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# 12.2.   分治搜索策略

我们已经学过，搜索算法分为两大类：暴力搜索、自适应搜索。暴力搜索的时间复杂度为 $O(n)$ 。自适应搜索利用特有的数据组织形式或先验信息，可达到 $O(\log n)$ 甚至 $O(1)$ 的时间复杂度。

实际上，**$O(\log n)$ 的搜索算法通常都是基于分治策略实现的**，例如：

- 二分查找的每一步都将问题（在数组中搜索目标元素）分解为一个小问题（在数组的一半中搜索目标元素），这个过程一直持续到数组为空或找到目标元素为止。
- 树是分治关系的代表，在二叉搜索树、AVL 树、堆等数据结构中，各种操作的时间复杂度皆为 $O(\log n)$ 。

分治之所以能够提升搜索效率，是因为暴力搜索每轮只能排除一个选项，**而基于分治的搜索每轮可以排除一半选项**。

## 12.2.1.   基于分治实现二分

接下来，我们尝试从分治策略的角度分析二分查找的性质：

- **问题可以被分解**：二分查找递归地将原问题（在数组中进行查找）分解为子问题（在数组的一半中进行查找），这是通过比较中间元素和目标元素来实现的。
- **子问题是独立的**：在二分查找中，每轮只处理一个子问题，它不受另外子问题的影响。
- **子问题的解无需合并**：二分查找旨在查找一个特定元素，因此不需要将子问题的解进行合并。当子问题得到解决时，原问题也会同时得到解决。

在之前章节中，我们基于递推（迭代）实现二分查找。现在，我们尝试基于递归分治来实现它。

问题定义为：**在数组 `nums` 的区间 $[i, j]$ 内查找元素 `target`** ，记为 $f(i, j)$ 。

设数组长度为 $n$ ，则二分查找的流程为：从原问题 $f(0, n-1)$ 开始，每轮排除一半索引区间，递归求解规模减小一半的子问题，直至找到 `target` 或区间为空时返回。

下图展示了在数组中二分查找目标元素 $6$ 的分治过程。

![二分查找的分治过程](binary_search_recur.assets/binary_search_recur.png)

<p align="center"> Fig. 二分查找的分治过程 </p>

如下代码所示，我们声明一个递归函数 `dfs()` 来求解问题 $f(i, j)$ 。

=== "Java"

    ```java title="binary_search_recur.java"
    /* 二分查找：问题 f(i, j) */
    int dfs(int[] nums, int target, int i, int j) {
        // 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
        if (i > j) {
            return -1;
        }
        // 计算中点索引 m
        int m = (i + j) / 2;
        if (nums[m] < target) {
            // 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums, target, m + 1, j);
        } else if (nums[m] > target) {
            // 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums, target, i, m - 1);
        } else {
            // 找到目标元素，返回其索引
            return m;
        }
    }

    /* 二分查找 */
    int binarySearch(int[] nums, int target) {
        int n = nums.length;
        // 求解问题 f(0, n-1)
        return dfs(nums, target, 0, n - 1);
    }
    ```

=== "C++"

    ```cpp title="binary_search_recur.cpp"
    /* 二分查找：问题 f(i, j) */
    int dfs(vector<int> &nums, int target, int i, int j) {
        // 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
        if (i > j) {
            return -1;
        }
        // 计算中点索引 m
        int m = (i + j) / 2;
        if (nums[m] < target) {
            // 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums, target, m + 1, j);
        } else if (nums[m] > target) {
            // 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums, target, i, m - 1);
        } else {
            // 找到目标元素，返回其索引
            return m;
        }
    }

    /* 二分查找 */
    int binarySearch(vector<int> &nums, int target) {
        int n = nums.size();
        // 求解问题 f(0, n-1)
        return dfs(nums, target, 0, n - 1);
    }
    ```

=== "Python"

    ```python title="binary_search_recur.py"
    def dfs(nums: list[int], target: int, i: int, j: int) -> int:
        """二分查找：问题 f(i, j)"""
        # 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
        if i > j:
            return -1
        # 计算中点索引 m
        m = (i + j) // 2
        if nums[m] < target:
            # 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums, target, m + 1, j)
        elif nums[m] > target:
            # 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums, target, i, m - 1)
        else:
            # 找到目标元素，返回其索引
            return m

    def binary_search(nums: list[int], target: int) -> int:
        """二分查找"""
        n = len(nums)
        # 求解问题 f(0, n-1)
        return dfs(nums, target, 0, n - 1)
    ```

=== "Go"

    ```go title="binary_search_recur.go"
    /* 二分查找：问题 f(i, j) */
    func dfs(nums []int, target, i, j int) int {
        // 如果区间为空，代表没有目标元素，则返回 -1
        if i > j {
            return -1
        }
        //    计算索引中点
        m := i + ((j - i) >> 1)
        //判断中点与目标元素大小
        if nums[m] < target {
            // 小于则递归右半数组
            // 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums, target, m+1, j)
        } else if nums[m] > target {
            // 小于则递归左半数组
            // 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums, target, i, m-1)
        } else {
            // 找到目标元素，返回其索引
            return m
        }
    }

    /* 二分查找 */
    func binarySearch(nums []int, target int) int {
        n := len(nums)
        return dfs(nums, target, 0, n-1)
    }
    ```

=== "JavaScript"

    ```javascript title="binary_search_recur.js"
    [class]{}-[func]{dfs}

    [class]{}-[func]{binarySearch}
    ```

=== "TypeScript"

    ```typescript title="binary_search_recur.ts"
    [class]{}-[func]{dfs}

    [class]{}-[func]{binarySearch}
    ```

=== "C"

    ```c title="binary_search_recur.c"
    [class]{}-[func]{dfs}

    [class]{}-[func]{binarySearch}
    ```

=== "C#"

    ```csharp title="binary_search_recur.cs"
    /* 二分查找：问题 f(i, j) */
    int dfs(int[] nums, int target, int i, int j) {
        // 若区间为空，代表无目标元素，则返回 -1
        if (i > j) {
            return -1;
        }
        // 计算中点索引 m
        int m = (i + j) / 2;
        if (nums[m] < target) {
            // 递归子问题 f(m+1, j)
            return dfs(nums, target, m + 1, j);
        } else if (nums[m] > target) {
            // 递归子问题 f(i, m-1)
            return dfs(nums, target, i, m - 1);
        } else {
            // 找到目标元素，返回其索引
            return m;
        }
    }

    /* 二分查找 */
    int binarySearch(int[] nums, int target) {
        int n = nums.Length;
        // 求解问题 f(0, n-1)
        return dfs(nums, target, 0, n - 1);
    }
    ```

=== "Swift"

    ```swift title="binary_search_recur.swift"
    [class]{}-[func]{dfs}

    [class]{}-[func]{binarySearch}
    ```

=== "Zig"

    ```zig title="binary_search_recur.zig"
    [class]{}-[func]{dfs}

    [class]{}-[func]{binarySearch}
    ```

=== "Dart"

    ```dart title="binary_search_recur.dart"
    [class]{}-[func]{dfs}

    [class]{}-[func]{binarySearch}
    ```