14二分查找（上）：如何用最省内存的方式实现快速查找功能

首先，该文章来自于极客时间网站，王争的专栏——《数据结构与算法之美》，我这里只是做简单的解释、记录并添加自己的见解，只是作为个人笔记，若侵权，马上删除。最后建议直接去该网站上购买该课程看原作者的讲解，一来是支持作者，二来是作者写的确实不错。

首先，我们来看一道思考题：假设我们有 1000 万个整数数据，每个数据占 8 个字节，如何设计数据结构和算法，快速判断某个整数是否出现在这 1000 万数据中？我们希望这个功能不要占用太多的内存空间，最多不要超过 100MB，你会怎么做呢？

无处不在的二分思想

先看一个例子，假设现在有10个订单，订单金额分别是8，11，19，23，27，33，45，55，67，98。我们的任务是寻找是否存在金额等于19元的订单。如果存在，则返回订单数据，如果不存在则返回null。

利用二分思想，每次都与区间的中间数据（如果范围的数字有偶数个，中间数有两个，则选择较小的那个）比对大小，缩小查找区间的范围。如下图所示，low 和 high 表示待查找区间的下标，mid 表示待查找区间的中间元素下标。

看懂这个例子后，对二分思想进行一下总结：二分查找针对的是一个有序的数据集合，查找思想有点类似分治思想。每次都通过跟区间的中间元素对比，将待查找的区间缩小为之前的一半，直到找到要查找的元素，或者区间被缩小为 0。

O(logn) 惊人的查找速度

二分查找是一种非常高效的查找算法，我们一起分析一下它的时间复杂度。

我们假设数据大小是 n，每次查找后数据都会缩小为原来的一半，也就是会除以 2。最坏情况下，直到查找区间被缩小为空，才停止。

可以看出来，这是一个等比数列。其中 $n/2^k=1$ 时，$k$的值就是总共缩小的次数。而每一次缩小操作只涉及两个数据的大小比较，所以，经过了 $k$ 次区间缩小操作，时间复杂度就是 $O(k)$。通过 $n/2^k=1$，我们可以求得 $k=log_2n$，所以时间复杂度就是 $O(logn)$。

二分查找是目前我们遇到的第一个时间复杂度为$O(logn)$的算法。当然后面堆、二叉树的操作时间复杂度也是$O(logn)$。这种对数时间复杂度，是一种极其高效的时间复杂度，有时比常量级$O(1)$的算法还要高效。因为对于对数时间复杂度，即使n特别大，比如2的32次方，大约为42亿，使用二分查找法在其中查找一个数据，最多需要比较32次。而用大O标记法表示时间复杂度时，会省略掉常数、系数和低阶。对于常量级时间复杂度的算法来说，O(1) 有可能表示的是一个非常大的常量值，比如 O(1000)、O(10000)。所以，常量级时间复杂度的算法有时候可能还没有 $O(logn) $的算法执行效率高。而对数反过来的就是指数，用指数时间复杂度的算法在大规模数据面前是无效的。

二分查找的递归与非递归实现

二分查找有最简单的形式，也有其变体形式。我们首先看下最简单的二分查找。

最简单的情况就是有序数组中不存在重复元素，我们在其中用二分查找值等于给定值的数据。最简单的二分查找算法对应的Java代码如下。

public int bsearch(int[] a, int n, int value) {
  int low = 0;
  int high = n - 1;

  while (low <= high) {
    int mid = (low + high) / 2;
    if (a[mid] == value) {
      return mid;
    } else if (a[mid] < value) {
      low = mid + 1;
    } else {
      high = mid - 1;
    }
  }
  // 没有找到
  return -1;
}

这个代码中以下三个地方容易出错：

循环退出条件：注意是 low<=high，而不是 low
mid 的取值：实际上，mid=(low+high)/2 这种写法是有问题的。因为如果 low 和 high 比较大的话，两者之和就有可能会溢出。改进的方法是将 mid 的计算方式写成 low+(high-low)/2。更进一步，如果要将性能优化到极致的话，我们可以将这里的除以 2 操作转化成位运算 low+((high-low)>>1)。因为相比除法运算来说，计算机处理位运算要快得多。
low 和 high 的更新：low=mid+1，high=mid-1。注意这里的 +1 和 -1，如果直接写成 low=mid 或者 high=mid，就可能会发生死循环。比如，当 high=3，low=3 时，如果 a[3] 不等于 value，就会导致一直循环不退出。

实际上，二分查找除了用循环来实现，还可以用递归来实现，过程也非常简单。对应的Java代码如下：

// 二分查找的递归实现
public int bsearch(int[] a, int n, int val) {
  return bsearchInternally(a, 0, n - 1, val);
}

private int bsearchInternally(int[] a, int low, int high, int value) {
  if (low > high) return -1; // 没有找到

  int mid =  low + ((high - low) >> 1);
  if (a[mid] == value) {
    return mid;
  } else if (a[mid] < value) {
    return bsearchInternally(a, mid+1, high, value);
  } else {
    return bsearchInternally(a, low, mid-1, value);
  }
}

二分查找应用的局限性

首先，二分查找依赖的是顺序表结构，简单点说就是数组。二分查找是不能依赖于其他像链表这样的数据结构的，主要原因是二分查找算法需要按照下标随机访问元素。我们在数组和链表那两节讲过，数组按照下标随机访问数据的时间复杂度是 O(1)，而链表随机访问的时间复杂度是 O(n)。所以，如果数据使用链表存储，二分查找的时间复杂就会变得很高。

其次，二分查找针对的是有序数据。如果数据没有序，我们需要先排序，而排序的时间复杂度最低是 O(nlogn)。所以，如果我们针对的是一组静态的数据，没有频繁地插入、删除，我们可以进行一次排序，多次二分查找。这样排序的成本可被均摊，二分查找的边际成本就会比较低。但是，如果我们的数据集合有频繁的插入和删除操作，要想用二分查找，要么每次插入、删除操作之后保证数据仍然有序，要么在每次二分查找之前都先进行排序。针对这种动态数据集合，无论哪种方法，维护有序的成本都是很高的。所以，二分查找只能用在插入、删除操作不频繁，一次排序多次查找的场景中。

再次，数据量太小不适合二分查找。如果要处理的数据量很小，完全没有必要用二分查找，顺序遍历就足够了。比如在大小为10的数组中查找一个元素。不过，如果数据之间的比较操作比较耗时，不管数据量大小，都推荐使用二分查找。比如数组中存储的都是长度超过300的字符串，比对两个字符串的大小特别耗时。我们需要尽可能的减少比较次数，提高性能，这时二分查找会比顺序遍历更有优势。

最后，数据量太大也不适合二分查找。这时因为二分查找为了支持随机访问，依赖内存连续的数据结构，也就是数组。比如我们有1G大小的数据，如果要用数组来存储，需要1GB的连续内存空间。太大的数据用数组存储就太吃力的，也就不用二分查找了。

解答开篇

思考下开头的思考题：如何在 1000 万个整数中快速查找某个整数？每个整数所占的内存大小为8字节。内存限制为100MB。

计算一下1000万的整数所占的内存为：$10^7*8/1000/1000=80MB$。符合内存限制。所以我们可以采用先对这1000万数据从小到大排序，然后再利用二分查找算法，快速查找某个整数。

若你对数据结构和算法有一定的了解，知道散列表、二叉树这些支持快速查找的动态数据结构。可能觉得它们也可以解决这个问题，实际上是不行的。因为虽然大部分情况下，用二分查找可以解决的问题，用散列表、二叉树都可以解决。但是不管是二叉树还是散列表，都会需要比较多的额外内存空间。100MB内存肯定装不下这1000万的数据。而二分查找所依赖的底层数据结构为数组，不需要额外存储其他信息，是最省内存空间的存储方式。

内容小节

二分查找是一种针对有序数据的高效查找算法，时间复杂度为0(logn)。

二分查找的核心思想理解起来非常简单，有点类似分治思想。即每次都通过跟区间中的中间元素对比，将待查找的区间缩小为一半，直到找到要查找的元素，或者区间被缩小为 0。但是二分查找的代码实现比较容易写错。具体有三个容易出错的地方：循环退出条件、mid 的取值，low 和 high 的更新。

二分查找虽然性能比较优秀，但应用场景也比较有限。底层必须依赖数组，并且还要求数据是有序的。对于较小规模的数据查找，我们直接使用顺序遍历就可以了，二分查找的优势并不明显。二分查找更适合处理静态数据，也就是没有频繁的数据插入、删除操作。

课后思考

如何编程实现“求一个数x的平方根y”？要求精确到小数点后 6 位。
答：因为要精确到后六位，可以先用二分查找出整数位，然后再二分查找小数第一位，第二位，一直到第六位。
整数查找很简单，当前数 y 的平方小于 x ，而当前数 y+1 后平方大于 x ，则整数位即为 y。
小数查找以查找第一位小数为例，从 x.0 到 (x+1).0 查找，查找终止条件和上面一样，也就是当前数 y 的平方小于x，而当前数 y+0.1 后平方大于 x，则精确到小数点后一位的 y 为当前数y。
后面的位数以此类推，可以用 x*10^(-i) 通项来循环或者递归，终止条件是 i>6 。
每次二分的时间复杂度为logn，包括整数位会查找7次，所以时间复杂度为 7logn，用大O表示法为 O(logn)，空间复杂度为O(1)。
如果数据使用链表存储，二分查找的时间复杂就会变得很高，那查找的时间复杂度究竟是多少呢？
答：假设链表长度为n，二分查找每次都要找到中间点(计算中忽略奇偶数差异)：第一次查找中间点，需要移动指针n/2次；第二次，需要移动指针n/4次；第三次需要移动指针n/8次；……；以此类推，一直到1次为值（这里所说的移动指针是顺序移动而不是逆序移动，即第二次时，链表大小为n/2，从头移动到链表中间需要n/4次）。总共指针移动次数(查找次数) = n/2 + n/4 + n/8 + …+ 1，这显然是个等比数列，根据等比数列求和公式：Sum = n - 1。最后算法时间复杂度为：O(n-1)，忽略常数，即为O(n)。时间复杂度和顺序查找时间复杂度相同。所以使用链表时，二分查找相比顺序查找没有优势。