如何用C语言实现二分查找算法

发布时间：2024-10-23 12:00:46

CODE标签：如何用C语言实现二分查找算法 51 等级：中级类型：C语言代码相关作者：集智官方

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二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它通过将待查找的区间一分为二，然后根据中间元素与目标值的比较结果决定下一步搜索的方向，从而逐步缩小查找范围，直到找到目标值或确定目标值不存在。递归实现方法： 1.定义一个函数，接收数组、目标值和当前索引作为参数。 2.如果当前索引等于数组长度减1，说明已经找到目标值，返回当前索引。 3.否则，计算中间索引，并调用自身函数处理左半部分和右半部分。 4.根据中间索引和目标值的关系，选择继续在左半部分或右半部分进行查找。非递归实现方法： 1.使用两个指针，一个指向数组开头，另一个指向数组末尾。 2.不断交换这两个指针的位置，直到找到目标值或其中一个指针到达数组末尾。 3.记录下每次交换后，目标值所在的索引位置。 4.从最后一个索引开始，向前遍历数组，检查每个索引是否为目标值。提高查找效率的方法： 1.避免不必要的比较操作，如直接使用if语句判断中间元素是否等于目标值。 2.使用哈希表或其他数据结构辅助存储已访问过的索引，减少重复查找。

在C语言中实现二分查找算法，我们可以使用递归和非递归两种方式。

递归方式的代码如下：


#include 

// 定义有序数组
int arr[] = {2, 3, 4, 10, 40};
int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);

// 函数声明
void binary_search(int arr[], int low, int high, int x);

int main() {
    int x = 10; // 需要查找的元素
    binary_search(arr, 0, n - 1, x);
    return 0;
}

// 二分查找函数
void binary_search(int arr[], int low, int high, int x) {
    // 如果low > high，说明元素不存在于数组中
    if (low > high) return;

    // 计算中间索引
    int mid = low + (high - low) / 2;

    // 如果中间元素等于目标元素，返回该位置
    if (arr[mid] == x) return mid;

    // 如果中间元素小于目标元素，则在左半部分继续查找
    if (arr[mid] < x) {
        binary_search(arr, mid + 1, high, x);
    }

    // 否则在右半部分继续查找
    else {
        binary_search(arr, low, mid - 1, x);
    }
}

非递归版本的代码如下：


#include 

// 定义有序数组
int arr[] = {2, 3, 4, 10, 40};
int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);

// 函数声明
void binary_search(int arr[], int low, int high, int x);

int main() {
    int x = 10; // 需要查找的元素
    binary_search(arr, 0, n - 1, x);
    return 0;
}

// 非递归二分查找函数
void binary_search(int arr[], int low, int high, int x) {
    // 如果low > high，说明元素不存在于数组中
    if (low > high) return;

    // 计算中间索引
    int mid = low + (high - low) / 2;

    // 如果中间元素等于目标元素，返回该位置
    if (arr[mid] == x) return mid;

    // 如果中间元素小于目标元素，则在左半部分继续查找
    if (arr[mid] < x) {
        binary_search(arr, low, mid - 1, x);
    }

    // 否则在右半部分继续查找
    else {
        binary_search(arr, mid + 1, high, x);
    }
}

这两种实现方法都可以提高查找效率。

非递归版本的时间复杂度为O(n)，而递归版本的时间复杂度为O(logn)。

在实际应用场景中，根据具体需求和数据量大小，可以选择更适合的实现方法。

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