优化搜索完整实现二分查找树的Java代码

二分查找树：交互设计应用 第七章探讨查找树，特别是二分查找树这种数据结构。二分查找树结合了列表和向量的优点，高效实现了有序词典ADT的各项操作。 7.1 二分查找树 7.1.1 定义 二分查找树（Binary search tree）T，要么为空，要么满足以下条件： 以节点 r = (key, value) 为根。 左子树和右子树也都是二分查找树。 左子树所有节点的关键码不大于根节点的关键码 key。 右子树所有节点的关键码不小于根节点的关键码 key。 注意： 与有序词典结构一致，二分查找树允许节点关键码重复。

Java经典笔试算法详解与代码：二分查找.zip

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

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。

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。

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。

实现折半查找的算法，代码如下：int BinSearch(int *pArray, int nKey, int n) { tint Low = 0; tint High = n-1; tint nFound = 0; tint Mid; twhile (Low <= High) { Mid = (Low + High) / 2; tif (nKey < pArray xss=removed> pArray[Mid]) Low = Mid + 1; telse { nFound = 1; break; } } treturn nFound; }

bsearch(x,var)函数用于在已排序的数据向量'x'中执行二分搜索，以查找向量'var'中指定的值。函数返回最接近的索引，如果值不存在，则返回相应的边界索引。

二叉查找树（BST），又称二叉排序树，是一种特殊的二叉树数据结构。每个节点包含一个键（key）、一个关联的值，以及左右子节点的指针。左子树中的所有节点的键小于当前节点，右子树中的所有节点的键大于当前节点。Python代码定义了Node和BST两个类：Node类用于节点创建，包含data属性存储键值，lchild和rchild分别指向左右子节点；BST类包含核心方法：search用于查找节点，insert用于插入节点，delete用于删除节点，以及preOrderTraverse用于先序遍历树结构。