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

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。

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。

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。

如果你在 C++开发中需要优化矩阵查找性能，搜索矩阵的 Z 形查找方法就是一个挺有用的技巧。通过二分查找，你可以大大提升查找速度。这个方法的核心思想是利用矩阵的结构，沿着 Z 字形的路径来寻找目标值，减少不必要的遍历，效率挺高的。如果你正在做类似的项目，不妨试试这个方法，性能上能带来蛮大的提升。不仅如此，C++的二分查找在大多数查找问题中都能发挥作用，尤其是在排序好的数据中，能够显著提高查找速度。需要注意的是，在实际应用时，矩阵的大小和数据分布会影响最终效果。所以，使用时一定要根据具体情况做相应的调整。如果你想深入了解相关的技术细节，可以参考一些额外的资源，比如关于二分查找的优化算法和其他编程

如果你正在准备笔试面试的算法题目，或者想提高解题能力，这份文档挺适合你。它收集了不少算法面试的经典题目，涵盖了多个技术领域，包括数据库、编程语言、系统设计等，选择题、编程题都有。不管你是面试初学者还是有经验的开发者，这些题目都蛮实用的。而且，每道题目都有一定的难度梯度，能帮你逐步提升。你可以按照自己擅长的方向来刷题，实战中常见的问题类型也都能覆盖到，挺有针对性的。

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。

查找算法在数据结构中挺基础，但它的应用却广泛。你已经用过二分查找，它是有序数据查找问题的利器。像图中的查找过程，通过不断缩小查找范围，最终找到目标数值。通过不断调整low和high的值，可以快速定位，避免了暴力遍历。你可以用这个方法在各种场景下提高查找效率。要注意哦，二分查找适合有序数据，如果数据无序，那得先排序。实用且效率高，推荐在项目中试试看！