二分查找树：交互设计应用

二分查找，这个算法应该都挺熟悉的了吧。它的核心就是利用有序数组，分而治之，快速缩小查找范围。每次都能把查找空间减半，效率可是杠杠的！比如说你要找一个元素，在一个已经排好序的数组里，直接从中间开始，和目标值比一下。目标值小，范围缩到左边；目标值大，范围缩到右边。就这么来回缩小，直到找到或者确定不存在。 它的优点，时间复杂度是O(log n)，而且空间复杂度低，只有O(1)，不需要额外的空间。你想想，在大数据时，它的高效性简直能帮你省去不少时间和资源。 ，二分查找有几个变种挺有意思的，比如循环版二分查找，避免了递归的消耗；不等间距的二分查找，能不均匀分布的数组；还有查找最接近目标值的情况，比较适用

这是一个包含所有二分查找树操作的Java代码文件，包括各种遍历方式和打印树形结构等功能。博客还提供了相关的资源下载。

给定整数数组 nums，是否存在子序列 nums[i], nums[j], nums[k] 满足 i < j> 且 nums[i] < nums>？使用二分查找算法判定是否存在 132 模式。

本实验报告基于李春葆教授的《数据结构与算法》课程，着重探讨两种典型查找算法——二分查找和分块索引查找的实际应用。通过对这两种算法的代码实现和性能分析，深入理解其工作原理和适用场景，并比较其优缺点。

清晰简洁的决策树算法实现，适合新手，提供代码示例和详尽注释。

给定整数数组nums，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。示例1：输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长递增子序列是[2,3,7,101]，因此长度为4。

Java经典笔试算法详解与代码：二分查找.zip

双端队列的交互设计挺有意思的，说白了就是队列也能左右开弓，前后都能插删。写前端交互时，像拖拽排序、历史记录导航这些场景，灵活用个双端队列，会省不少事儿。是那些你不确定用户下一步是“回退”还是“前进”的情况，双端结构就显得顺手。

[PT]这是IST计算数学中二分法的一个示例，用Matlab函数的形式展示。该函数避免了使用Symbolic Math Toolbox，而是采用了\"eval\"命令。这个函数不需要输入参数，因此您可以直接编辑代码以测试不同的数学函数。