JavaScriptの二分探索プログラム
4つの引数を取るbinarySearch()などの関数を作成します-
- ソートされた数値/文字列リテラル配列
- 配列の開始インデックス(0)
- 配列の終了インデックス(長さ-1)
- 検索する番号
数値が配列に存在する場合は、数値のインデックスを返す必要があります。存在しない場合は、-1を返す必要があります。これが完全なコードです-
例
const arr = [2,4,6,6,8,8,9,10,13,15,17,21,24,26,28,36,58,78,90]; //binary search function //returns the element index if found otherwise -1 const binarySearch = (arr, start, end, num) => { const mid = start + Math.floor((end - start)/2); if(start <= end){ if(arr[mid] === num){ return mid; } if(num < arr[mid]){ return binarySearch(arr, start, mid-1, num); } if(num > arr[mid]){ return binarySearch(arr, mid+1, end, num); } } return -1; }; console.log(binarySearch(arr, 0, arr.length-1, 13)); console.log(binarySearch(arr, 0, arr.length-1, 11));
出力
コンソールでのこのコードの出力は-
になります8 -1
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C#での二分探索
バイナリ検索はソートされた配列で機能します。値は配列の中央の要素と比較されます。同等性が見つからない場合は、値が存在しない半分の部分が削除されます。同様に、残りの半分の部分が検索されます。 これが配列のmid要素です。 62を見つける必要があるとしましょう。そうすると、左側の部分が削除され、右側の部分が検索されます- これらは二分探索の複雑さです- 最悪の場合のパフォーマンス O(log n) ベストケースのパフォーマンス O(1) 平均パフォーマンス O(log n) 最悪の場合のスペースの複雑さ O(1) 例 二分
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バイナリ挿入ソート用のPythonプログラム
この記事では、以下に示す問題ステートメントの解決策について学習します。 問題の説明 −配列が与えられたので、バイナリ挿入ソートの概念を使用して配列をソートする必要があります。 ここでは、名前が示すように、挿入ソートアルゴリズムとともにバイナリ検索の概念を使用します。 次に、以下の実装のソリューションを見てみましょう- 例 # sort def insertion_sort(arr): for i in range(1, len(arr)): temp = arr[i] pos =