumber(int *a, int l, int h, int v)
{
if(!a || l > h)
return -1;
if(l == h)
{
if(a[l] < v)
return l;
else
return -1;
}
int mid;
while (l + 1 < h)
{
mid = l + (h-l)/2;
if(a[mid] >= v)
h = mid - 1;
else
l = mid;
}
if(a[l+1] < v)
return l+1;
if(a[l] < v)
return l;
return -1;
}